Poskytl váš model AI někdy jistou odpověď, kterou vaši uživatelé označili za zastaralou? To je přesně ten druh zkušenosti, která vede k tomu, že váš tým začne zpochybňovat každou jeho odpověď.
Zní to jako noční můra každého vývojáře a nadšence do umělé inteligence, že?
Velké jazykové modely (LLM) běží na trénovacích datech, ale jak data stárnou, vkrádají se do nich nepřesnosti. Vzhledem k tomu, že přetrénování stojí miliony, je optimalizace chytřejším řešením.
Retrieval Augmented Generation (RAG) a fine-tuning jsou nejlepší rámce pro zvýšení přesnosti. Vzhledem k rozdílům mezi jednotlivými přístupy jsou však ideální pro různé aplikace. Správný rámec je klíčem k efektivnímu vylepšení vašeho LLM.
Ale která z nich je pro vás ta pravá?
Tento článek se zabývá dilematem v tomto průvodci RAG vs. fine-tuning. Ať už pracujete s daty specifickými pro danou doménu nebo hledáte řešení pro vyhledávání vysoce kvalitních dat, zde najdete odpovědi!
⏰60sekundové shrnutí
- Zlepšení výkonu LLM a modelů AI je klíčovou součástí každé obchodní a vývojové funkce. Ačkoli RAG a fine-tuning jsou populární přístupy, je důležité pochopit jejich nuance a dopad.
- RAG vybavuje LLM v reálném čase externím načítáním dat, čímž snižuje náklady na přeškolování.
- Fine-tuning optimalizuje LLM pomocí tréninku na specializovaných datových sadách, čímž zlepšuje přesnost pro úkoly specifické pro danou doménu.
- RAG je nejvhodnější pro rychle se měnící datová prostředí, jako jsou finance, právní aktualizace a zákaznická podpora.
- Fine-tuning je ideální pro AI specifickou pro danou značku, odvětví s vysokými požadavky na dodržování předpisů a analýzu sentimentu.
- ClickUp Brain kombinuje obě metody, přičemž RAG využívá pro kontextové informace a fine-tuning pro přizpůsobenou automatizaci a generování obsahu.
- Nástroje ClickUp založené na umělé inteligenci výrazně zlepšují vyhledávání znalostí, automatizaci pracovních postupů a řízení projektů pro maximální efektivitu.
Co je to Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Prohlížíte si nové zprávy a průzkumy, které váš LLM přehlédl? Právě v takových případech potřebujete RAG. Abychom tomu lépe porozuměli, podívejme se na základy tohoto přístupu.
Definice RAG
RAG je rámec umělé inteligence, který zahrnuje získávání dalších informací pro váš LLM za účelem zlepšení přesnosti odpovědí. Před generováním odpovědí LLM načte nejrelevantnější data z externích zdrojů, jako jsou znalostní zdroje nebo databáze.
Představte si to jako výzkumného asistenta v rámci LLM nebo generativního modelu AI.
👀 Věděli jste, že... LLM, zejména generátory textu, mohou generovat falešné, ale věrohodné informace. Důvodem jsou mezery v trénovacích datech.
Hlavní výhody RAG
Nyní je to již pravděpodobně jasné. RAG je další vrstva propojené umělé inteligence, kterou váš obchodní proces potřebuje. Abychom zdůraznili jeho potenciál, uvádíme zde jeho výhody:
- Snížené náklady na školení: Díky dynamickému vyhledávání informací odpadá nutnost častého přeškolování modelů. To vede k nákladově efektivnějšímu nasazení AI, zejména v oblastech s rychle se měnícími daty.
- Škálovatelnost: Rozšiřuje znalosti LLM bez zvětšení velikosti primárního systému. Pomáhá firmám škálovat, spravovat velké datové sady a provádět více dotazů bez vysokých výpočetních nákladů.
- Aktualizace v reálném čase: Zohledňuje nejnovější informace v každé odpovědi a udržuje model relevantní. Upřednostňování přesnosti prostřednictvím aktualizací v reálném čase je zásadní v mnoha operacích, včetně finanční analýzy, zdravotní péče a auditů dodržování předpisů.
📮 ClickUp Insight: Polovina našich respondentů má potíže s přijetím AI; 23 % prostě neví, kde začít, zatímco 27 % potřebuje více školení, aby mohlo provádět pokročilé úkony.
ClickUp řeší tento problém pomocí známého chatového rozhraní, které připomíná posílání textových zpráv. Týmy mohou hned začít s jednoduchými otázkami a požadavky a postupně objevovat výkonnější automatizační funkce a pracovní postupy, aniž by se musely potýkat s náročným učením, které mnoho lidí odrazuje.
Případy použití RAG
Zajímá vás, v čem vyniká RAG? Zvažte tyto klíčové případy použití:
Chatboty a zákaznická podpora
Dotazy zákazníků často vyžadují aktuální a kontextově relevantní odpovědi. RAG zvyšuje schopnosti chatbota tím, že načítá nejnovější články podpory, zásady a kroky pro řešení problémů.
To umožňuje přesnější pomoc v reálném čase bez rozsáhlého předběžného tréninku.
Dynamické vyhledávání dokumentů
RAG optimalizuje vyhledávání dokumentů tím, že z rozsáhlých úložišť vybírá nejrelevantnější části. Namísto obecných shrnutí mohou LLM poskytovat přesné odpovědi z aktualizovaných příruček, výzkumných prací nebo právních dokumentů.
Použití LLM založených na RAG zrychluje a zpřesňuje vyhledávání informací.
🧠 Zajímavost: Společnost Meta, která vlastní Facebook, Instagram, Threads a WhatsApp, zavedla RAG do vývoje LLM v roce 2020.
Co je Fine-Tuning?
Podívejme se, co fine-tuning vlastně dělá.
Definice fine-tuning
Fine-tuning zahrnuje trénování předem vycvičeného jazykového modelu. Ano, hodně trénování, což lze vysvětlit pomocí bodu a zaměření.
🧠 Věděli jste, že: Při tréninku velkých jazykových modelů (LLM) jsou „váhy“ nastavitelné parametry v neuronové síti, které určují sílu spojení mezi neurony a v podstatě ukládají naučené informace; tréninkový proces optimalizuje tyto váhy, aby minimalizoval chyby predikce.
„Focus“ (zaměření) naopak zahrnuje několik aspektů: pečlivou správu dat s cílem zajistit kvalitu a relevanci, využití mechanismů pozornosti k upřednostnění relevantních vstupních segmentů a cílené fine-tuning k specializaci modelu na konkrétní úkoly.
Díky specializovaným datovým sadám umožňuje fine-tuning modelům AI zúžit provádění úkolů specifických pro danou doménu. Úpravou váhy a zaměření modelu získá váš LLM lepší kontextové porozumění a přesnost.
Představte si fine-tuning jako magisterský titul, který váš LLM potřebuje, aby mluvil jazykem vašeho odvětví. Podívejme se, kde se tato strategie AI zapojuje do procesu okamžité odezvy:
Výhody fine-tuning
Techniky fine-tuning jsou pouze vylepšením AI. Je to spíše jako možnost přiblížit předem definované detaily. Zde jsou výhody, které s sebou přináší:
- Optimalizace pro konkrétní úkoly: Specializované datové sady zpřesňují odpovědi LLM pro konkrétní úkoly. Chcete uživatelům ušetřit starosti s komplexními výzvami? Fine-tuning pomáhá vývojářům získat řešení AI na míru.
- Zlepšená přesnost pro specializované aplikace: Znalost dané oblasti snižuje počet chyb a zvyšuje přesnost každé odpovědi. Fine-tuning také zvyšuje spolehlivost LLM, takže se podniky mohou uvolnit v mikromanagementu a manuálním dohledu.
- Přizpůsobení hlasu značky a dodržování předpisů: Fine-tuning učí LLM firemní termíny, styl a předpisy. Tím se zachovává konzistentní hlas značky a dodržování předpisů specifických pro dané odvětví.
➡️ Přečtěte si také: Techniky AI: Ovládnutí strojového učení, hlubokého učení a NLP
Případy použití Fine-Tuning
Proces fine-tuning odemyká cílenou efektivitu. Zde vyniká:
Doménově specifické systémy QA
Odvětví jako právo, zdravotnictví a finance se spoléhají na přesné odpovědi AI, které zohledňují danou oblast. Fine-tuning vybavuje LLM specializovanými znalostmi a zajišťuje přesné odpovídání na otázky (QA).
Právní asistent s umělou inteligencí například dokáže přesněji interpretovat smlouvy, zatímco lékařský chatbot může poskytovat rady na základě symptomů s využitím důvěryhodných datových sad.
Analýza sentimentu a vlastní pracovní postupy
Podniky používají vyladěný model k monitorování značek, analýze zpětné vazby od zákazníků a automatizaci pracovních postupů přizpůsobených jedinečným provozním potřebám. Nástroj založený na umělé inteligenci dokáže rozpoznat jemné nuance v recenzích produktů, což pomáhá společnostem vylepšovat jejich nabídku.
V oblasti lidských zdrojů pomáhá kombinace fine-tuning a zpracování přirozeného jazyka umělé inteligenci analyzovat průzkumy mezi zaměstnanci a upozorňovat na problémy na pracovišti s větším kontextovým povědomím.
💡 Tip pro profesionály: Fine-tuning může zahrnovat přidání rozmanitějších dat, aby se odstranily potenciální zkreslení. Nejedná se sice o specifickou doménu, ale stále jde o klíčovou aplikaci.
Srovnání: RAG vs. Fine-Tuning
Nelze popřít, že obě strategie AI mají za cíl zvýšit výkon.
Ale výběr stále vypadá dost složitě, že? Zde je rozbor fine-tuning vs. RAG, který vám pomůže učinit správné rozhodnutí ohledně vašich investic do LLM.
| Aspekt | RAG (Retrieval-augmented generation) | Fine-tuning |
| Definice | Umožňuje LLM získávat relevantní data v reálném čase z externích zdrojů pomocí svého specializovaného systému. | Trénuje předem trénovaný model se specializovanými datovými sadami pro úkoly specifické pro danou doménu. |
| Výkon a přesnost | Skvělé pro získávání dat v reálném čase, ale přesnost závisí na kvalitě externích dat. | Zlepšuje kontextovou přesnost a odpovědi specifické pro daný úkol. |
| Náklady a požadavky na zdroje | Nákladově efektivnější předběžné zaměření na přístup k datům v reálném čase | Vyžaduje více zdrojů pro počáteční školení, ale z dlouhodobého hlediska je nákladově efektivní. |
| Údržba a škálovatelnost | Vysoce škálovatelné a flexibilní, ale závisí na frekvenci aktualizací externích zdrojů. | Vyžaduje časté aktualizace a údržbu, ale nabízí stabilní dlouhodobý výkon. |
| Případy použití | Chatboty, dynamické vyhledávání dokumentů, analýza v reálném čase | Doménově specifické systémy QA, analýza sentimentu a přizpůsobení hlasu značky |
| Kdy zvolit | Rychle se měnící data, aktualizace v reálném čase a upřednostňování nákladů na zdroje | Specializované segmenty zákazníků, logika specifická pro danou doménu, přizpůsobení specifické pro danou značku |
| Ideální pro | Odvětví potřebují přesné informace v reálném čase (finance, právo, zákaznická podpora). | Odvětví vyžadující specifický jazyk, dodržování předpisů nebo kontext (zdravotnictví, právo, lidské zdroje) |
Potřebujete trochu více jasnosti, abyste si ujasnili své pochybnosti? Zde je přímé srovnání klíčových aspektů, které ovlivňují vaše potřeby.
Výkon a přesnost
Pokud jde o výkon, RAG hraje klíčovou roli tím, že načítá nová data z externích zdrojů. Jeho přesnost a doba odezvy závisí na kvalitě těchto dat. Díky této závislosti na externích databázích může RAG efektivně poskytovat aktuální informace.
Fine-tuning naopak zlepšuje způsob, jakým model zpracovává a reaguje, a to prostřednictvím specializovaného přeškolení. Tento proces vede k kontextově přesnějším odpovědím, zejména u specializovaných aplikací. Fine-tuned LLM jsou ideální pro udržení konzistence v odvětvích s přísnými požadavky, jako je zdravotnictví nebo finance.
Závěr: RAG je skvělý pro data v reálném čase a fine-tuning pro kontextově přesné odpovědi.
Uživatel Redditu říká:
Pokud používáte malý model a kvalitní databázi v RAG pipeline, můžete generovat vysoce kvalitní datové sady, které jsou lepší než výstupy z vysoce kvalitní AI.
Pokud používáte malý model a kvalitní databázi v RAG pipeline, můžete generovat vysoce kvalitní datové sady, které jsou lepší než výstupy z vysoce kvalitní AI.
💡 Tip pro profesionály: Chcete-li nasměrovat LLM k určitému výstupu, zaměřte se na efektivní a rychlé inženýrství.
Náklady a požadavky na zdroje
RAG je obvykle zpočátku nákladově efektivnější, protože přidává pouze vrstvu pro načítání externích dat. Tím, že není nutné přeučovat celý model, se jeví jako mnohem levnější varianta, zejména v dynamických prostředích. Provozní náklady na přístup k datům v reálném čase a jejich ukládání se však mohou nasčítat.
Fine-tuning vyžaduje více přípravy datových sad a tréninkových zdrojů, ale je to dlouhodobá investice. Po fine-tuningovém procesu vyžadují LLM méně aktualizací, což vede k předvídatelnému výkonu a úsporám nákladů. Vývojáři by měli zvážit počáteční investici oproti průběžným provozním nákladům.
Závěr: RAG je nákladově efektivní, snadno implementovatelný a přináší rychlé výhody. Fine-tuning je zpočátku náročný na zdroje, ale zlepšuje kvalitu LLM a v dlouhodobém horizontu šetří provozní náklady.
💡 Tip pro profesionály: Váš systém RAG je tak chytrý, jak chytrá jsou data, ze kterých čerpá. Udržujte své zdroje čisté a naplňte je přesnými a aktuálními daty!
Údržba a škálovatelnost
RAG nabízí vynikající škálovatelnost, protože se zaměřuje hlavně na rozšiřování externího zdroje. Díky své flexibilitě a přizpůsobivosti je ideální pro rychle se rozvíjející odvětví. Údržba však závisí na frekvenci aktualizací externích databází.
Fine-tuning vyžaduje poměrně častou údržbu, zejména když se mění informace specifické pro danou doménu. I když vyžaduje více zdrojů, poskytuje větší konzistenci v průběhu času a postupně vyžaduje méně úprav. Nicméně škálovatelnost fine-tuning je mnohem složitější a zahrnuje rozsáhlejší a rozmanitější datové sady.
Závěr: RAG je nejlepší pro rychlé škálování a jemné doladění s minimální údržbou a stabilním výkonem.
Uživatel Redditu dodává:
Pokud je úkol malý, je často efektivnější pořídit si větší model, než ladit menší.
Pokud je úkol malý, je často efektivnější pořídit si větší model, než ladit menší.
👀 Věděli jste, že... Existují řešení umělé inteligence, která nyní dokážou cítit. Vzhledem k tomu, jak komplexní jsou vůně, je to spousta pravidelného fine-tuning a komplexního vyhledávání dat.
Který přístup je vhodný pro váš případ použití?
I když rozumíte nuancím, může se vám rozhodnutí bez zjevného odkazu nebo kontextu zdát prázdné. Projděme si několik obchodních scénářů, které zdůrazňují, jak každý model AI funguje lépe.
Kdy zvolit RAG
RAG pomáhá zásobovat váš LLM správnými fakty a informacemi, včetně technických standardů, záznamů o prodeji, zpětné vazby od zákazníků a dalších.
Jak to využít? Zvažte tyto scénáře pro zavedení RAG do svých operací:
Případ použití č. 1: Analýza v reálném čase
- Scénář: Fintechová společnost poskytuje obchodníkům informace o trhu založené na umělé inteligenci. Uživatelé se ptají na trendy na akciovém trhu a systém musí načíst nejnovější zprávy o trhu, dokumenty podané u SEC a novinky.
- Proč vyhrává RAG: Akciové trhy se rychle mění, takže neustálé přeučování modelů AI je nákladné a neefektivní. RAG udržuje věci v ostrém stavu tím, že čerpá pouze nejčerstvější finanční data, snižuje náklady a zvyšuje přesnost.
- Pravidlo: RAG by měla být vaší preferovanou strategií pro AI zpracovávající rychle se měnící data. Mezi oblíbené aplikace patří analýza dat sociálních médií, optimalizace energie, detekce kybernetických hrozeb a sledování objednávek.
Případ použití č. 2: Kontrola dat a dodržování předpisů
- Scénář: Právní asistent AI pomáhá právníkům sepsat smlouvy a ověřit soulad s měnícími se zákony tím, že vyhledává nejnovější zákony, precedenty a rozsudky.
- Proč vyhrává RAG: Ověřování právních a obchodních aspektů nevyžaduje hloubkové aktualizace chování. RAG tuto úlohu plní velmi dobře tím, že v reálném čase načítá právní texty z centrálního datového souboru.
- Pravidlo: RAG vyniká v oblasti zdrojů a statistických údajů. Skvělým způsobem, jak toho maximálně využít, je použití lékařských AI asistentů pro doporučení léčby a zákaznických chatbotů pro řešení problémů a aktualizace zásad.
Stále si nejste jisti, zda potřebujete RAG ve svém LLM? Zde je stručný kontrolní seznam:
- Potřebujete nová, vysoce kvalitní data, aniž byste museli měnit samotný LLM?
- Mění se vaše informace často?
- Potřebuje váš LLM pracovat s dynamickými informacemi namísto statických trénovacích dat?
- Chcete se vyhnout vysokým nákladům a časově náročnému přeučování modelu?
➡️ Přečtěte si také: Nejlepší nástroje pro prompt engineering pro generativní AI
Kdy je Fine-tuning účinnější
Jak jsme již zmínili, fine-tuning je jako postgraduální studium AI. Váš LLM se může naučit dokonce i odbornou terminologii. Zde je přehled oborů, ve kterých skutečně vyniká:
Případ použití č. 1: Přidání hlasu a tónu značky
- Scénář: Luxusní značka vytvoří AI concierge, který bude komunikovat se zákazníky kultivovaným a exkluzivním tónem. Musí ztělesňovat tón, frázování a emocionální nuance specifické pro danou značku.
- Proč vyhrává fine-tuning: Fine-tuning pomáhá modelu AI zachytit a replikovat jedinečný hlas a tón značky. Poskytuje konzistentní zážitek při každé interakci.
- Pravidlo: Fine-tuning je účinnější, pokud se vaše LLM musí přizpůsobit konkrétní odbornosti. Je ideální pro žánrově orientované imerzivní hry, tematické a empatické vyprávění příběhů nebo dokonce marketingové texty značek.
🧠 Zajímavost: LLM trénované v těchto měkkých dovednostech vynikají v analýze nálady a spokojenosti zaměstnanců. Ale pouze 3 % podniků v současné době využívá generativní AI v oblasti HR.
Případ použití č. 2: Moderování obsahu a kontextové informace
- Scénář: Platforma sociálních médií používá model AI k detekci škodlivého obsahu. Zaměřuje se na rozpoznávání jazyka specifického pro danou platformu, nově vznikajícího slangu a porušení kontextu.
- Proč vyhrává fine-tuning: Měkké dovednosti, jako je formulace vět, jsou často mimo rozsah systémů RAG. Fine-tuning zlepšuje porozumění LLM nuancím specifickým pro danou platformu a odbornému žargonu, zejména pokud jde o moderování relevantního obsahu.
- Pravidlo: V případě kulturních nebo regionálních rozdílů je rozumné zvolit fine-tuning. To platí i pro přizpůsobení se specifickým termínům v oborech, jako je medicína, právo nebo technika.
Chystáte se doladit svůj LLM? Zeptejte se sami sebe na tyto klíčové otázky:
- Potřebuje vaše LLM oslovit specifický segment zákazníků nebo tématiku značky?
- Chcete do logiky LLM přidat vlastní nebo doménově specifická data?
- Potřebujete rychlejší odpovědi bez ztráty přesnosti?
- Poskytují vaše LLM offline řešení?
- Můžete vyčlenit speciální zdroje a výpočetní výkon pro přeškolení?
Zlepšení uživatelské zkušenosti je skvělé. Mnoho podniků však potřebuje AI také jako prostředek ke zvýšení produktivity, aby ospravedlnily vysoké investiční náklady. Proto je pro mnoho z nich často nejvhodnější volbou použití předem vycvičeného modelu AI.
👀 Věděli jste, že... Gen AI má potenciál automatizovat pracovní činnosti, které ušetří až 70 procent času zaměstnanců. Efektivní využívání AI pro získávání poznatků zde hraje obrovskou roli!
Jak ClickUp využívá pokročilé techniky umělé inteligence
Volba mezi RAG a fine-tuningem je předmětem poměrně rozsáhlé debaty.
Stačí si projít několik vláken na Redditu a už budete zmatení. Ale kdo řekl, že si musíte vybrat jen jednu?
Představte si, že máte přizpůsobitelné modely AI, automatizaci a správu úkolů na jednom místě. To je ClickUp, aplikace pro vše, co souvisí s prací. Spojuje projektové řízení, dokumentaci a týmovou komunikaci pod jednou střechou a je poháněna AI nové generace.
Stručně řečeno, vyniká ve všem, zejména díky svému komplexnímu řešení AI: ClickUp Brain.
Potřebujete rychlé informace s ohledem na kontext? Brain získává informace v reálném čase z vašich dokumentů, úkolů a zdrojů. To je vylepšená technologie RAG v akci. Navíc její základní LLM, Brain, dokáže generovat zprávy a rutinní aktualizace projektů.
Nástroj AI je také doladěn tak, aby odpovídal vašemu odvětví a segmentu, a poskytuje profesionální a kreativní poznatky. Dokonce personalizuje obsah v reálném čase bez jakéhokoli manuálního školení. Brain kombinuje doladění a RAG k automatizaci aktualizací projektů, přiřazování úkolů a oznámení o pracovním postupu. Chcete odpovědi přizpůsobené vaší roli? ClickUp Brain to také umí!
Kromě specializace na obsah je platforma ClickUp vybavena také výkonnou funkcí umělé inteligence založenou na znalostech.
ClickUp Connected Search je nástroj založený na umělé inteligenci, který rychle vyhledá jakékoli zdroje z vašeho integrovaného prostoru. Ať už potřebujete dokumenty pro dnešní poradu nebo odpovědi na jakékoli úkoly, jednoduchý dotaz vyhledá odkazy na zdroje, citace a podrobné informace.
Spouští také aplikace, prohledává historii schránky a vytváří úryvky. A to nejlepší? Vše je přístupné jedním kliknutím z vašeho ovládacího centra, panelu akcí nebo plochy.
Odborníci na digitální marketing, dokonce i prezident společnosti Hum JAM, tvrdí, že
ClickUp je nejúžasnější „all-in-one“ nástroj pro automatizaci týmové práce, který sleduje, automatizuje a měří úspěchy týmu. Věřte mi, když říkám, že váš tým se bez tohoto nástroje neobejde.
ClickUp je nejúžasnější „all-in-one“ nástroj pro automatizaci týmové práce, který sleduje, automatizuje a měří úspěchy týmu. Věřte mi, když říkám, že váš tým se bez tohoto nástroje neobejde.
➡️ Přečtěte si také: Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí
Zvýšení přesnosti Gen AI a LLM pomocí ClickUp
Odpovědi RAG, vylepšené čerstvými externími daty a fine-tuningem, se používají pro konkrétní úkoly a chování. Oba přístupy zlepšují výkon AI, ale správný přístup určuje vaše tempo a efektivitu.
V dynamických odvětvích se rozhodnutí často odvíjí od toho, kterou metodu zvolit jako první. Výkonné předem vycvičené řešení je obvykle moudřejší volbou.
Pokud chcete zlepšit kvalitu služeb a produktivitu, ClickUp je skvělým partnerem. Jeho AI schopnosti podporují generování obsahu, vyhledávání dat a analytické odpovědi. Navíc platforma obsahuje více než 30 nástrojů, které pokrývají vše od správy úkolů až po generování úžasných vizuálů.
Zaregistrujte se na ClickUp ještě dnes!