Fine tuning vs RAG : quand utiliser lequel ? Couts vs resultats

Fine tuning vs RAG : deux approches differentes pour adapter les modeles. Lequel choisir selon votre contexte ?

La question revient sans cesse : Faut il fine tuner ou utiliser RAG ?

Reponse courte : RAG d abord. Fine tuning seulement si RAG ne suffit pas.

Fine tuning

Cout initial : 500 5000 euros

Latence : 0.5 1s

Cas d usage : quand vous voulez changer le STYLE

Avantages :

Le modele apprend votre style

Pas de limite de contexte

Pas besoin de retrieval

Desavantages :

Couteux

Necessite 1000 plus exemples labeles

Impossible d updater facilement

RAG

Cout initial : 0 euro

Latence : 1 2s

Cas d usage : quand vous voulez acceder a VOS DONNEES

Avantages :

Zero cout au demarrage

Mis a jour en temps reel

Transparent

Scalable

Desavantages :

Latence legerement plus haute

Depend de la qualite du retrieval

Peut halluciner

Benchmark reel : Support client

Fine tuning GPT 3.5 :

Cout : 500 euros

Accuracy : 92 pourcent

Temps reponse : 0.6s

RAG plus GPT 4 turbo :

Cout : 50 euros par mois

Accuracy : 89 pourcent

Temps reponse : 1.2s

Verdict : RAG gagne. 89 pourcent est deja tres bon pour le support.

Testez d abord RAG. Si les resultats sont insuffisants, explorez le fine tuning.

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