論文の概要: RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08406v3
• Date: Tue, 30 Jan 2024 13:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 18:06:14.338030
• Title: RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture
• Title（参考訳）: RAG対微調整:パイプライン、トレードオフおよび農業の事例研究
• Authors: Angels Balaguer, Vinamra Benara, Renato Luiz de Freitas Cunha, Roberto de M. Estev\~ao Filho, Todd Hendry, Daniel Holstein, Jennifer Marsman, Nick Mecklenburg, Sara Malvar, Leonardo O. Nunes, Rafael Padilha, Morris Sharp, Bruno Silva, Swati Sharma, Vijay Aski, Ranveer Chandra
• Abstract要約: 我々は、微調整とRAGのためのパイプラインを提案し、人気のあるLarge Language Modelのトレードオフを提示する。 この結果から,データセット生成パイプラインの有効性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4184993026516213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: There are two common ways in which developers are incorporating proprietary and domain-specific data when building applications of Large Language Models (LLMs): Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Fine-Tuning. RAG augments the prompt with the external data, while fine-Tuning incorporates the additional knowledge into the model itself. However, the pros and cons of both approaches are not well understood. In this paper, we propose a pipeline for fine-tuning and RAG, and present the tradeoffs of both for multiple popular LLMs, including Llama2-13B, GPT-3.5, and GPT-4. Our pipeline consists of multiple stages, including extracting information from PDFs, generating questions and answers, using them for fine-tuning, and leveraging GPT-4 for evaluating the results. We propose metrics to assess the performance of different stages of the RAG and fine-Tuning pipeline. We conduct an in-depth study on an agricultural dataset. Agriculture as an industry has not seen much penetration of AI, and we study a potentially disruptive application - what if we could provide location-specific insights to a farmer? Our results show the effectiveness of our dataset generation pipeline in capturing geographic-specific knowledge, and the quantitative and qualitative benefits of RAG and fine-tuning. We see an accuracy increase of over 6 p.p. when fine-tuning the model and this is cumulative with RAG, which increases accuracy by 5 p.p. further. In one particular experiment, we also demonstrate that the fine-tuned model leverages information from across geographies to answer specific questions, increasing answer similarity from 47% to 72%. Overall, the results point to how systems built using LLMs can be adapted to respond and incorporate knowledge across a dimension that is critical for a specific industry, paving the way for further applications of LLMs in other industrial domains.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(llm)のアプリケーションを構築する際に、開発者がプロプライエタリなデータとドメイン固有のデータを組み込む一般的な方法が2つある。 RAGは外部データでプロンプトを強化し、 fine-Tuning はモデル自体に追加の知識を組み込む。 しかし、両方のアプローチの長所と短所はよく理解されていない。 本稿では、微調整とRAGのためのパイプラインを提案し、Llama2-13B、GPT-3.5、GPT-4を含む複数のLLMのトレードオフを示す。 我々のパイプラインは,PDFから情報を取り出す,質問や回答を生成する,微調整に使用する,GPT-4を利用して結果を評価する,など,複数の段階から構成される。 本稿では,RAGと微調整パイプラインの異なるステージの性能を評価する指標を提案する。 農業データセットに関する詳細な研究を行っている。 産業としての農業はAIの浸透をあまり見ていないが、潜在的に破壊的な応用について研究している。 本研究は,地理固有知識の獲得におけるデータセット生成パイプラインの有効性と,ragと微調整の定量的・質的効果を示す。 モデルを微調整すると精度が6時以上上昇し、RAGにより累積化され、さらに精度が5時まで向上する。 ある特定の実験では、微調整されたモデルが特定の質問に答えるために地理的に情報を活用することを実証し、回答の類似性は47%から72%に増加した。 全体として、LLMを使用して構築されたシステムは、特定の産業にとって重要な分野の知識に反応し、組み込むことができ、他の産業領域におけるLLMのさらなる応用の道を開くことができる。

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