Đang tải bảng tin…
Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot0 bình luận5 phút đọc
RAG & Fine-tuning in LLMs
Tóm tắt bởi AI
RAG và fine-tuning là hai phương pháp tùy chỉnh LLM nhưng giải quyết vấn đề khác nhau: RAG truy xuất ngữ cảnh từ nguồn bên ngoài tại thời điểm suy luận (không thay đổi trọng số mô hình), còn fine-tuning cập nhật trọng số trước triển khai để thay đổi hành vi mặc định. Trong sản xuất, hai phương pháp thường được kết hợp, trong đó RAG xử lý truy xuất tri thức động còn fine-tuning định hình cách phản hồi của mô hình. Ngoài ra, bài viết cũng giải thích kỹ thuật ANN sử dụng IVF, giúp tăng tốc độ truy vấn lên tới 100 lần so với kNN thông thường nhờ phân vùng dữ liệu bằng k-means.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của hệ thống AI bằng cách phân biệt giữa RAG (chỉnh sửa tại thời điểm sử dụng) và fine-tuning (chỉnh sửa trước khi triển khai), cùng với kỹ thuật ANN như IVF để nhanh chóng xử lý dữ liệu lớn.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://blog.dailydoseofds.com/p/rag-and-fine-tuning-in-llms-102. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Machine Learning Mastery1 Hot11 phútAI
Choosing the Right AI Agent Memory Strategy: A Decision-Tree Approach
Bài viết hướng dẫn chọn chiến lược bộ nhớ (memory strategy) phù hợp cho AI agent thông qua sơ đồ quyết định 5 câu hỏi, phân tích 4 loại bộ nhớ: working, semantic, episodic, procedural. Mỗi loại được giải thích về đặc điểm thông tin mà nó lưu trữ, cùng bảng tóm tắt triển khai và các lỗi thường gặp. Ví dụ thực tế như trợ lý khách hàng hay lập trình viên minh họa cách kết hợp nhiều lớp bộ nhớ thành kiến trúc hoàn chỉnh.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế và tối ưu hóa bộ nhớ AI cho ứng dụng của mình, từ đó nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống tự động hóa, đặc biệt là khi cần xử lý thông tin dài hạn, tương tác đa giai đoạn hoặc tái sử dụng kiến thức.
