적은 인기 있는 지식을 위한 파인튜닝 대 검색 증강 생성

대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 두 가지 접근 방식인 RAG와 FT의 효과를 비교하고, 적은 인기 있는 지식에 대한 처리 방법을 탐구한다.