A comparison of retrieval-augmented generation and fine-tuning for grounding, explainability and auditability in government AI.
सरकारी एआयमधील आधार, स्पष्टीकरण व लेखापरीक्षणयोग्यतेसाठी रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन व फाइन-ट्यूनिंगची तुलना.
Does Maha-1 use fine-tuning at all?
Fine-tuning may be used for language, tone and reasoning style, particularly for India's languages, but factual grounding relies on retrieval, not fine-tuned knowledge.
Is RAG slower than a fine-tuned model?
RAG adds a retrieval step, which adds some latency, but this is a small trade-off for grounded, sourced, auditable answers, essential for government use.
Can a fine-tuned model be updated as fast as a RAG system?
No. Updating a RAG system's knowledge base is close to immediate. Fine-tuning requires retraining, which is slower and more resource-intensive.
महा-१ फाइन-ट्यूनिंग अजिबात वापरते का?
फाइन-ट्यूनिंग भाषा, टोन व तर्क शैलीसाठी वापरले जाऊ शकते, विशेषतः भारताच्या भाषांसाठी, पण तथ्यात्मक आधार फाइन-ट्यून केलेल्या ज्ञानावर नव्हे रिट्रीव्हलवर अवलंबून असतो.
RAG फाइन-ट्यून मॉडेलपेक्षा संथ आहे का?
RAG रिट्रीव्हल टप्पा जोडते, ज्यामुळे काही लेटन्सी वाढते, पण आधारित, स्रोत-आधारित, लेखापरीक्षणयोग्य उत्तरांसाठी हा छोटा तडजोड आहे, सरकारी वापरासाठी आवश्यक.
फाइन-ट्यून मॉडेल RAG प्रणालीइतके वेगाने अद्ययावत करता येते का?
नाही. RAG प्रणालीचा नॉलेज बेस अद्ययावत करणे जवळजवळ तात्काळ आहे. फाइन-ट्यूनिंगला पुनर्प्रशिक्षण आवश्यक आहे, जे संथ व अधिक संसाधन-केंद्रित आहे.
Contact: fin100x.ai@gmail.com · Fin100X.AI Pvt. Ltd., Maharashtra, India
AI outputs are advisory; final decision authority rests with authorised government officials.