简而言之，这种方法确保了完全的可定制性，允许您选择 LLM 的权重和配置，并精确调整模型以满足您的需求。此外，将经过微调的 LLM 保存到 LLM Mesh 可确保控制和可听性，保持清晰的活动记录并实现模型的安全管理。
有了这两种强大的微调方法，调整你的 LLM 变得前所未有的简单——但知道何时进行微调与知道如何进行微调同样重要。问题是，与 RAG 等其他方法相比，我们应该何时使用微调？
即使对于一些最复杂的用例，RAG 也是获得 柬埔寨 WhatsApp 数据 所需输出的最有效方法。RAG 非常适合适应性至关重要的场景。如果您想访问新数据或动态数据，RAG 允许一个简单的管道来快速包含最新信息。微调更加静态，取决于用于训练的数据集，而不是信息检索。
然而，微调最适合需要一致且高度专业化性能的场景。它允许 LLM 具有高水平的专业化，而 RAG 的定制性有限。即使将 RAG 与最密集的即时工程结合使用，也可能无法像微调那样始终如一地提供所需的输出。在现实世界中，这会是什么样子？
例如，医疗机构的团队可能希望每天检索有关患者护理、保险信息等的相关信息。RAG 显然是更好的方法。最新的研究、临床指南、保险政策和患者记录可以通过系统内的聊天机器人访问，为医疗专业人员提供前所未有的可视性。但是，如果重点是根据护士图表更新为临床试验生成潜在的给药方案，那么微调 LLM 可能更有意义。根据大量给药方案和先前试验的文本进行微调的 LLM 将实现更高的专业化和精确度。这将确保生成的输出更紧密地遵循历史协议和指南，为医疗专业人员提供开始治疗的起点。