GPT-4 ve Llama 3 gibi Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) AI manzarasını etkilemiş ve müşteri hizmetlerinden içerik üretimine kadar harikalar yaratmıştır. Ancak, bu modelleri belirli ihtiyaçlara uyarlamak genellikle iki güçlü teknik arasında seçim yapmak anlamına gelir: Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) ve ince ayar.
Her iki yaklaşım da LLM'leri geliştirirken, farklı amaçlara yöneliktir ve farklı durumlarda başarılıdır. Bu iki yöntemin avantajlarını ve dezavantajlarını ve birinin ihtiyacına göre birini nasıl seçebileceğini ayrıntılı olarak inceleyelim.
Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) Nedir?
RAG, üretkenliği sinerji haline getiren bir yaklaşımdır LLM'lerin yetenekleri bağlamsal olarak kesin cevaplar için geri alma ile. RAG, yalnızca test ettiği bilgiyi kullanmak yerine, cevap oluşturma sürecinde bilgiyi aşılamak için harici veri tabanları veya bilgi depoları aracılığıyla ilgili bilgileri alır.
RAG Nasıl Çalışır?
- Gömme Modeli: Karşılaştırmayı daha verimli hale getirmek için hem belgeleri hem de sorguları vektör uzayına gömer.
- Av köpeği: İlgili belgeleri almak için gömülü öğeler aracılığıyla bir bilgi tabanına bakar.
- Yeniden Sıralama: Alınan dokümanları ne kadar alakalı olduklarına göre puanlar.
- Dil modeli: Alınan verileri kullanıcının sorgularıyla birleştirerek tek bir yanıt oluşturur.
RAG'ın Avantajları
- Dinamik Bilgi Yükseltmeleri: Model yeniden eğitim süreci sayesinde güncelleme süreçlerini büyük oranda azaltarak verimli bir bilgi vuruşu sağlar.
- Halüsinasyonların Azaltılması: RAG, yanıtları dış bilgilere uygun şekilde dayandırarak olgusal yanlışlıkları en aza indirir.
- Ölçeklenebilirlik: Büyük ve çeşitli veri kümelerine kolayca yerleştirilebildiği için müşteri temsilcileri ve haber özetleme gibi yararlı, açık uçlu ve dinamik görevler için seçenekler sunar.
RAG'ın sınırlamaları
- gecikme: Bilgi çıkarmada çok dikkatli olmak, çıktı süresini geciktirir, bu da daha yüksek gecikmeye neden olur ve gerçek zamanlı çalışma ortamları için alakasız hale getirir.
- Bilgi Tabanının Kalitesi: Cevapların yalnızca bu kaynaklara bağlı olması nedeniyle, dışsal bilginin geri çağrılmasında güvenilirlik ve alakalılık önemli hale gelir.
İnce Ayar Nedir?
İnce ayar, uzmanlaşmış görev yürütmenin hazırlanmasında belirli bir alan veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir LLM'nin yeniden eğitilmesi sürecidir ve modelin belirli bir bağlamın sınırları içinde var olan nüanslı kalıpları tam olarak anlamasını sağlar.
İnce Ayar Nasıl Çalışır?
- Veri Hazırlama: Göreve özgü veri kümelerinin temizlenmesi ve eğitim, doğrulama ve test alt kümelerine ayrılması gerekecektir.
- Model Eğitimi: LLM, geri yayılım ve gradyan inişi gibi yöntemleri içeren yöntemlerle bu veri kümesi üzerinde eğitim almak zorunda kalacaktır.
- Hiperparametre Ayarlamasının İçeriği: Toplu boyut ve öğrenme hızı gibi bazı kritik hiperparametre içeriklerinde ince ayar sağlar.
İnce Ayarın Avantajları
- Özelleştirme: Modelin çıktılarındaki eylemleri, tonu ve stili üzerinde yetki sağlar.
- Çıkarımda Verimlilik: Bir LLM programı ince ayarlandığında, herhangi bir harici alma işlemine gerek kalmadan hızlı yanıtlar üretir.
- Uzmanlaşmış Beceri Seti: Dondurma, tıbbi değerlendirmeler ve sözleşme analizleri gibi iyi anlaşılmış alanlarda kalite ve doğruluk gerektiren uygulamalar için en uygunudur.
İnce Ayarın Eksileri
- Kaynak Yoğun: Hem yüksek bilgi işlem gücüne hem de yeterli kalitede etiketlenmiş verilere ihtiyaç duyar.
- Felaket Unutkanlığı: İnce ayar, daha önce edinilmiş genel bilginin üzerine yazma eğilimindedir ve dolayısıyla yeni görevlere hitap etme potansiyelini sınırlar.
- Statik Bilgi Tabanı: Eğitim tamamlandıktan sonra, yeni verilerle tekrar öğretilmedikçe bilgisi bozulmadan kalır.
RAG ve İnce Ayar Arasındaki Temel Farklar
| Özellikler(Hazırlık aşamasında) | Alma-Artırılmış Nesil (RAG) | İnce ayar |
|---|---|---|
| Bilgi Kaynağı | Harici veritabanları (dinamik) | Eğitim sırasında içselleştirilir (statik) |
| Yeni Verilere Uyum Sağlama | Yüksek; harici kaynaklar üzerinden güncellemeler | Düşük; yeniden eğitim gerektirir |
| Gecikme | Geri alma adımları nedeniyle daha yüksek | Düşük; doğrudan yanıt oluşturma |
| Kişiselleştirme | Sınırlı; harici verilere dayanmaktadır | Yüksek; belirli görevlere göre uyarlanmış |
| ölçeklenebilirlik | Büyük veri kümeleriyle kolayca ölçeklenebilir | Ölçekte kaynak yoğun |
| Vaka Örneklerini Kullan | Gerçek zamanlı soru-cevap, gerçek kontrolü | Duygu analizi, alan-özel görevler |
RAG ve İnce Ayar Ne Zaman Seçilmelidir?
Gerçek zamanlı bilgiye ihtiyaç duyan uygulama alanı
Uygulamanın gerçek zamanlı, güncel bilgiye ihtiyacı varsa, o zaman RAG kullanılmalıdır: hızla değişen verilere dayanan haber özetleme ve müşteri destek sistemleri. Örnek: Hisse senedi fiyatları ve hava durumu verileri gibi canlı güncellemeleri getiren sanal asistan.
Alan uzmanlığı
Dar bir alanın kesinliği için ince ayar gerektiğinde, yasal belge incelemesi ve tıbbi metin analizi alanlarında ince ayar yapılabilir. Örnek: Hasta notlarına dayalı durumların teşhisinde kullanılmak üzere tıbbi literatürde eğitilmiş ince ayarlı bir model.
ölçek
RAG, alanımızda açık uçlu sorgular için ölçeklemeyle öne çıkıyor ve bulguları farklı bilgi tabanlarından dinamik olarak getiriyor. Örnek: Yeniden eğitime gerek kalmadan çok sektörlü yorumlar sağlayan gerçek durum yanıtlarına sahip bir arama motoru.
Kaynak kullanılabilirliği
İnce ayar, statik bir veri kümesinin yeterli olacağı daha küçük ölçekli kullanım durumları için genel olarak daha iyi bir seçenek olabilir. Örnek: Bir şirket tarafından dahili olarak kullanılan bir SSS kümesi üzerinde eğitilmiş bir bot.
Yükselen Trendler
- Hibrit Yaklaşımlar: RAG'ı en aza indirmeyle birleştirmek, her iki dünyanın en iyisini bir araya getirmek. Örneğin:
- Görev-özel nüanslarda dil modelini ince ayarlayarak dinamik bağlamı almak için RAG. Örnek: hukuk asistanlarının tutarlı bir şekilde özetleyerek dava hukukuna erişmesi.
- Parametre açısından verimli ince ayar (PEFT): LoRA (düşük rütbeli uyarlama), ince ayar sırasında parametre güncellemelerinin en aza indirilmesi çabasına yardımcı olur, böylece maksimum doğruluk sağlarken çok sınırlı hesaplama çabalarına yol açar.
- Çok Modlu RAG: Gelecekteki gelişmeler, farklı medyalarda zengin etkileşim için metin, görüntü ve sesi birleştirerek RAG sistemlerine karma bir bakış açısı kazandıracaktır.
- RAG'da Takviyeli Öğrenme: Takviyeli öğrenme, modellerin daha alakalı ve anlamlı çıktılar üretmesini sağlayarak geri çağırma stratejilerinin optimize edilmesine yardımcı olabilir.
[Ayrıca Okuyun: Çok Modlu Büyük Dil Modelleri (MLLM'ler) ile Yapay Zekayı Devrimleştirmek]
Gerçek dünyadan örnekler
| RAG | İnce ayar |
|---|---|
| Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar canlı bilgileri alır. | Duygu analizi modelleri, esas itibariyle sosyal medyayı izlemek için tasarlanmıştır. |
| Geçmiş verileri ve SSS'leri kullanarak biletleri kategorilere ayıran müşteri destek araçları. | Yargı yetkisine dayalı içtihatlar konusunda eğitilmiş yasal yapay zeka. |
| Araştırma araçları, belirli içgörüler sunmak için akademik dergilerden makaleleri gerçek zamanlı olarak alır. | Sektöre özgü dil çiftlerine göre ince ayar yapılabilen çeviri modelleri. |
Sonuç
Hem RAG hem de ince ayar, LLM'leri optimize etmede karşılaşılan farklı zorlukları çözmek için tanımlanmış güçlü tekniklerdir. RAG'ı tercih edin değerlendirmeye, ölçeklemeye ve gerçek zamanlı geri çağırmaya yönelik dikkat birincil olduğunda ve aksine, ince ayar Görev odaklı hassasiyet, özelleştirme ve uzmanlık şart olduğunda.
