Fine-tuning меняет параметры модели на примерах, RAG добавляет найденные сведения в контекст запроса. Они решают разные задачи, поэтому одинаковый результат не гарантирован.
Чем отличается fine-tuning от RAG? Получим тот же результат?
Fine-tuning меняет параметры модели на примерах, RAG добавляет найденные сведения в контекст запроса. Они решают разные задачи, поэтому одинаковый результат не гарантирован.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Fine-tuning меняет параметры модели на примерах, RAG добавляет найденные сведения в контекст запроса. Они решают разные задачи, поэтому одинаковый результат не гарантирован.
Дообучение удобно для формата, поведения и устойчивого навыка; RAG — для обновляемых знаний и ссылок на источники. Ни один подход не гарантирует отсутствие ошибок. Их можно сочетать, оценивая отдельно retrieval, следование контексту и итоговую полезность ответа.