Choisir la bonne approche pour vos besoins en IA générative
Eduardo Ordax, expert en IA générative chez AWS, partage un guide visuel détaillé pour vous aider à naviguer dans les différentes techniques d’IA générative. Il compare les avantages et inconvénients du prompting, du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et du fine-tuning selon des critères clés comme le coût, la complexité, l’adaptation au domaine, la fraîcheur des réponses, l’explicabilité et les risques d’hallucination. Ce tableau de synthèse vous aidera à identifier l’approche la plus adaptée à vos besoins spécifiques en IA générative.
Points clés
- Le prompting, le RAG et le fine-tuning sont des techniques clés de l’IA générative, chacune avec ses forces et faiblesses
- Le prompting est la méthode la plus simple et la moins coûteuse, mais offre moins de flexibilité et d’adaptation au domaine
- Le RAG permet une meilleure adaptation au domaine et des réponses plus à jour, mais est plus complexe et coûteux
- Le fine-tuning offre la meilleure adaptation au domaine et l’explicabilité, mais nécessite plus de ressources et de temps
- L’intégration de plusieurs stratégies peut être la meilleure solution pour concilier différents objectifs
À retenir
Ce guide visuel d’Eduardo Ordax est un outil précieux pour quiconque souhaite naviguer avec succès dans le monde complexe de l’IA générative. Qu’il s’agisse de réduire les coûts, d’augmenter la flexibilité ou d’obtenir des réponses plus fiables, ce tableau de synthèse permet de rapidement identifier l’approche la plus adaptée à ses besoins. Avec une telle ressource à portée de main, plus d’excuses pour se perdre dans les méandres du prompting, du RAG et du fine-tuning !
Sources
