Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM
OTUS сравнили три подхода адаптации локальной модели — промпт‑инжиниринг, RAG и QLoRA‑дообучение — на 30 вопросах из доменной области и выяснили, где каждый метод эффективен.
В статье от OTUS, опубликованной на Habr ML, авторы провели систематическое сравнение трёх популярных методов адаптации локальных больших языковых моделей (LLM) к специфическим бизнес‑домена́м: промпт‑инжиниринг с контекстом, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) и дообучение методом QLoRA.
Для эксперимента была взята открытая LLM (LLaMA‑2‑7B) и подготовлен набор из 30 вопросов, охватывающих типичные задачи в выбранной предметной области (например, юридические формулировки и техническая документация). Каждый подход был протестирован в одинаковых условиях, а результаты оценивались по точности ответов и количеству «галлюцинаций».
Промпт‑инжиниринг показал высокую скорость внедрения и хорошую точность на общих вопросах, но часто «запутывался» в узкоспециализированных терминах, выдавая неверные факты. RAG значительно снизил количество ошибок, предоставляя модели доступ к внешнему индексу документов, однако потребовал построения и поддержания векторного хранилища, а также увеличил латентность запросов. QLoRA‑дообучение дало наилучший результат по точности (≈ 87 % правильных ответов) и уменьшило галлюцинации, но потребовало GPU‑ресурсов для 4‑часового обучения и последующей инференс‑оптимизации.
Авторы также выявили новые проблемы: у RAG возникали «конфликты» между найденными фрагментами, а QLoRA‑модели стали более чувствительны к шуму в обучающих данных. В заключении сделан вывод, что выбор метода зависит от требований к скорости внедрения, доступных вычислительных ресурсов и критичности ошибок.
Ссылка на оригинал: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1064244/
Для разработчиков LLM‑решений это исследование показывает, что нет «универсального» способа адаптации. Если нужно быстро прототипировать — достаточно продумать промпт. При требовании высокой точности и наличии инфраструктуры RAG или QLoRA становятся предпочтительными, но каждый из них добавляет свои операционные сложности.
