In questo articolo vedremo come ottimizzare gli LLM con RAG, mentre nei precedenti articoli, “Cosa sono i Large Language Model (LLM)” abbiamo da prima esplorato i Large Language Models (LLM) e le tecniche di Prompt Engineering e successivamente e ci siamo dedicati ad approfondire la tecnica della Retrieval-Augmented Generation (RAG) nell’articolo “RAG: cos’è e come ottimizzare gli LLM” , spiegandone il funzionamento e i vantaggi.
RAG e Prompt Engineering
Per comprendere come ottimizzare gli LLM con RAG è importante sapere che il Prompt Engineering è il metodo più semplice e meno tecnico per interagire con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Questo approccio consiste nel formulare una serie di istruzioni che il modello deve seguire per generare un output appropriato in risposta a una query dell’utente.
A differenza dell’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’ingegneria dei prompt richiede meno dati, poiché utilizza solo quelli impiegati durante l’addestramento iniziale del modello, e risulta meno costosa, sfruttando esclusivamente strumenti e modelli già esistenti.
Tuttavia, l’ingegneria dei prompt presenta alcune limitazioni. Non può generare output basati su informazioni aggiornate o soggette a cambiamenti, in quanto il modello si basa esclusivamente sui dati pre-addestrati, che possono diventare obsoleti. Inoltre, la qualità dell’output dipende fortemente dalla formulazione del prompt stesso; un prompt poco chiaro o ambiguo può portare a risposte incoerenti o poco accurate.
Nonostante queste limitazioni, l’ingegneria dei prompt è una soluzione intuitiva ed economica, ideale per estrarre informazioni su argomenti generici che non richiedono un elevato livello di dettaglio. È particolarmente utile quando si desidera ottenere risposte rapide senza la necessità di integrare dati aggiornati o specifici. In queste situazioni, l’ingegneria dei prompt offre un modo efficace per sfruttare le capacità degli LLM senza i costi e la complessità associati a metodi come la RAG.
Differenze tra RAG e Fine Tuning di un modello
Per capire come ottimizzare gli LMM è necessario comprendere che il fine-tuning e il RAG sono due approcci diversi per migliorare le prestazioni degli LLM. L’architettura RAG si focalizza sull’integrazione di dati esterni per arricchire il contenuto dell’LLM. In pratica, RAG non modifica il modello di base, ma gli permette di accedere a un insieme di dati aggiuntivi specifici e aggiornati in tempo reale.
Questo approccio utilizza risorse di elaborazione minime rispetto al fine tuning, poiché richiede solo un documento o una collezione di documenti pertinenti. RAG è particolarmente efficace nel ridurre il rischio di “allucinazioni”, ossia risposte errate ma convincenti, poiché permette al modello di fare riferimento a fonti citabili e verificabili.
Il fine tuning, invece, comporta la modifica del modello pre-addestrato attraverso un ulteriore addestramento con un set di dati specifici e di dimensioni più ridotte. Questo processo consente al modello di apprendere schemi e conoscenze più mirate, che non necessitano di aggiornamenti frequenti. Tuttavia, il fine tuning richiede una notevole quantità di dati e risorse computazionali, oltre a un investimento significativo in termini di tempo e denaro. È ideale per applicazioni altamente specializzate dove i dati sono stabili nel tempo e dove è richiesta un’analisi approfondita.
Le differenze chiave
- Risorse: RAG richiede meno risorse computazionali e può essere implementato rapidamente con l’aggiunta di documenti specifici, mentre il fine tuning necessita di un ampio set di dati e risorse di elaborazione significative.
- Aggiornamento dei Dati: RAG permette l’aggiornamento continuo delle informazioni, essendo in grado di incorporare dati nuovi e verificabili in tempo reale. Il fine tuning, invece, non prevede aggiornamenti frequenti una volta completato il processo di addestramento.
- Riduzione delle Allucinazioni: È dimostrato che RAG riduce le allucinazioni meglio rispetto al fine tuning, poiché basa le risposte su dati esterni verificabili, mentre il fine tuning richiede un complesso e dispendioso processo per ottenere lo stesso risultato.
- Applicazioni Specializzate: Il fine tuning è preferibile in contesti dove si dispone di grandi quantità di dati specifici e risorse adeguate, e quando non si prevede che i dati cambino frequentemente. RAG è più adatto per scenari dinamici dove l’accesso a informazioni aggiornate è cruciale.
Spesso, l’uso combinato di RAG e fine tuning può offrire il meglio di entrambi i mondi. Il fine tuning può essere utilizzato per creare una base solida e specializzata per il modello, mentre RAG può essere implementato per mantenere le informazioni aggiornate e rilevanti, migliorando l’accuratezza delle risposte nel tempo.
In sintesi, la scelta tra RAG e fine tuning dipende dalle esigenze specifiche del progetto, dalle risorse disponibili e dalla natura dei dati con cui si lavora.
Differenze tra RAG e Preaddestramento
Il preaddestramento e l’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresentano due approcci distinti nell’addestramento e nell’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sebbene entrambi mirino a migliorare le capacità del modello, differiscono notevolmente per metodo, risorse necessarie e applicazioni specifiche.
Nel processo per ottimizzare gli LMM IL preaddestramento è la fase iniziale dell’addestramento di un LLM, durante la quale il modello acquisisce una comprensione di base del linguaggio. Questo processo implica l’utilizzo di un ampio set di dati generici per creare una rete neurale interna, simile al processo di apprendimento del cervello umano attraverso la formazione di connessioni neurali.
Il preaddestramento richiede un’enorme quantità di risorse computazionali, spesso migliaia di GPU, ed è un processo lungo e costoso. È adatto quando si dispone di un set di dati molto vasto che può influenzare significativamente il modello e si desidera fornire una comprensione di base su una vasta gamma di argomenti e concetti.
L’architettura RAG, d’altro canto, integra informazioni esterne e specifiche all’interno di un LLM preaddestrato. Questo metodo consente al modello di accedere a dati aggiornati e pertinenti in tempo reale, migliorando l’accuratezza delle risposte e riducendo il rischio di “allucinazioni” (risposte erronee ma convincenti). RAG utilizza meno risorse rispetto al preaddestramento e può essere implementato rapidamente aggiungendo documenti specifici. È ideale per scenari dove le informazioni devono essere aggiornate frequentemente e dove è necessario un accesso rapido a fonti di dati specifiche.
Le differenze chiave
- Risorse e Tempo: Il preaddestramento richiede un’enorme quantità di risorse computazionali e tempo, mentre RAG è molto più economico e veloce da implementare.
- Scopo e Applicazioni: Il preaddestramento fornisce una base generale di conoscenza, utile per modelli che devono comprendere e generare linguaggio su una vasta gamma di argomenti. RAG, invece, è usato per integrare informazioni specifiche e aggiornate, migliorando l’accuratezza delle risposte per applicazioni specializzate.
- Aggiornamento delle Informazioni: RAG permette di mantenere il modello aggiornato con nuove informazioni in tempo reale, mentre il preaddestramento non prevede aggiornamenti frequenti dopo la fase iniziale.
Nel prossimo articolo, esamineremo come Revelis stia implementando la tecnica della Retrieval-Augmented Generation nelle sue soluzioni, condividendo casi di studio e risultati ottenuti.
Autore: Francesco Scalzo
