RAG mı Fine-Tuning mi? Hangi Durumda Hangisi?

RAG Fine-Tuning farkı yapay zeka dünyasında çok tartışılan konulardan biridir. Genelde kişiler yapay zeka modelini eğitmek ve dış kaynaklardan beslemek konusunda kararsızlık yaşar. Böyle durumlarda RAG ve fine-tuning sistemleri devreye girerek tüm bu karmaşaya yanıt veriyor. Her ikisi de büyük dil modellerini daha akıllı hale getirme amacı taşıyor. Fakat her ikisinin bu konuda kullandığı yöntemler birbirinden oldukça farklı.

RAG yapay zeka modelinin cevap üretme aşamasında dışarıdaki kaynaklara başvurmasına olanak tanır. Fakat fine-tuning modelin kendisini eğitme amacını taşır. Bilgiyi doğrudan yapay zeka modelinin hafızasına yerleştirerek orda her zaman bulunmasını sağlar. Böyle durumlarda karar verebilmek için RAG fine- tuning farkı bilinmelidir. Böylece hangi durumda RAG mı fine-tuning mi sorusuna daha iyi yanıt bulabilirsiniz.

RAG Nedir? Nasıl Çalışır?

RAG nedir, retrieval augmented generation kelimelerinin kısaltmasıdır. Türkçeye ise “erişim destekli üretim” şeklinde çevirmek mümkündür. Dil modeli bir soruya cevap üretmeden önce harici bir kaynağa giderek soruyu sorar ve tüm bilgileri bu kaynaklardan alır. Sonra da uygun bir cevap oluşturarak kullanıcıya iletir. Bu şekilde hem eğitim sırasında öğrendiklerini kullanabilir hem de güncel verilerle bu süreci destekleyebilir. Verilen cevaplar ezberden çok daha güncel ve tutarlı olur. Çalışma mantığı ise şu şekildedir:

Kullanıcı ilk olarak sorduğu soruyu yapay zekaya iletiyor.

Daha sonra sistem bu soruyu internet üzerinden arama yapıyor.

Kendi dokuman havuzunda yaptığı arama sonrasında dış kaynaklardan tarama yapıyor.

Kendi bilgisini ve dışarıdan aldıklarını harmanlayarak bir cevap meydana getiriyor.

Kullanıcıya da elde ettiği bilgileri uygun şekilde sunuyor.

Fine-Tuning Nedir? Nasıl Çalışır?

Fine-tuning ise RAG sisteminden daha farklı bir çalışma mantığına sahiptir. Burada dil modeli yeniden eğitilir. Yapay zeka eğitimi ile sistem kişisel hale getirilir. Model genel bilgi hali ile kullanılmaya başlar ve sonrasında kişilerin özel verilerle sistemi kişiselleştirme sürecidir. Böylece yapay zeka uygulaması aradığı bilgiyi dışarıdan aramak durumunda değildir. Kendi hafızasındaki bilgilerle kullanıcıya yanıtlar verebilir. Çalışma mantığı ise şu şekildedir:

Fine-tuning sisteminde önce yapay zeka eğitimi için gerekli olan veriler bir araya getirilir.

Tüm veriler ayıklanır ve temizleir.

Daha sonra model yeni veri seti kullanılarak eğitime alınır. Burada iç parametrelerin güncellenmesi yapılır.

Eğitilen modellerde test verileri sınanır. Daha sonra da performans ölçümü yapılır.

Onaylanan tüm modeller artık bu konuda özel hale gelmiştir ve kullanıcıya sunulabilir.

RAG mı Fine-Tuning mi?

RAG mı fine-tuning mi sorusuna yanıt vermek gerekirse her kişinin de çalışma mantığından maliyetine kadar birçok alanda karşılaştırma yapmak gerekir. Dışarıdan bakıldığına her ikisinin de aynı amaca hizmet ettiği düşünülebilir. Fakat RAG fine-tuning farkı incelendiğinde her ikisinin de temelde birçok önemli farkı bulunur. Her iki sistemin karşılaştırmasını şu tablodan inceleyebiliriz:

RAG Fine-Tuning Karşılaştırması

RAG Hangi Durumlarda Seçilir?

RAG sistemi bilginin sürekli olarak değiştiği sektörlerde çok daha uygundur. Model eğer sürekli yeni ve güncel verilere ihtiyaç duyuyorsa modeli sıfırdan eğitmek yerine harici kaynaklardan yararlanacağı bir sistem seçilebilir. Böyle durumlarda sıfırdan yapay zeka eğitimi son derece maliyetli ve uğraştırıcı olabilir. Fakat modelin dışarıdaki kaynaklardan beslenmesi sürekli güncel bilgiye ulaşmasını sağlar. Zaman kısıtı olan projelerde hızlı bir süreçtir. RAG hangi durumlarda seçilir sorusuna şu şekilde yanıt vermek mümkündür:

Fiyat listelerinden stok durumuna kadar sürekli güncel bilgiler gerekiyorsa

Projeyi kısa süre içerisinde hayata geçirmeniz gerekirse

Yeniden eğitim maliyeti istemiyorsanız

Kaynakları göstermeniz zorunluysa

Binlerce makale, doküman ya da kayıt üzerinden bilgiye ihtiyaç duyuyorsanız

Elinizdeki eğitim veri seti yeterli gelmiyorsa

NOT: RAG sistemi çoğunlula müşteri hizmetleri olarak işlevini sürdüren chatbot sistemleri, sürekli ürün katalog güncellemesi yapan e-ticaret siteleri yönünden en fonksiyonel sistemdir.

Fine-Tuning Hangi Durumlarda Tercih Edilir?

Fine-tuning ise modellerin herhangi bir alanda daha derin bilgiye sahip olması gerektiğinde tercih edilen bir sistemdir. Belirli bir tonu kalıcı olarak öğrenmesi gereken durumlarda çok daha işlevseldir. Bunun yanında bilgi sürekli olarak değişmez ve uzun vadeli, tutarlılık isteyen zamanlarda tercih edilebilir. Fine-tuning sisteminin tercih edilmesi gereken alanlar ise şöyledir:

Bilgini çok fazla değişmediği ve sabit kaldığı zamanlar

Sistemin her zaman aynı tonda kalması gereken durumlar

Cevap formatının tutarlılığının yüksek olması

Model çok spesifik bir görevi tekrarlı şekilde yapıyorsa

Modeli eğitmek için yeterli veri varsa

NOT: Genelde sektöre özel bir konuşma tonu ya da bilgi kullanılması gereken durumlarda tercih edilir. Hukuk asistanı ya da tıbbi danışmanlık gibi alanlarda tercih edilir.

RAG ve Fine-Tuning Birlikte Kullanılır mı?

RAG ve fine-tuning farkı incelendiğinde her iki sistemin de aslında birlikte kullanılabileceği de söylenebilir. Eğer marka tonu yanında güncel bilgi gerekiyorsa her iki sistem çok verimli olabilir. Bunun yanında hukuk ve sağlık gibi alanlarda derin bir uzmanlık isteniyorsa veri takibi gerekliyse birlikte kullanılabilirler. Bu yaklaşımın en büyük avantajı ise iki yöntemin de zayıf noktalarını birbirileri ile tamamlayabilmeleridir.