No mundo dos LLMs, o tamanho não importa. É como você gera resultados que contam. Taxa de adoção de IA generativa (GenAI) em organizações saltou de 33% para 65% este ano, o que significa que se sua organização não está aproveitando a IA, é hora de embarcar ou ficar para trás.

Uma maneira poderosa como as empresas estão alavancando o GenAI é treinando e implantando Large Language Models (LLMs) privados. Os LLMs públicos são úteis para tarefas cotidianas, mas as empresas têm privacidade de dados e preocupações com precisão, e com razão.

Então, o que uma empresa que não quer entregar seus dados para LLMs públicos como ChatGPT e Gemini deve fazer? A solução óbvia são LLMs privados. Organizações como Deloitte, JPMorgan Chase, Goldman Sachs e Morgan Stanley já implantaram LLMs privados para auxiliar suas equipes.

Então, e quanto à sua iniciativa de IA? Como sua equipe de dados pode derivar valor de um LLM? É aí que entram RAG vs. Fine-Tuning, as duas estruturas promissoras para desenvolvimento e otimização de GenAI.

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Vamos discutir suas necessidades de dados e IA.

O que torna a RAG o pau para toda obra

Como funciona a geração aumentada de recuperação

Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma estrutura Gen-AI que pode conectar um LLM ao seu banco de dados dinâmico e com curadoria. É como ter um assistente realmente inteligente que não depende apenas da memória, mas pode procurar informações de fontes confiáveis ​​em tempo real para lhe dar a melhor resposta.

Suponha que um profissional de marketing da sua equipe esteja criando um relatório. Em vez de usar apenas o que sabe, ele pode pesquisar no banco de dados corporativo, verificar relatórios recentes de outras equipes ou extrair informações relevantes para dar suporte à sua escrita à medida que avança. Isso é o que o RAG faz—combina o poder de um LLM (a “memória”) com a capacidade de recuperar informações atualizadas e relevantes de seus bancos de dados privados e selecionados (a “pesquisa”) para que você possa obter respostas mais precisas e contextualizadas.

O que torna o ajuste fino o mestre de um

Como funciona o ajuste fino

Um LLM bem elaborado é como um artista que primeiro aprende o básico e depois domina um estilo de arte específico.

Como o nome sugere, o Fine-tuning envolve ajustar um LLM pré-treinado para focar suas capacidades em uma tarefa ou domínio específico. Isso envolve primeiro treinar um LLM em um enorme volume de dados, para que ele aprenda padrões gerais de linguagem, seguido pelo treinamento em um conjunto de dados especializado mais restrito.

LLMs ajustados podem ser úteis em aplicações específicas, como geração de código ou atendimento ao cliente, mas se você estiver procurando um LLM que possa atender às necessidades de toda a sua força de trabalho, o ajuste fino não será suficiente.

Quando usar RAG vs. ajuste fino

Com IA-ansiedade generativa em ascensão, as empresas estão buscando incorporar IA em todos os níveis. Isso significa que pode haver vários casos de uso de Gen-AI em uma única organização. Embora o RAG seja a melhor opção para a maioria dos casos de uso empresarial (por ser mais seguro, mais escalável e mais confiável), o ajuste fino pode ser a resposta para certas aplicações.

Quando usar RAG

O RAG é mais útil quando você precisa que seu modelo gere respostas com base em grandes quantidades de dados contextuais.

Assistentes de chatbots/IA

Chatbots ou assistentes de IA podem gerar respostas contextualmente precisas extraindo informações relevantes de guias de instruções e manuais técnicos. Eles podem gerar insights hiperpersonalizados que levam a uma tomada de decisão oportuna e orientada por dados, acessando bancos de dados corporativos.

Pipelines de processamento de documentos

O RAG pode ajudar as empresas a estabelecer seus pipelines de processamento de documentos recuperando informações relevantes de um grande conjunto de dados enquanto alavanca o LLM para gerar respostas precisas e sensíveis ao contexto. O RAG capacita pipelines de processamento de documentos para lidar com consultas complexas ou extrair detalhes específicos, melhorando a eficiência e a precisão dos LLMs.

Software Educacional

O software educacional também pode se beneficiar da combinação de RAG e Gen AI, permitindo que os alunos tenham acesso a respostas relevantes e explicações específicas do contexto.

Pesquisas legais ou médicas

O RAG também pode ajudar com consultas legais ou médicas se o LLM for pareado com o conjunto de dados correto. No entanto, o nível de precisão exigido nesses campos significa que a supervisão humana ainda pode ser obrigatória.

Quando usar o ajuste fino

O ajuste fino é uma abordagem prática em casos em que um LLM precisa ser treinado para um caso de uso especializado, como:

Recomendações personalizadas

Para provedores de conteúdo como Netflix ou Spotify, o ajuste fino de um LLM pré-treinado permite que ele processe melhor e entenda as necessidades e preferências exclusivas de cada usuário e forneça recomendações adequadamente.

Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)

Também é uma abordagem eficaz quando você precisa de um LLM para reconhecer terminologias ou entidades especializadas (por exemplo, termos médicos ou legais). Um LLM genérico normalmente geraria respostas imprecisas ou de baixa qualidade em tal caso, mas um LLM bem ajustado pode fazer o trabalho.

O veredito sobre RAG vs. Fine-Tuning

A escolha entre RAG e Fine-Tuning depende de suas necessidades e casos de uso específicos.

Se você quer alavancar o GenAI para capacitar suas equipes sem comprometer a privacidade dos dados, o RAG é o caminho a seguir. Se você quer estabelecer um pipeline de processamento de documentos, o RAG é o vencedor óbvio. Mas se você está procurando aumentar um LLM para um caso de uso altamente especializado, o ajuste fino pode ser a melhor opção.

Antes de tomar sua decisão, você também deve considerar o custo, a personalização e a escalabilidade de cada abordagem.

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