So sánh RAG và Fine-tuning: Kỹ thuật huấn luyện NLP nào hiệu quả và chi phí thấp hơn?

Tóm tắt: Chào mọi người, bài viết này sẽ so sánh hai kỹ thuật phổ biến để nâng cao hiệu suất của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Retrieval Augmented Generation (RAG) và Fine-tuning. Chúng ta sẽ xem xét ưu điểm, nhược điểm, trường hợp sử dụng và chi phí của mỗi phương pháp để giúp bạn quyết định phương pháp phù hợp nhất cho dự án của mình.

RAG và Fine-tuning: Hai kỹ thuật khác biệt

Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật kết hợp cơ chế truy xuất thông tin và khả năng tạo văn bản để cải thiện hiệu suất của LLM. Nó giúp LLM truy cập vào các cơ sở dữ liệu kiến thức bên ngoài để đưa ra những phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. RAG hoạt động bằng cách sử dụng một mô hình truy xuất (thường là dựa trên vector) để tìm kiếm thông tin liên quan từ một cơ sở dữ liệu lớn, sau đó kết hợp thông tin đó với đầu vào của người dùng và đưa vào LLM để tạo ra phản hồi.

Fine-tuning là quá trình đào tạo lại một LLM đã được đào tạo sẵn trên một tập dữ liệu cụ thể để thích nghi với một ứng dụng nhất định. Nó giúp LLM học hỏi các thuật ngữ chuyên ngành và các mẫu ngôn ngữ cụ thể, nâng cao độ chính xác cho các tác vụ chuyên biệt. Fine-tuning được thực hiện bằng cách điều chỉnh các tham số của LLM dựa trên tập dữ liệu mới.

RAG: Sự lựa chọn lý tưởng cho các trường hợp sử dụng đa dạng

Theo Click Digital, RAG là lựa chọn tối ưu cho hầu hết các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp bởi vì:

• Bảo mật và riêng tư dữ liệu được nâng cao: Dữ liệu của bạn vẫn được bảo mật trong môi trường cơ sở dữ liệu của bạn, cho phép kiểm soát truy cập chặt chẽ. Điều này trái ngược với Fine-tuning, nơi dữ liệu trở thành một phần của tập huấn của mô hình và có thể tiếp xúc với quyền truy cập rộng hơn mà không có khả năng hiển thị tương ứng.
• Hiệu quả về chi phí và khả năng mở rộng: RAG giảm thiểu chi phí tính toán và loại bỏ giai đoạn đào tạo bằng cách tận dụng dữ liệu hiện có. Fine-tuning một mô hình AI lớn đòi hỏi nhiều tài nguyên, cần thời gian và sức mạnh tính toán đáng kể.
• Kết quả đáng tin cậy: RAG cung cấp kết quả chính xác bằng cách liên tục truy xuất thông tin từ các tập dữ liệu được cập nhật liên tục. Giá trị của AI dựa trên khả năng cung cấp phản hồi chính xác. RAG nổi bật trong lĩnh vực này bằng cách liên tục rút ra từ các tập dữ liệu được quản lý mới nhất để cung cấp thông tin cho đầu ra của nó.

Ví dụ: Preset, một công ty chuyên về công cụ phân tích dữ liệu, sử dụng RAG để mang đến khả năng AI cho công cụ của họ. RAG giúp họ truy xuất thông tin phù hợp từ cơ sở dữ liệu để tạo ra các truy vấn SQL chính xác.

Fine-tuning: Nâng cao hiệu suất cho các tác vụ chuyên biệt

Fine-tuning phù hợp cho các trường hợp sử dụng đòi hỏi độ chính xác cao và chuyên môn hóa, ví dụ như:

• Phân tích tâm lý: Fine-tuning giúp LLM hiểu được sắc thái ngôn ngữ, giúp phân tích chính xác cảm xúc từ các bài đánh giá, phản hồi của khách hàng,…
• Nhận dạng thực thể có tên (NER): Fine-tuning giúp LLM nhận diện và phân loại chính xác các thực thể chuyên biệt như thuật ngữ y tế, thuật ngữ pháp lý,…

Ví dụ: Snorkel AI sử dụng Fine-tuning để xây dựng một mô hình nền tảng dữ liệu giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu doanh nghiệp. Họ đã chứng minh rằng việc Fine-tuning một mô hình nhỏ có thể mang lại hiệu suất tốt hơn so với một mô hình lớn chung, góp phần giảm chi phí.

Lựa chọn nào là phù hợp nhất?

Vậy, làm sao để chọn giữa RAG và Fine-tuning?

Mọi người nên xem xét các yếu tố sau:

• Trường hợp sử dụng: RAG là lựa chọn tốt nhất cho các trường hợp sử dụng đòi hỏi khả năng mở rộng, bảo mật và kết quả chính xác. Fine-tuning phù hợp cho các tác vụ chuyên biệt đòi hỏi độ chính xác cao.
• Nguồn lực: Fine-tuning đòi hỏi nhiều nguồn lực hơn về thời gian, tính toán và dữ liệu (Về platform thì bạn có thể dùng AWS Sagemaker, còn rẻ hơn thì dùng OpenAI Platform). RAG có thể là lựa chọn khả thi hơn nếu bạn có nguồn lực hạn chế.
• Tính linh hoạt: RAG có thể được cập nhật dễ dàng với dữ liệu mới mà không cần đào tạo lại, trong khi Fine-tuning cần phải được đào tạo lại mỗi khi có dữ liệu mới.
• Độ phức tạp: RAG thường dễ triển khai hơn Fine-tuning, đặc biệt là đối với các tổ chức có ít kinh nghiệm về học máy.

Ngoài ra, bạn có thể kết hợp cả hai kỹ thuật để tạo ra một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả cho dự án LLM của bạn.

Câu hỏi thường gặp

• RAG có tốt hơn Fine-tuning không? RAG thường tốt hơn cho hầu hết các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp vì nó an toàn, hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng. Tuy nhiên, Fine-tuning vẫn là lựa chọn phù hợp cho các tác vụ chuyên biệt đòi hỏi độ chính xác cao.
• Sự khác biệt giữa RAG và Fine-tuning là gì? RAG bổ sung cho LLM khả năng truy cập vào cơ sở dữ liệu kiến thức bên ngoài, trong khi Fine-tuning đào tạo lại LLM trên một tập dữ liệu cụ thể.
• RAG có rẻ hơn Fine-tuning không? RAG thường hiệu quả về chi phí hơn vì nó loại bỏ giai đoạn đào tạo và tận dụng dữ liệu hiện có. Tuy nhiên, chi phí triển khai RAG có thể cao hơn Fine-tuning ở giai đoạn ban đầu, do cần xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức.
• Sự khác biệt giữa RAG và Fine-tuning là gì? RAG bổ sung cho LLM khả năng truy cập vào cơ sở dữ liệu kiến thức bên ngoài, trong khi Fine-tuning đào tạo lại LLM trên một tập dữ liệu cụ thể.

So sánh RAG và Fine-tuning:

Tiêu chí	RAG (Retrieval Augmented Generation)	Fine-tuning
Mục đích	Kết hợp khả năng truy xuất thông tin với khả năng tạo văn bản để cải thiện hiệu suất LLM	Đào tạo lại LLM đã được đào tạo sẵn trên một tập dữ liệu cụ thể để thích nghi với một ứng dụng nhất định
Cách thức hoạt động	Sử dụng một mô hình truy xuất để tìm kiếm thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu, sau đó kết hợp thông tin đó với đầu vào của người dùng và đưa vào LLM để tạo ra phản hồi	Điều chỉnh các tham số của LLM dựa trên tập dữ liệu mới
Ưu điểm	– Bảo mật và riêng tư dữ liệu cao hơn – Chi phí thấp hơn và khả năng mở rộng tốt hơn – Kết quả đáng tin cậy và cập nhật	– Độ chính xác cao cho các tác vụ chuyên biệt – Khả năng học hỏi các thuật ngữ chuyên ngành và các mẫu ngôn ngữ cụ thể
Nhược điểm	– Chi phí triển khai ban đầu có thể cao hơn Fine-tuning do cần xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức	– Cần nhiều tài nguyên về thời gian, tính toán và dữ liệu. Chi phí cao hơn. – Khó mở rộng hơn: Cần phải được đào tạo lại mỗi khi có dữ liệu mới
Trường hợp sử dụng	– Chatbot, AI trợ giúp kỹ thuật, dịch thuật, nghiên cứu y tế, công cụ giáo dục, nghiên cứu pháp lý	– Phân tích tâm lý, nhận dạng thực thể có tên (NER), đề xuất nội dung cá nhân hóa
Tính linh hoạt	Có thể được cập nhật dễ dàng với dữ liệu mới mà không cần đào tạo lại	Cần phải được đào tạo lại mỗi khi có dữ liệu mới
Độ phức tạp	Thường dễ triển khai hơn Fine-tuning	Có thể phức tạp hơn RAG, đặc biệt là đối với các tổ chức có ít kinh nghiệm về học máy

Nhận xét

Nhìn chung, cả RAG và Fine-tuning đều là những công cụ mạnh mẽ để nâng cao hiệu suất của LLM, nhưng mỗi phương pháp phù hợp với những trường hợp sử dụng khác nhau. RAG mang đến lợi thế về bảo mật, chi phí và khả năng mở rộng, phù hợp cho các ứng dụng cần xử lý thông tin đa dạng và cập nhật. Trong khi đó, Fine-tuning lại tập trung vào độ chính xác cho các tác vụ chuyên biệt, thích hợp cho các lĩnh vực cần kiến thức chuyên ngành sâu. Việc lựa chọn kỹ thuật nào phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án, nguồn lực và kinh nghiệm của bạn. Điều quan trọng là bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng ưu nhược điểm của mỗi phương pháp để đưa ra quyết định phù hợp nhất.

Lời kết: RAG và Fine-tuning là hai công cụ mạnh mẽ để nâng cao hiệu suất của LLM. Lựa chọn phù hợp nhất phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án của bạn.