بررسی دو مفهوم Tune و RAG در هوش مصنوعی

1. Tune (تنظیم یا Fine-Tuning) چیست؟

تعریف جامع:

مفهوم Fine-Tuning به معنای "تنظیم دقیق" یک مدل از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Model) است. مدل‌های زبانی بزرگ مثل GPT یا مدل‌هایی که Grok بر اساس آن‌ها ساخته شده‌، ابتدا روی حجم عظیمی از داده‌های عمومی (مثل کتاب‌ها، مقالات، و صفحات وب) آموزش داده می‌شوند تا توانایی درک و تولید زبان را به صورت کلی پیدا کنند. اما گاهی نیاز دارند که این مدل‌ها در یک زمینه خاص (مثلاً پزشکی، حقوق، یا پشتیبانی مشتری) بهتر عمل کنند. اینجا Fine-Tuning وارد می‌شود.

فرآیند کار:

1. مدل پایه: یک مدل از پیش آموزش‌دیده انتخاب می‌شود که دانش عمومی خوبی دارد.
2. داده‌های خاص: مجموعه داده‌ای مرتبط با موضوع مورد نظر (مثلاً اسناد حقوقی یا سوابق پزشکی) آماده می‌شود.
3. آموزش مجدد: مدل با این داده‌ها دوباره آموزش داده می‌شود. در این مرحله، پارامترهای داخلی مدل (وزن‌ها و اتصالات شبکه عصبی) تغییر می‌کنند تا به داده‌های جدید سازگار شوند.
4. نتیجه: مدل به یک متخصص در آن حوزه تبدیل می‌شود و پاسخ‌های دقیق‌تری در زمینه خاص می‌دهد.

مثال واقعی:

فرض کنید یک مدل زبانی عمومی داریم که می‌تواند درباره همه چیز صحبت کند، اما وقتی ازش درباره بیماری‌های قلبی سؤال می‌پرسیم، جواب‌هایش خیلی کلی است. حالا اگر این مدل را با هزاران مقاله پزشکی درباره قلب Fine-Tune کنیم، می‌تواند اصطلاحات تخصصی مثل "آنژیوپلاستی" یا "فیبریلاسیون دهلیزی" را بهتر درک کند و توضیحات دقیق‌تری بدهد.

مزایا:

• دقت بالا: مدل در حوزه خاص بسیار قوی می‌شود.
• پاسخ‌های تخصصی: برای کاربردهای حرفه‌ای مثل پزشکی، مهندسی یا حقوق عالی است.
• استقلال: بعد از تنظیم، نیازی به دسترسی به منابع خارجی ندارد و با دانش خودش کار می‌کند.

معایب:

• زمان‌بر و پرهزینه: جمع‌آوری داده‌های باکیفیت و آموزش مجدد مدل نیاز به منابع محاسباتی زیادی دارد.
• محدودیت دانش: اگر داده‌های جدید بعد از Fine-Tuning منتشر شوند، مدل به آن‌ها دسترسی ندارد چون دانشش ثابت شده است.
• انعطاف‌پذیری کم: مدل فقط در همان حوزه‌ای که تنظیم شده خوب عمل می‌کند و ممکن است در موضوعات دیگر ضعیف‌تر شود.

کاربردها:

• چت‌بات‌های تخصصی (مثلاً پشتیبانی فنی یک شرکت).
• تحلیل متون حقوقی یا قراردادها.
• دستیارهای پزشکی برای پزشکان.

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) چیست؟

تعریف جامع:

عبارت RAG که مخفف Retrieval-Augmented Generation یا "بازیابی افزوده‌شده مولد" است، یک رویکرد ترکیبی و نوآورانه در هوش مصنوعی است. این روش مدل‌های زبانی را با یک سیستم جستجو (Retrieval) ترکیب می‌کند تا به جای تکیه صرف بر دانش از پیش آموخته‌شده، اطلاعات به‌روز یا خاص را از منابع خارجی پیدا کند و بر اساس آن‌ها پاسخ تولید کند. به زبان ساده، مثل این است که مدل یک کتابخانه بزرگ در اختیار داشته باشد و هر وقت لازم شد، به جای حدس زدن، برود و اطلاعات را از قفسه‌ها بردارد.

فرآیند کار:

1. سؤال کاربر: کاربر یک سؤال یا درخواست مطرح می‌کند.
2. بازیابی اطلاعات: سیستم RAG به یک منبع داده خارجی (مثلاً وب، پایگاه داده، یا اسناد مشخص) نگاه می‌کند و اطلاعات مرتبط با سؤال را پیدا می‌کند.
3. ترکیب با مدل زبانی: اطلاعات بازیابی‌شده به مدل زبانی داده می‌شود تا بر اساس آن پاسخ تولید کند.
4. نتیجه: پاسخی دقیق، به‌روز و مبتنی بر داده‌های واقعی که ممکن است خارج از دانش اولیه مدل باشد.

مثال واقعی:

فرض کنید از من بپرسید: "آخرین پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ چیست؟" اگر فقط یک مدل Fine-Tuned باشم و دانشم تا ۲۰۲۴ باشد، نمی‌توانم جواب درستی بدهم. اما با RAG، ابتدا آخرین مقالات یا اخبار را از وب یا منابع دیگر جستجو می‌کنم (مثلاً خبر منتشرشده در مارس ۲۰۲۵) و بعد بر اساس آن پاسخ می‌دهم.

مزایا:

• به‌روز بودن: می‌تواند به اطلاعات جدید دسترسی پیدا کند، حتی اگر بعد از آموزش مدل منتشر شده باشند.
• انعطاف‌پذیری: برای موضوعات مختلف بدون نیاز به آموزش مجدد کار می‌کند.
• دقت بالاتر در زمینه‌های پویا: مثل اخبار، تحقیقات علمی یا داده‌های متغیر.
• کاهش توهم (Hallucination): چون اطلاعات واقعی را بازیابی می‌کند، احتمال تولید پاسخ‌های اشتباه یا ساختگی کمتر است.

معایب:

• وابستگی به منابع خارجی: اگر اینترنت قطع باشد یا منابع در دسترس نباشند، کارایی‌اش کم می‌شود.
• پیچیدگی: نیاز به یک سیستم جستجوی قوی و اتصال سریع به داده‌ها دارد.
• کیفیت بازیابی: اگر اطلاعات اشتباه یا بی‌ربط پیدا کند، پاسخ نهایی هم ممکن است نادرست باشد.

کاربردها:

• دستیارهای تحقیقاتی که باید مقالات جدید را بررسی کنند.
• چت‌بات‌های خبری برای ارائه آخرین اخبار.
• سیستم‌های پرس‌وجو که با اسناد داخلی یک شرکت کار می‌کنند (مثلاً پاسخ به سؤالات کارکنان بر اساس راهنماهای شرکت).

مقایسه جامع Tune و RAG

کدام را انتخاب کنیم؟

• مدل Fine-Tuning:اگر هدف شما یک مدل تخصصی است که در یک زمینه خاص (مثلاً تشخیص پزشکی یا تحلیل مالی) همیشه دقیق و سریع عمل کند.
  وقتی دسترسی به منابع خارجی محدود است یا نیازی به به‌روزرسانی مداوم ندارید.
  مثال: یک اپلیکیشن آفلاین برای پزشکان که فقط روی بیماری‌ها کار می‌کند.
  
• مدل RAG:اگر به انعطاف‌پذیری و اطلاعات به‌روز نیاز دارید (مثلاً اخبار، تحقیقات علمی، یا پاسخ به سؤالات متنوع کاربران).
  وقتی نمی‌خواهید هر بار مدل را برای موضوع جدید آموزش دهید.
  مثال: یک دستیار آنلاین مثل Grok که می‌تواند وب را جستجو کند و جواب‌های تازه بدهد.
  

ترکیب این دو چطوره؟

در عمل، گاهی این دو روش با هم ترکیب می‌شوند! مثلاً یک مدل را Fine-Tune می‌کنند تا در یک حوزه خاص قوی شود (مثلاً حقوق)، و بعد از RAG استفاده می‌کنند تا به آخرین قوانین یا اسناد حقوقی دسترسی پیدا کند. این ترکیب می‌تواند بهترین نتیجه را بدهد: هم تخصص و هم به‌روز بودن.