RAG vs Fine-Tuning: Mengoptimalisasi Pengetahuan LLM

Sumber:

https://analyticsindiamag.com/rag-vs-fine-tuning/

Sejak metode generasi peningkatan pemulihan (RAG) menjadi topik hangat, banyak orang bertanya-tanya tentang kebutuhan untuk fine-tuning model AI dengan data mereka sendiri. Kedua metode ini bertujuan untuk memperkaya pengetahuan LLM dengan data baru, sehingga penting untuk mengetahui kapan harus menggunakan metode mana.

Umumnya, RAG dianggap lebih efektif untuk mengambil informasi lebih banyak dan melakukan pencarian kata kunci. Meskipun demikian, metode ini tidak mengurangi kebutuhan akan komputasi berat sebanyak pra-pelatihan, namun tetap menjadi alternatif yang lebih murah.

### Apa Kata Para Ahli?
Microsoft telah menerbitkan sebuah makalah penelitian yang membandingkan kedua teknik ini dalam studi kasus di bidang pertanian. Meskipun intensitas komputasi tinggi dalam fase pengambilan, RAG menonjol dalam tugas yang memerlukan pemahaman kontekstual mendalam.

Makalah lain oleh Microsoft menunjukkan bahwa RAG adalah pilihan yang lebih handal untuk injeksi pengetahuan, sementara fine-tuning lebih unggul dalam kejelasan dan gaya input pada LLM ketika menggunakan data sintetis.

RAG menyaring dataset besar untuk mengekstrak konteks atau fakta yang relevan. Repositori kontekstual ini kemudian menginformasikan model urutan-ke-urutan, meningkatkan kekayaan dan relevansi hasil yang dihasilkan. Meskipun intensitas komputasi tinggi selama fase pengambilan, RAG bersinar dalam tugas yang memerlukan pemahaman kontekstual yang mendalam.

Fine-tuning juga memerlukan sumber daya komputasi yang substansial, terutama ketika diterapkan pada model kompleks atau dari awal.

### Kecepatan dan Latensi
RAG mengalami latensi yang sedikit lebih tinggi daripada fine-tuning karena proses dua langkah, tetapi unggul dalam tugas berat konteks, membuat fine-tuning ideal untuk aplikasi waktu nyata seperti chatbot.

### Skalabilitas
Komponen generasi dari RAG skalabel; namun, komponen pengambilan mungkin memerlukan sumber daya komputasi yang substansial.

### Metrik Kinerja
RAG unggul dalam akurasi dan kekayaan konteks, terutama untuk tugas kompleks yang memerlukan informasi eksternal. Sebaliknya, fine-tuning sering menunjukkan kinerja yang lebih unggul dalam tugas spesialis, terlihat melalui metrik seperti akurasi dan skor F1.

### Keunggulan RAG atas Fine-Tuning
Pascal Biese menyatakan bahwa fine-tuning masih relevan, namun dari segi efisiensi, RAG mungkin pilihan yang lebih baik. “Meskipun kedua metode tersebut secara signifikan meningkatkan penanganan informasi khusus dalam tugas-tugas tanya jawab, RAG yang memimpin, dengan fine-tuning tidak jauh di belakang,” ujarnya.

Pemilihan antara RAG dan fine-tuning bergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi. Faktor-faktor seperti akses ke basis pengetahuan eksternal, kebutuhan modifikasi perilaku, dan dinamika data pelatihan berlabel memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan ini. Namun, seperti yang dipercaya oleh para ahli, RAG terus mengungguli fine-tuning dalam berbagai aplikasi LLM seiring berjalannya waktu.

### Kasus Penggunaan RAG dan Fine-Tuning
Beberapa kasus penggunaan untuk sistem RAG termasuk mengakses dokumen medis terkini yang membantu profesional dalam diagnosis dan rekomendasi perawatan yang akurat. Selain itu, model RAG mempercepat analisis dokumen hukum, meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam proses hukum.

Di sisi lain, fine-tuning mengoptimalkan kinerja LLM untuk tugas-tugas spesifik, seperti analisis sentimen dengan meningkatkan pemahaman terhadap nada dan emosi teks, membantu dalam analisis umpan balik pel

anggan secara akurat. Selain itu, fine-tuning memungkinkan LLM untuk mengidentifikasi entitas spesialis dalam teks spesifik domain, meningkatkan struktur data. Fine-tuning juga menyesuaikan saran konten berdasarkan preferensi pengguna, mendorong keterlibatan.

### Kesimpulan
Banyak orang berpendapat bahwa RAG akan membuat fine-tuning usang. Namun, kelompok orang yang sama juga mengatakan bahwa peluncuran LLM dengan jendela konteks yang lebih besar, seperti Claude-3, akan membuat RAG usang. Namun, keduanya masih tetap ada sebagai alternatif yang layak.

Pertimbangan untuk memilih antara RAG dan fine-tuning termasuk kinerja dinamis vs statis, arsitektur, data pelatihan, kustomisasi model, halusinasi, akurasi, transparansi, biaya, dan kompleksitas. Model hibrida, yang menggabungkan kekuatan kedua metodologi, dapat membuka jalan bagi kemajuan di masa depan. Namun, implementasinya memerlukan pengatasi tantangan seperti beban komputasi dan kompleksitas arsitektur.

Meskipun fine-tuning tetap menjadi pilihan yang layak untuk tugas-tugas tertentu, RAG seringkali menawarkan solusi yang lebih komprehensif. Dengan mempertimbangkan nuansa dan kebutuhan kontekstual secara cermat, memanfaatkan RAG yang diperkuat oleh teknik prompt engineering muncul sebagai paradigma yang menjanjikan.