Sokan a mesterséges intelligencia finomhangolását tartják szükségesnek és modern megközelítésnek, de valójában a vállalkozások többsége hibát követ el, amikor pénzt és időt öl abba, hogy olyan tudást adjon a modelleknek, amellyel azok már rendelkeznek.
Az anyag végigvezeti a nézőt azon a gondolkodásmódon és döntési folyamaton, amely segít eldönteni, hogy mikor indokolt a finomhangolás, illetve mikor szükségtelen vagy akár hátráltató lehet ez a lépés.
A videó bemutatja, milyen helyzetekben lehet hasznosabb a prompt engineering, a kiterjesztett kontextushasználat vagy a RAG (retrieval augmented generation) alkalmazása, illetve milyen problémákra jelenthet megoldást a finomhangolás az iparágtól, a biztonságtól vagy a szabályozási követelményektől függően.
Felveti a kérdést, hogy a folyamatosan frissülő modellek világában mennyire érdemes több hónapos vagy évekre előremutató beruházásokat végrehajtani finomhangolás formájában, és mikor jobb friss, korszerű alapmodelleket vagy API-kat használni üzleti célokra.
