Définition IA : quelles différences entre RAG et fine-tuning en LLM ?

L'Intelligence Artificielle (IA).

On a tous entendu parlé d’au moins un outil d’IA générative, à commencer par ChatGPT, qui a popularisé cette technologie auprès du grand public. On connait vaguement la définition de l’intelligence artificielle, cependant, on connaît moins les approches technologiques qui peuvent exister, et qui permettent aux IA de fonctionner. Il existe deux approches assez populaires, RAG et fine-tuning, qui offrent deux types de résultats différents. On va expliquer les différences entre ces deux concepts.

RAG définition : à quoi ça sert en IA ?

Dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA), RAG, ou Retrieval Augmented Generation, est une approche novatrice qui combine les capacités de recherche et de génération de texte. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui se concentrent uniquement sur la génération de texte à partir de données d’entraînement préétablies, RAG étend ces capacités en intégrant un mécanisme de recherche qui permet au modèle d’accéder à une base de connaissances étendue pendant le processus de génération.

Autrement dit, avec le modèle RAG, votre intelligence artificielle peut se nourrir de données et informations spécifiquement fournies, de manière à lui permettre d’y trouver des réponses plus pertinentes. Par exemple, imaginez que vous travaillez dans un centre de recherche, qui a élaboré de nombreuses études scientifiques sur divers domaines. Avec l’approche RAG, vous pourriez utiliser une technologie d’IA capable d’utiliser comme source les travaux de tous vos chercheurs et scientifiques, sur de nombreuses années, afin de l’interroger et obtenir des réponses basées sur votre base de connaissance.

L’objectif principal de RAG est d’améliorer la pertinence et la cohérence des réponses générées par les modèles de langage. En permettant au modèle d’accéder à une grande quantité d’informations pertinentes lors de la génération, RAG peut produire des résultats plus précis et mieux informés. Cette capacité à intégrer des données externes tout en générant du texte ouvre de nouvelles perspectives dans des domaines tels que la recherche d’informations, la réponse à des questions ouvertes et la création de contenu.

Fine-tuning définition : comment ça fonctionne dans l’IA ?

Le fine-tuning, ou accord fin, est une technique d’entraînement utilisée dans le domaine de l’IA pour adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique. Plutôt que de former un modèle à partir de zéro, le fine-tuning exploite les connaissances déjà acquises par un modèle pré-entraîné sur de vastes ensembles de données.

Le processus de fine-tuning consiste à ajuster les poids et les paramètres du modèle pré-entraîné en exposant celui-ci à des données spécifiques à la tâche cible. En effectuant plusieurs itérations d’entraînement avec ces données, le modèle apprend à mieux répondre aux exigences de la tâche spécifique, tout en préservant les connaissances générales acquises lors de l’entraînement initial.

Quelles différences entre RAG et fine-tuning en LLM ?

Les différences entre RAG et le fine-tuning en Langage de Modèle de Langage (LLM) résident principalement dans leur approche et leur objectif. Tandis que RAG se concentre sur l’augmentation de la capacité de recherche et de génération de texte en intégrant une base de connaissances externe, le fine tuning vise à adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique en ajustant ses paramètres.

Alors que RAG étend les capacités des modèles de langage en leur permettant d’accéder à des données externes pour une génération plus informée et précise, le fine tuning se concentre sur l’optimisation des performances du modèle pour des tâches spécifiques en utilisant des données d’entraînement supplémentaires.

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Quels avantages et inconvénients d’utiliser l’approche RAG et fine tuning ?

L’approche RAG offre l’avantage d’améliorer la pertinence et la qualité des réponses générées en permettant aux modèles de langage d’accéder à une base de connaissances étendue. Cela permet une génération de texte plus précise et mieux informée, ce qui peut être particulièrement bénéfique pour des tâches telles que la réponse à des questions ouvertes ou la création de contenu.

Par exemple, le partenariat récent entre OpenAI et Le Monde revet une approche RAG, puisque les articles et contenus rédigés par les journalistes du Monde serviront à nourrir les outils d’IA d’OpenAI, dans le but de répondre de manière plus précise aux requêtes des utilisateurs. On pourrait imaginer qu’OpenAI puisse fournir des résultats de plus en plus précis à la manière d’un moteur de recherche.

Cependant, l’intégration de la recherche dans le processus de génération peut également introduire des défis, notamment en termes de complexité computationnelle et de gestion des sources externes. De plus, la qualité des résultats peut dépendre de la qualité et de la pertinence de la base de connaissances utilisée.

En ce qui concerne le fine tuning, cette approche offre l’avantage de permettre une adaptation rapide et efficace des modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques, ce qui peut réduire les coûts et le temps nécessaires pour entraîner un nouveau modèle à partir de zéro. De plus, le fine tuning peut améliorer les performances du modèle pour des tâches spécifiques en exploitant les connaissances générales déjà acquises.

Cependant, le fine tuning peut également être sensible à la qualité et à la taille des données d’entraînement supplémentaires, et il peut être sujet à des ajustements supplémentaires si les données d’entraînement ne sont pas représentatives de la tâche cible. De plus, le processus de fine tuning peut nécessiter une expertise technique pour être correctement mis en œuvre et optimisé.

Pour conclure, bien que RAG et le fine tuning en LLM visent à améliorer les performances des modèles de langage, ils adoptent des approches différentes pour y parvenir, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Le choix entre les deux dépendra des exigences spécifiques de la tâche et des contraintes du projet.

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