RAG (Retrieval-Augmented Generation) | and fine-tuning are | two approaches to enhancing
RAG (Retrieval-Augmented Generation) | và fine-tuning là | hai phương pháp tiếp cận để nâng cao
language models, but | they differ in | methodology and use cases. |
các mô hình ngôn ngữ, nhưng | chúng khác nhau về | phương pháp luận và các trường hợp sử dụng. |
Fine-tuning involves training | a pre-trained model | on a specific dataset
Fine-tuning bao gồm việc huấn luyện | một mô hình đã được huấn luyện trước | trên một tập dữ liệu cụ thể
to adapt it | to a particular | task, making it more
để điều chỉnh nó | cho một tác vụ | cụ thể, làm cho nó
accurate for that | context but limited | to the knowledge present
chính xác hơn cho ngữ cảnh | đó nhưng bị giới hạn | trong kiến thức hiện có
in the training | data. | RAG, on | the other hand, combines
trong dữ liệu | huấn luyện. | RAG, mặt | khác, kết hợp
real-time information retrieval | with generation, enabling | the model to access
việc truy xuất thông tin | thời gian thực với việc tạo, | cho phép mô hình truy cập
up-to-date external data | and produce contextually | relevant responses. | While fine-tuning
dữ liệu bên ngoài cập nhật | và tạo ra các phản hồi | phù hợp với ngữ cảnh. | Trong khi fine-tuning
is ideal for | specialized, static tasks, | RAG is better suited
là lý tưởng cho | các tác vụ chuyên biệt, tĩnh, | RAG phù hợp hơn
for dynamic tasks | that require real-time, | fact-based responses. |
cho các tác vụ động | yêu cầu các phản hồi | dựa trên thực tế theo thời gian thực. |
Resources
- RAG vs Fine Tuning: How to Choose the Right Method (article)
- RAG vs Finetuning — Which Is the Best Tool to Boost Your LLM Application? (article)
- RAG vs Fine-tuning (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: RAG vs Fine-tuning)