LearnAI
Модуль 8 · Fine-tuning та свої дані (Pro) · Урок 1/5
← До каталогу
Завдання

Коли донавчати, а коли ні

Що вибрати під це завдання? Поверни JSON {"choice": "prompt | RAG | fine-tune", "why": "коротко"}.

Відкрий доступ, щоб надсилати рішення на миттєву AI-перевірку.Почати безкоштовно
Головна роздоріжжя
💡 Шматок теорії

Три способи пристосувати AI під завдання і їх постійно плутають. Промптинг - змінюєш інструкцію, найшвидший і найдешевший, пробуй першим. RAG (пошук за своїми документами) - коли потрібні СВІЖІ або приватні ЗНАННЯ: підтягуєш релевантні шматки в контекст. Fine-tuning (донавчання) — змінює СТИЛЬ, формат і поведінку моделі на багатьох прикладах, але НЕ додає знання надійно (модель не запам'ятовує факти так). Класична помилка: «донавчимо на нашій документації, щоб знав її» — майже завжди це завдання для RAG, не для донавчання. Правило: знання – це RAG, стиль/формат/поведінка – це fine-tune, а починати завжди з промпту.

Як оцінюється · прохідний 70

  • 1Валідний JSON без тексту навколо25%
  • 2Є поля choice та why30%
  • 3choice = RAG (потрібні свої знання, не стиль)45%
Твій промптClaude ⌄