可解释性的需求:RAG 可以通过显示检索到的文档或数据点来提供关于回答背后来源和推理的见解,而微调则像一个黑盒子一样运作。 Fine-tuning 需要一个大型且高质量的标记数据集,以使模型适应特定的任务或领域,而 RAG 可以利用外部知识源而不需要太多标记数据。 此外,RAG 可以通过查询最新的外部数据源来处理频繁变化的...
Fine-tuning(微调) RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 混合方法(RAG + 微调) 影响因素 以下两个重要因素会影响我们的决策: 外部知识需求:你的任务需要多少外部知识。 适应性需求:适应性意味着改变模型的行为、词汇、写作风格等。 如何决定 使用RAG:如果你需要基于自定义知识库生成输出,并且LLM的词汇...
使用RAG:如果你需要基于自定义知识库生成输出,并且LLM的词汇和写作风格保持不变。 使用微调:如果你想要改变模型的结构(行为)而不是知识。 使用提示工程:如果你没有自定义知识库,也不想改变模型的行为。 混合方法(RAG + 微调):如果你的应用需要自定义知识库和模型行为的改变。
增强的上下文理解: RAG 擅长理解上下文,因为它在生成过程中整合了外部知识。 多样化和相关的输出: 检索机制使模型能够产生多样化和上下文相关的输出,使其适用于广泛的应用。 知识整合的灵活性: RAG 在选择知识源方面提供了灵活性,从而可以适应各个领域。 限制 RAG不是具有所有优点,RAG 也有其自身的局限性,如下所述:...
RAG 和微调都是增强基于 LLM 的应用程序性能的强大工具,但它们涉及优化过程的不同方面,这在选择其中之一时至关重要。 以前,我经常建议组织在进行微调之前尝试使用 RAG。这是基于我的看法,即两种方法都取得了相似的结果,但在复杂性、成本和质量方面有所不同。我甚至用这样的图表来说明这一点: ...
无论是RAG还是Fine-Tuning,都是提升大模型性能的有效手段。它们各自拥有独特的优势和适用场景,选择哪种技术取决于具体的任务需求、资源条件和应用场景。作为技术专家和计算机科学领域的从业者,我们应该深入理解这些技术的原理和应用场景,以便在实际工作中做出明智的选择和决策。相关...
Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进行进一步训练的过程。通过微调,模型可以学习到特定领域的知识和模式,从而在相关任务上表现更好。 在预训练模型的基础上,针对特定任务或数据领域,通过在新任务的小规模标注数据集上进一步训练和调整模型的部分或全部参数,使模型能够更好地适应新任务,提高在新...
RAG:通过检索的方式查找问题相关内容,并扩展到 LLM 的 Prompt 中,以供 LLM 参考。此优化需要引入一个检索系统,不过当前相关方案已经比较成熟,实施代价不高,比如 Milvus + LangChain。 Fine-tuning:通过增强 LLM 本身的能力来提升性能。依旧不需要额外组件,但是可能需要大量标注数据来微调模型,这个代价也可能比较高。
总结来说,RAG和Fine-tuning都是用于提升大型语言模型在特定任务上表现的方法,但它们的方法和成本不同。RAG通过检索相关信息辅助生成答案,而不需要重新训练模型,适合于需要结合外部知识的任务。Fine-tuning则通过在特定任务数据上训练模型来调整权重参数,适合于提高模型在特定任务上的表现,但需要更多的计算资源和时间。
译自Improving LLM Output by Combining RAG and Fine-Tuning，作者 Haijie Wu; Junhwi Kim。大语言模型 (LLM)和会话式 AI 具有让应用程序更易于使用的巨大潜力，特别是对于新用户而言。它们可以回答有关产品的问题、协同操作平台、总结数据，并采取更多措施来帮助用户快速上手。虽然对使用 LLM 充满极大热情，但对于...