Obwohl RAG die gängigste Methode ist, ein Basismodell auf Material außerhalb seines Trainingsdatensatzes zu fokussieren, schließen Bharani Subramaniam und ich nun unseren aktuellen Satz von Mustern ab, indem wir unsere Erfahrungen mit Fine Tuning untersuchen, bei dem wir gelernt haben, die Zusammenstellung hochwertiger Daten zu priorisieren.