1. Fine-Tuning – Memória de Longo Prazo
Como funciona?
- Você fornece um conjunto de dados estruturado no formato
input → outputpara o treinamento. - O modelo aprende novas informações e padrões, ajustando seus pesos internos – valores numéricos que determinam como a rede neural processa os dados.
- Esses pesos armazenam o conhecimento adquirido, permitindo que o modelo gere respostas sem precisar consultar uma base de conhecimento externa.
Memória no Fine-Tuning
- Memória de Longo Prazo
- O conhecimento aprendido durante o treinamento é armazenado nos pesos da rede neural, que controlam a forma como o modelo transforma entradas em respostas.
- Após o treinamento, os pesos não mudam automaticamente com novas informações. Isso significa que o modelo não se atualiza dinamicamente – se precisar aprender algo novo, é necessário um novo fine-tuning.
Desvantagens:
- Não é fácil de atualizar – se novas informações surgirem, é necessário um novo treinamento.
- Pode ser caro e demorado.
Exemplo de uso:
- Um chatbot médico treinado para responder perguntas sobre cardiologia com base em milhares de artigos médicos.
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Memória de Curto e Longo Prazo
Como funciona?
- O sistema armazena documentos em um banco de dados vetorial
- Quando recebe uma pergunta, ele busca os textos mais relevantes e os envia como contexto para o LLM.
- O modelo usa essa informação para gerar uma resposta precisa.
Memória no RAG
- Memória de Curto e Longo Prazo
- Curto Prazo: O modelo recebe o contexto relevante no momento da geração da resposta, mas não "aprende" esse conteúdo permanentemente.
- Longo Prazo: O armazenamento das informações acontece em uma base vetorial, que pode ser consultada sempre que necessário.
- O modelo se mantém atualizado sem precisar de um novo treinamento, pois busca sempre os dados mais recentes.
Vantagens:
- Fácil de atualizar sem precisar re-treinar o modelo.
- Permite respostas contextualizadas e embasadas em documentos reais.
Desvantagens:
- Dependente da qualidade da indexação dos dados.
- Pode aumentar o tempo de resposta devido ao processo de busca.
Exemplo de uso:
- Um chatbot corporativo que consulta documentos internos para responder dúvidas de funcionários.
Conclusão:
O Fine-Tuning é um método que permite que um modelo aprenda novas informações e armazene conhecimento, mas não é fácil de atualizar. Já o RAG é um método que combina busca e geração de texto para fornecer respostas sempre atualizadas, funcionando como um aluno esperto que sempre consulta as anotações mais atualizadas antes de responder.
FAQs:
Q: What is Fine-Tuning?
A: Fine-Tuning is a method that allows a model to learn new information and store knowledge, but it’s not easy to update.
Q: What is RAG?
A: RAG is a method that combines search and text generation to provide always-updated responses, working like a smart student who always consults the latest notes before responding.
Q: What are the advantages of RAG?
A: RAG allows for easy updating without re-training the model and provides contextualized and document-based responses.
Q: What are the disadvantages of RAG?
A: RAG depends on the quality of data indexing and may increase response time due to the search process.
Q: What is the difference between Fine-Tuning and RAG?
A: Fine-Tuning is a method that stores knowledge in the model’s weights, while RAG combines search and text generation to provide always-updated responses.
