分析技术的复杂性可能导致预测不准确，从而限制其在药物发现中的有效性。
5. 与现有工作流程集成
将 AI 工具融入传统药物研发工作流程可能非常复杂，而且需要大量资源。变革阻力和缺乏技术专长进一步加剧了整合的复杂性。
6.人工智能解决方案的可扩展性
尽管人工智能擅长分析大型数据集，但扩展这些模型以有效处理不断增加的数据量仍然是一项挑战。确保计算资源和能源效率对于更广泛的应用至关重要。
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人工智能如何改善药物研发过程？不知道该在 RAG 和微调之间做出选择吗？全面了解 RAG 与微调，以及它们的优势、挑战以及在特定情况下哪种技术效果最好。
哈尔吉奥特·考尔
哈尔吉奥特·考尔
2024 年 11 月 18 日
抹布
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RAG 与微调
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随着大型语言模型 (LLM) 功能的增长，企业很难在两种有效方式之间做出选择来定制他们的 AI 解决方案：微调和检索增强生成 (RAG)。
RAG 非常适合需要最新信息的动态领域，因为它融合了信息生成和检索，可提供准确且最新的响应。另一方面，微调包括修改预先训练的模型以适应特定任务或数据集，以提高准确性。
RAG 和微调以不同的方式帮助企业。例如，RAG 开发服务可帮助企业改善服务、提升服务水平、节省时间并提高准确性。