আরএজি বনাম ফাইন-টিউনিং: কোনটি আপনার এলএলএমের জন্য উপযুক্ত?

GPT-4 এবং Llama 3-এর মতো বড় ভাষার মডেলগুলি (LLMs) AI ল্যান্ডস্কেপকে প্রভাবিত করেছে এবং গ্রাহক পরিষেবা থেকে শুরু করে বিষয়বস্তু তৈরি পর্যন্ত বিস্ময়কর কাজ করেছে। যাইহোক, নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য এই মডেলগুলিকে অভিযোজিত করার অর্থ সাধারণত দুটি শক্তিশালী কৌশলের মধ্যে বেছে নেওয়া: পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) এবং ফাইন-টিউনিং।

যদিও এই উভয় পদ্ধতিই এলএলএম-কে উন্নত করে, তারা বিভিন্ন লক্ষ্যের প্রতি স্পষ্ট এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সফল হয়। আসুন আমরা এই দুটি পদ্ধতির বিস্তারিত সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি অধ্যয়ন করি এবং কীভাবে একজন তাদের প্রয়োজনের জন্য একটি নির্বাচন করতে পারে।

Retrieval-Augmented Generation (RAG)- এটা কি?

RAG হল একটি পদ্ধতি যা জেনারেটিভকে সমন্বয় করে এলএলএম এর ক্ষমতা প্রাসঙ্গিকভাবে সুনির্দিষ্ট উত্তরের জন্য পুনরুদ্ধার সহ। শুধুমাত্র যে জ্ঞানের উপর পরীক্ষা করা হয়েছে তা ব্যবহার করার পরিবর্তে, RAG বাহ্যিক ডাটাবেস বা জ্ঞান ভান্ডারের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করে উত্তর-উৎপাদন প্রক্রিয়ায় তথ্য যোগ করতে।

কিভাবে RAG কাজ করে

1. এমবেডিং মডেল: একটি তুলনা আরও দক্ষ করতে ভেক্টর স্পেসে নথি এবং প্রশ্ন উভয়ই এম্বেড করে।
2. শিকার কুকুর: প্রাসঙ্গিক নথিগুলি দখল করার জন্য এম্বেডিংয়ের মাধ্যমে একটি জ্ঞানের ভিত্তি সন্ধান করে।
3. রিরেঙ্কার: পুনরুদ্ধার করা নথিগুলি কতটা প্রাসঙ্গিক তা অনুসারে স্কোর করে৷
4. ভাষার মডেল: একটি প্রতিক্রিয়ায় ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সাথে পুনরুদ্ধার করা ডেটা মার্জ করে।

RAG এর সুবিধা

• গতিশীল জ্ঞান আপগ্রেড: মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ব্যাপকভাবে হ্রাসকৃত আপডেট প্রক্রিয়া সহ তথ্যের একটি দক্ষ হিট প্রদান করে।
• হ্যালুসিনেশন হ্রাস: বাহ্যিক জ্ঞানের উপর সঠিকভাবে গ্রাউন্ডিং প্রতিক্রিয়া দ্বারা, RAG বাস্তবগত ভুলগুলিকে কমিয়ে দেয়।
• স্কেলেবিলিটি: সহজে বৃহৎ, বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে যার ফলে গ্রাহক এজেন্ট এবং সংবাদ সংক্ষিপ্তকরণের মতো দরকারী ওপেন-এন্ডেড এবং গতিশীল কাজগুলির জন্য এর বিকল্পগুলিকে অনুমতি দেয়।

RAG এর সীমাবদ্ধতা

• লেটেন্সি: তথ্য নিষ্কাশনে অত্যন্ত মনোযোগীতা, আউটপুট সময় বিলম্বিত করে যার ফলে উচ্চতর বিলম্ব হয় এবং এটি রিয়েল-টাইম কাজের পরিবেশের জন্য অপ্রাসঙ্গিক করে তোলে।
• জ্ঞানের ভিত্তির গুণমান: বাহ্যিক জ্ঞানের পুনরুদ্ধার এবং প্রাসঙ্গিকতার নির্ভরযোগ্যতা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে কারণ উত্তরগুলি শুধুমাত্র এই উত্সগুলির উপর নির্ভর করে।

ফাইন-টিউনিং- এটা কি?

ফাইন-টিউনিং হল একটি নির্দিষ্ট ডোমেন ডেটাসেটে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত এলএলএমকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি প্রক্রিয়া যা বিশেষায়িত কার্য সম্পাদনের প্রস্তুতির জন্য মডেলটিকে একটি নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটের সীমার মধ্যে বিদ্যমান সূক্ষ্ম প্যাটার্নগুলিকে সম্পূর্ণরূপে বোঝার অনুমতি দেয়।

কিভাবে ফাইন-টিউনিং কাজ করে

• ডেটা প্রস্তুতি: টাস্ক-নির্দিষ্ট ডেটাসেটগুলি পরিষ্কার করতে হবে এবং প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার উপসেটে আলাদা করে রাখতে হবে।
• মডেল প্রশিক্ষণ: এলএলএমকে এই ডেটাসেটে ব্যাকপ্রোপাগেশন এবং গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অন্তর্ভুক্ত পদ্ধতিগুলির সাথে প্রশিক্ষণ দিতে হবে।
• হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের বিষয়বস্তু: কয়েকটি জটিল হাইপারপ্যারামিটার বিষয়বস্তু যেমন ব্যাচের আকার, এবং শেখার হার, অন্যদের মধ্যে ফাইন-টিউনিং প্রদান করে।

ফাইন-টিউনিং এর সুবিধা

• কাস্টমাইজেশন: আউটপুটগুলিতে মডেলের ক্রিয়া, স্বন এবং শৈলীর উপর কর্তৃপক্ষকে অনুমতি দেয়।
• অনুমানে দক্ষতা: যখন একটি LLM সূক্ষ্ম সুর করা হয়, তখন এটি কোনো বাহ্যিক পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া ছাড়াই দ্রুত প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
• বিশেষ দক্ষতা: ফ্রিজিং, চিকিৎসা মূল্যায়ন এবং চুক্তি বিশ্লেষণের মতো ভালোভাবে বোঝা ডোমেন জুড়ে গুণমান এবং নির্ভুলতার প্রয়োজন হয় এমন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

ফাইন-টিউনিং এর অসুবিধা

• সম্পদ-নিবিড়: দুর্দান্ত কম্পিউটিং শক্তি এবং পর্যাপ্ত উচ্চ-মানের লেবেলযুক্ত ডেটা উভয়ই প্রয়োজন।
• সর্বনাশা ভুলে যাওয়া: ফাইন-টিউনিং পূর্বে অর্জিত জেনেরিক জ্ঞানকে ওভাররাইট করার প্রবণতা রাখে এবং এর ফলে নতুন কাজগুলি পূরণ করার সম্ভাবনা সীমিত করে।
• স্ট্যাটিক নলেজ বেস: একবার প্রশিক্ষণ শেষ হয়ে গেলে, অতিরিক্ত নতুন ডেটা পুনরায় শেখানো না হলে এর জ্ঞান অক্ষত থাকে।

RAG এবং ফাইন-টিউনিং এর মধ্যে মূল পার্থক্য

কখন RAG বনাম ফাইন-টিউনিং বেছে নেবেন