Какой подход повысит точность модели генерации естественного языка, которая опирается на часто меняющиеся данные инвентаризации, за счет включения актуальной информации во время инференса?

Retrieval Augmented Generation (RAG) — это правильный подход, поскольку он позволяет модели генерации естественного языка получать доступ к внешней, актуальной информации (например, к постоянно меняющимся данным инвентаризации) и включать ее в свои ответы во время инференса. Это гарантирует, что модель всегда будет иметь самые свежие данные без необходимости переобучения. Transfer learning (трансферное обучение) включает адаптацию предварительно обученной модели к новой задаче, но не решает проблему постоянно меняющихся данных в реальном времени. Federated learning (федеративное обучение) позволяет обучать модель на децентрализованных наборах данных, но не обеспечивает включение актуальной информации во время инференса. One-shot prompting (однократное подсказывание) — это метод, при котором модели предоставляется только один пример для выполнения задачи, что не решает проблему динамического обновления данных.