A diferença entre RAG e fine-tuning: o que você precisa saber

Entender as nuances que diferenciam Retrieval Augmented Generation (RAG) e fine-tuning é essencial para maximizar o desempenho de large language models (LLMs) em projetos de inteligência artificial. Embora ambas visem aprimorar a eficiência e a relevância das interações geradas por IA, elas empregam abordagens distintas que podem ser decisivas nas aplicações práticas em diversas indústrias.

Neste post, você verá como essas duas metodologias — RAG, que integra a recuperação de dados externos para gerar respostas mais precisas, e o fine-tuning, que ajusta modelos pré-treinados para tarefas específicas — podem ser aplicadas em cenários do cotidiano, desde o atendimento ao cliente até a saúde e finanças.

O que é RAG e como funciona?

RAG, ou Retrieval Augmented Generation, é uma técnica poderosa que combina os recursos de um modelo de linguagem em larga escala (LLM) pré-treinado com uma fonte de dados externa. O funcionamento do RAG envolve diversas etapas fundamentais:

1. Coleta de dados: Dados necessários para o aplicativo são reunidos, como manuais de usuário, bancos de dados de produtos e listas de perguntas frequentes.

2. Agrupamento de dados: Os dados são divididos em partes menores, facilitando a recuperação de informações relevantes durante a consulta.

3. Embeddings de documentos: Os dados de texto são convertidos em representações vetoriais, permitindo uma comparação eficiente entre os blocos de dados.

4. Tratamento de consultas de usuários: A consulta do usuário é convertida também em uma representação vetorial, o que garante precisão na comparação com os dados.

5. Geração de respostas com um LLM: Os blocos de texto recuperados e a consulta são usados para gerar uma resposta coesa em uma interface de bate-papo.

Essa metodologia permite respostas altamente precisas e adaptáveis às necessidades específicas de diferentes organizações.

Como funciona o fine-tuning em IA generativa?

O fine-tuning em IA generativa é um processo que visa adaptar modelos pré-treinados a aplicações ou domínios específicos, aumentando sua precisão e relevância. Pode ser comparado à especialização de um médico: após um treinamento geral, um modelo ajusta suas habilidades em um campo específico.

Abordagens principais para fine-tuning

Existem duas abordagens principais para o fine-tuning:

1. Ajuste Total (Full Tuning): Envolve o treinamento de todos os parâmetros do modelo, utilizando conjuntos de dados que incluem pares de prompt-resposta. Essa abordagem é eficaz, mas pode ser lenta e dispendiosa.

2. PEFT (Ajustes Fino de Parâmetros Eficientes): Um método mais econômico, onde apenas alguns parâmetros são ajustados. Subcategorias incluem:

   • Seletiva: Ajuste de um subconjunto de parâmetros.

   • Reparametrização: Uso de matrizes decompostas como LoRA.

   • Aditivo: Adição de novas camadas de parâmetros, como nas técnicas de Soft Prompting.

O fine-tuning traz benefícios como personalização, aumento da precisão, maior confiabilidade e redução do tempo de resposta, embora também passe por desafios, como custos elevados, risco de sobreajuste (overfitting) e questões éticas relacionadas a dados de qualidade inferior.

Aplicações práticas do RAG

As aplicações práticas do RAG abrangem diversas indústrias e funções, entre as quais podemos citar:

1. Atendimento ao cliente: Melhora a eficiência de chatbots e assistentes virtuais, proporcionando respostas mais precisas e atualizadas.

2. Saúde: Auxilia médicos na tomada de decisões clínicas, acessando bases de dados médicas atualizadas e oferecendo recomendações baseadas em pesquisas recentes.

3. Financeiro: Proporciona insights sobre mercados, permitindo acesso a dados financeiros em tempo real, facilitando a automação da geração de relatórios.

4. Educação: Cria assistentes de aprendizagem personalizados, capazes de responder a perguntas dos alunos com base em materiais de estudo.

5. Recursos humanos: Otimiza processos de recrutamento e integração, gerando recomendações automatizadas para recrutadores.

6. Manufatura e cadeia de suprimentos: Automatiza relatórios de produção e melhora a eficiência ao acessar dados sobre fornecedores e logística.

7. Tecnologia e desenvolvimento de software: Oferece sugestões de código a engenheiros, baseadas em repositórios atualizados.

Essas aplicações demonstram como o RAG pode aumentar a eficiência e a relevância das respostas em diversas interações comerciais.

Aplicações do fine-tuning

As aplicações do fine-tuning em Inteligência Artificial são variadas e focam na personalização de modelos existentes para atender a necessidades específicas:

1. Personalização: Adaptação de modelos a contextos específicos, resultando em respostas mais relevantes.

2. Aumento da precisão: Redução da ocorrência de alucinações, proporcionando resultados melhor embasados.

3. Maior confiabilidade: Aumento da consistência das respostas geradas pela IA, melhorando a experiência do usuário.

4. Desempenho em tarefas específicas: Melhoria em tarefas como resumo de textos e análise de sentimentos através de dados direcionados.

5. Eficiência operacional: Adaptação de modelos para automatizar respostas em ambientes como contabilidade, por exemplo.

6. Adaptação a normas e práticas evolutivas: Ajuste rápido a mudanças em regulamentações e práticas de diferentes setores.

Essas aplicações demonstram como o fine-tuning transforma a eficiência e a precisão em diferentes contextos, proporcionando valor significativo tanto para profissionais quanto para clientes.

Diferenças principais entre RAG e fine-tuning

As principais diferenças entre RAG e fine-tuning estão nas suas abordagens e objetivos:

1. Método de integração de dados:

   • RAG: Conecta um modelo NLP a um banco de dados da organização, utilizando dados internos para aprimorar a geração de respostas.

   • Fine-tuning: Refere-se ao retrabalho de um modelo pré-treinado em um conjunto específico de dados externos.

2. Objetivo:

   • Ambos visam melhorar o desempenho do modelo, mas RAG combina dados internos com a geração de respostas, enquanto o fine-tuning ajusta os parâmetros do modelo com base em exemplos rotulados.

3. Processo:

   • RAG: Envolve envio de uma consulta, recuperação de informações relevantes, integração e geração de respostas.

   • Fine-tuning: Expondo um modelo a um conjunto rotulado de exemplos para aprendizagem e ajuste de parâmetros.

Essas diferenças apontam para abordagens distintas na adaptação de modelos de linguagem aos casos de uso específicos de uma empresa.

Considerações Finais

Neste artigo, exploramos as distinções entre RAG e fine-tuning, duas abordagens cruciais para potencializar large language models em aplicações de inteligência artificial. Enquanto o RAG se destaca na recuperação de dados externos para oferecer respostas mais precisas e contextualizadas, o fine-tuning adapta modelos pré-treinados a tarefas específicas, aumentando sua precisão e relevância.

Ambas as metodologias têm seu valor dentro de diferentes cenários de uso, podendo ser aplicadas em setores variados, como atendimento ao cliente, saúde, e finanças. A escolha entre RAG e fine-tuning dependerá das necessidades específicas de cada projeto e do contexto em que os modelos serão utilizados.