組織が様々なアプリケーションに大規模言語モデル（LLM）を採用する機会が増えるにつれ、これらのモデルを特定のドメインやタスクに適応させるための主要な2つのアプローチが登場しました：従来のファインチューニングと検索拡張生成（RAG）です。後者は最近、RAG 2.0と呼ばれるものに進化しました。各アプローチには固有の利点と制限があり、それらの間の選択はAI実装の成功に不可欠です。この記事では、あなたの特定のニーズに最適なアプローチを決定するための包括的な比較を提供します。 従来のファインチューニングを理解する 従来のファインチューニングでは、事前トレーニングされた言語モデルを取り、特定のドメインのデータでさらにトレーニングし、そのモデルの知識と能力を特定のタスクに適応させます。このプロセスは基本的に、モデルの既存のパラメータを新しい知識ドメインや専門的な能力に向けて「曲げる」ことです。 従来のファインチューニングの仕組み ファインチューニングの種類 RAG 2.0への進化 従来のRAGシステムは外部知識ソースに言語モデルを接続することで改善しましたが、統合の課題とパフォーマンスの制限に悩まされていました。Contextual AIが提案したRAG