120. Fine-tuning 與 RAG 的主要區別是？
(A) Fine-tuning 需要大量計算資源，而 RAG 可以即時 擴充知識
(B) RAG 需要標註數據，而 Fine-tuning 不需要
(C) Fine-tuning 不適用於企業內部應用
(D) RAG 只能應用於問答領域

答案：登入後查看
統計： A(396), B(64), C(4), D(5), E(0) #3415839

詳解 (共 2 筆)

#6955285
正確答案是 (A) Fine-tuni...
(共 473 字，隱藏中）
前往觀看
3
0
#6591089

正確答案是：

(A) Fine-tuning 需要大量計算資源，而 RAG 可以即時擴充知識

✅ 選項 (A) 說明：

  • Fine-tuning（微調）：是對預訓練模型進行再次訓練，需要用標註資料、大量計算資源（特別是大型模型），且訓練後模型知識是固定的。

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）：在回答問題時從外部知識庫即時檢索相關資訊，並融合進回答中，不需要重新訓練整個模型，能即時更新知識來源，靈活又省資源。

❌ 其他選項解析：

  • (B) ❌：實際上 Fine-tuning 也需要標註數據，而 RAG 可以不依賴標註資料（只需建構檢索資料庫）。

  • (C) ❌：Fine-tuning 非常適合企業內部應用，只是成本較高，許多企業仍會針對特定任務進行微調。

  • (D) ❌：RAG 不只用於問答，也能應用於摘要、對話、文件生成等多種場景。

總結：

  • Fine-tuning：成本高、模型知識固定。

  • RAG：成本低、知識可即時擴充。

所以正確答案是：(A)。

3
0