Ồ, cuộc đấu quyền anh giữa RAG và Fine-tuning à? Được rồi, hãy lên võ đài và bắt đầu so sánh!

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation):

   • Chiến thuật của RAG là kết hợp những gì máy biết với thông tin lấy từ bên ngoài. Kiểu như bạn đang viết luận nhưng có quyền tra Google theo ý thích.
   • RAG có khả năng xử lý thông tin thời gian thực tốt hơn vì nó có thể kéo thông tin mới nhất từ các nguồn bên ngoài.
   • Đôi khi RAG cũng giống như một cuộc đi tìm kho báu, vì khả năng tìm kiếm tài liệu phụ thuộc vào độ chính xác của công cụ truy vấn.

2. Fine-tuning:

   • Đây là việc dạy cho mô hình một vài phần mới của bản nhạc mà nó chưa biết, dựa trên dữ liệu cụ thể để mô hình có thể sáng tác theo giai điệu đã học.
   • Fine-tuning biến mô hình thành chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể nhưng vẫn dựa vào kiến thức cũ của nó.
   • Đủ lâu dài, bạn biến mô hình thành một thư viện sống cho một chủ đề cụ thể. Tuy nhiên, không linh hoạt khi gặp thông tin mới ngoài vùng đã huấn luyện.

Vậy nếu bạn muốn mô hình của mình là một chuyên gia xuất sắc về một chủ đề cụ thể, hãy chọn fine-tuning. Còn nếu bạn cần một người bạn đồng hành có khả năng tra cứu thông tin từ "vũ trụ Internet", hãy chọn RAG.

Nếu bạn thấy cuộc so găng này hấp dẫn, đừng quên ghé thăm trituenhantao.io để tìm hiểu thêm, biết đâu bạn sẽ tìm thấy một mô hình AI đấu-vật khác thú vị hơn! 🥊