生成主干:预训练语言模型构成 RAG 的生成主干,负责根据输入和检索到的知识生成连贯且上下文相关的文本。 上下文理解:由于集成了预训练语言模型,RAG 在上下文理解方面表现出色,使其能够掌握输入文本中的细微差别和依赖关系。 联合训练: RAG 通过优化预训练模型的生成能力和知识检索机制...
针对特定问题和领域,LLMs 需要通过Fine-tuning进行调优以达到卓越的性能。文章接着介绍了两种提升 LLMs 性能的方法:Retrieval-Augmented Generation(RAG)和 Fine-tuning。RAG 是一系列文本分析和转换技术,用于从文档数据集中提取和整理信息,以约束 LLMs 的输出。Fine-tuning 则是对预训练的 LLMs 进行重新训练,使其...
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...
随着外部知识库或数据库的更新,RAG系统无缝集成这些变化,保持其相关性,而不需要频繁的模型重新训练。 总之,如果我们要应对快速发展的数据环境,RAG 提供的敏捷性是传统微调难以比拟的。通过始终与最新数据保持连接,RAG 可确保生成的响应与信息的当前状态保持一致,使其成为动态数据场景的理想选择。 -我们的 LLM 应用程序...
技术优势劣势适用场景 RAG 上下文理解强、输出多样化、灵活性高 计算强度大、依赖外部知识质量 知识问答、内容创作、聊天机器人 Fine-Tuning 高效利用预训练模型、快速适应新任务、经济高效 存在过拟合风险、依赖特定任务数据 情感分析、文本分类、机器翻译选择策略 任务性质:如果任务高度依赖于外部知识或上下文理解,RAG可能...
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的性能提升一直是研究的热点。其中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tune)是两种常用的方法。它们各自具有独特的优势,适用于不同的场景。本文将对RAG与Fine-Tune进行深入探讨,并分析在LLM性能提升中我们应如何选择。
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...
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: ...
finetuner.run(epochs=1) M3E微调后的效果好不好,测评的方式有多种: 模型本身的指标:https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/tree/main/mteb-zh 用文本分类、聚类、retrieve、rerank等方式 RAG的指标:https://www.cnblogs.com/theseventhson/p/18261594 context recall、context Precision ...
RAG + Fine-tuning:相比于只是为了让语言模型能够理解而将整个schema添加到提示中,使用经过调优的schema RAG和ICL的模型可以将准确性提高20%以上。 用户拼写错误:通过搜索合适的名词而不是使用包含正确拼写的向量存储,是减少用户特定错误的一种好方法。这在早期的Text2SQL中是一个特别令人烦恼的问题。