Att träna AI kan liknas vid att lära en hjärna med många noder, eller neuroner, att ge rätt svar på frågor. Vi börjar med att ge AI:n en fråga och ber om ett svar. Om svaret inte stämmer överens med vad vi förväntar oss, justerar vi styrkan på de noder som bidrog till svaret och försöker igen. Denna process upprepas många gånger tills AI:n ger det önskade resultatet.

Träningsprocessen är mycket energikrävande, särskilt när det handlar om stora och komplexa nätverk. För att effektivisera processen kan man använda en redan grundtränad AI-modell och fortsätta träna den vidare. Detta kallas ofta för finjustering och innebär att man bygger vidare på en befintlig modell som redan har en viss förståelse för uppgiften.

Under träningen används stora mängder data för att AI:n ska kunna lära sig mönster och samband. Genom att justera vikterna mellan noderna i nätverket baserat på felaktiga svar, kan AI:n gradvis förbättra sin förmåga att ge korrekta svar. Denna metod, känd som backpropagation, är central i processen och hjälper till att minimera fel genom att justera vikterna i motsatt riktning av felet.

En av de största utmaningarna inom AI-träning är att undvika överträning, även kallat “overfitting”. Overfitting inträffar när modellen lär sig träningdatan för väl, inklusive dess brus och tillfälliga mönster, vilket gör att den presterar mycket bra på träningsdata men dåligt på ny, osedd data. Detta innebär att modellen inte generaliserar tillräckligt bra och kan ge felaktiga svar på verkliga problem.

Istället för att träna en modell kan vi använda en generell modell och ge den specifik kunskap med (RAG) Retrieval-Augmented Generation. Efterträning och RAG är olika metoder för att förbättra hur stora språkmodeller (LLMs) presterar i specifika tillämpningar, men de används i olika scenarier beroende på behov och resurser. Här är en översikt för att hjälpa dig att avgöra när man bör använda vilken metod:

Fine-tuning:

• När det är lämpligt:
  • När du behöver en modell som är starkt anpassad till en specifik domän eller uppgift, exempelvis juridik, medicin eller teknisk support.
  • När du har tillgång till mycket domänspecifik data för att träna modellen på.
  • När du vill att modellen ska generera svar som är mycket anpassade och inte förlitar sig på externa datakällor i realtid.
• Fördelar:
  • Modellen lär sig att generera mer relevanta och precisa svar för den specifika domänen.
  • Kan förbättra prestanda för uppgifter som kräver specialkunskap.
• Nackdelar:
  • Kräver mycket data och resurser för träning.
  • Kan bli mindre flexibel för frågor utanför den inriktade domänen.
  • Uppdateringar kräver ny träning eller finjustering.

Retrieval-Augmented Generation (RAG):

• När det är lämpligt:
  • När du vill att modellen ska kunna svara på frågor baserat på stora eller dynamiska datamängder, t.ex. företagsdatabaser, dokument eller webbinformation.
  • När data ofta uppdateras, och du vill undvika att behöva finjustera modellen varje gång.
  • När du vill behålla en mindre modell och använda externa källor för att förbättra faktuell noggrannhet.
• Fördelar:
  • Modellens kunskap är inte begränsad till träningsdata utan kan hämtas i realtid.
  • Lättare att uppdatera data utan att behöva träna om hela modellen.
  • Kan hantera mycket stora informationskällor.
• Nackdelar:
  • Kräver en effektiv retrieval-mekanism för att hämta relevant information.
  • Kan vara långsammare eftersom frågan måste först hämtas data innan generering.
  • Komplexitet i att integrera retrieval och generering.

Vi arbetar mycket med att skapa skräddarsydda lösningar med smarta RAG-system som är anpassade för varje kund för att ge bästa svar.