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...
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:...
使用准备好的知识库对LLM进行fine-tuning,让LLM成为领域专家,经常使用lora等低成本finetune,毕竟LLM的全参调参也是非常耗GPU的,从成本考虑不如RAG 向量知识库的形式,效果上很多业务下会比向量数据库略优。 杂谈 RAG与Fine-Tuning的利用知识库的形式差异还是比较明显的,以小明参加考试为例: 1、finetune:小明辛勤备考...
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。
RAG 虽然在整合外部知识方面功能强大,但主要侧重于信息检索,并且本身并不根据检索到的信息来调整其语言风格或领域特异性。它将从外部数据源提取相关内容,但可能不会展现微调模型可以提供的定制细微差别或领域专业知识。 因此,如果我们的应用程序需要专门的写作风格或与特定领域的语言和惯例深度一致,那么微调提供了一种更...
在众多优化策略中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)技术脱颖而出,它们各自拥有独特的优势和适用场景。本文将简明扼要地解析这两种技术,帮助读者理解其背后的原理及实际应用。rag-">RAG:检索增强生成 原理简述 RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种通过将外部知识库集成到生成过程中的技术,旨在增强LLM的性能...
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。
这篇论文提出了 Reinforced FineTuning (ReFT,强化微调)技术,可提升大型语言模型在数学问题求解等任务上的推理能力。其做法是将监督式微调与强化学习组合起来使用,可在不使用额外训练数据的前提下取得优于标准微调的结果。 论文标题:RAG vs Fine-tuning:Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture 论文地...
when the pre-trained LLMs out of the box don’t perform as expected or hoped, the question on how to improve the performance of the LLM application. And eventually we get to the point of where we ask ourselves: Should we useRetrieval-Augmented Generation(RAG) or model finetuning to...
当开发人员在构建 LLM 应用时,有两种常见的合并专有或特定领域数据的方案:检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)。RAG 使用外部数据增强提示,而微调则将额外的知识合并到模型本身中,然而这两种方法的优缺点尚不清楚。 本文中,作者有以下贡献: 提出了一种微调和 RAG 的流程,并针对多种流行的 LLM(LLaMA-2 13B、...