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Fine-Tuning vs RAG vs Prompt Engineering: How to Adapt an Open Weight Model
Fastino · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Guide comparant cinq techniques pour adapter les modèles open weight : prompt engineering, RAG, supervised fine-tuning, preference optimization, et reinforcement learning.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs déployant des modèles de base en production doivent choisir la stratégie d'adaptation qui répond à leurs besoins de précision, coût et fraîcheur.
- Vigilance
- Aucune technique ne résout tous les problèmes. RAG échoue avec une mauvaise récupération, le fine-tuning fige des faits obsolètes, et RL enseigne le mauvais comportement sans signaux de récompense fiables.
- rag
- prompt
- fine-tun
Les patterns derrière cette actualité
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Automatic Prompt Optimization
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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