RAGとファイン・チューニングの比較 | IBM

RAGとファイン・チューニングの比較 | IBM

検索拡張生成（RAG）と ファイン・チューニングは、企業が大規模言語モデル（LLM）からより多くの価値を...概要を表示 検索拡張生成（RAG）と ファイン・チューニングは、企業が大規模言語モデル（LLM）からより多くの価値を引き出すために使用できる2つの手法です。どちらもLLMを特定のユースケースに合わせて調整することで機能しますが、その背後にある方法論は大きく異なります。 生成AIは登場以来長い道のりを歩んできましたが、ユーザーのクエリーに対してリアルタイムで自動応答を生成するというタスクは依然として大きな課題です。企業はコストを削減し、ワークフローを合理化し、競合他社に先んじるために、自社のプロセスに世代AIを組み込む競争を繰り広げていますが、チャットボットやその他のモデルで正確な回答を確実に生成することに苦労することがよくあります。 RAGとファイン・チューニングの違いは、RAGでは組織の独自のデータベースに接続することで 自然言語処理（NLP）モデルを拡張するのに対し、ファイン・チューニングでは、ド