RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) to technika optymalizacji modeli językowych, która łączy zalety wyszukiwania informacji (RAG) z dotrenowaniem modelu (Fine-Tuning), aby lepiej radził sobie w konkretnych dziedzinach wiedzy. Proces ten polega na dostrajaniu modelu w taki sposób, aby uczył się on ignorować nieistotne dokumenty rozpraszające i precyzyjnie generował odpowiedzi na podstawie dostarczonego kontekstu oraz własnej wiedzy. Jest to szczególnie przydatne w zaawansowanych aplikacjach AI wymagających wysokiej aktualności danych oraz głębokiego zrozumienia specyficznej terminologii branżowej.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
