Fine-tuning — это процесс дополнительного обучения модели на специфичных данных, чтобы адаптировать её под конкретную задачу или домен. В результате модель «запоминает» особенности и нюансы, которые не были учтены в изначальном обучении.

Большое контекстное окно (например, в RAG — Retrieval-Augmented Generation) — это подход, когда к модели подаётся большой объём релевантной информации (например, документы, база знаний), которую она использует для генерации ответов. Модель не меняется, но получает дополнительный контекст для более точных и актуальных ответов.

Почему не просто поместить всё в контекст?

Ограничения по размеру контекста: даже самые большие модели имеют лимит на количество токенов, которые можно подать за раз.
Актуальность данных: RAG позволяет динамически подгружать свежую информацию без переобучения модели.
Специализация: fine-tuning позволяет модели лучше понимать и генерировать в узкой области, что сложно обеспечить только контекстом.

Таким образом, fine-tuning даёт глубокую адаптацию модели, а RAG — гибкость и актуальность за счёт внешних данных. Оба подхода дополняют друг друга и решают разные задачи.

Чем отличается fine-tuning от большого контекстного окна (RAG)? Какой смысл в RAG и fine-tuning если всё можно поместить в контекст?