Prompt RAG Fine-Tuning差异对比 1、Prompt 完成预训练后直接使用,未经过专业的微调,或未有外置数据能力,回答质量高度依赖Prompt水平,模型参数没有变化。 2、RAG完成预训后协同外挂向量数据库使用,回答质量高度依赖Prompt的同时,也依赖外挂数据库质量,实时性较好,模型参数没有变化。 3、模型完成预训练后,经过垂直领域...
此外,RAG生成的文本基于可检索的知识,这意味着用户可以验证生成答案的来源,从而增强了模型输出的可解释性和信任度。 Fine-tuning的优势在于它能够通过在特定任务或数据集上进一步训练模型来提升模型在特定场景中的表现。Fine-tuning 可以是全量微调,也可以采用参数高效微调技术,如 Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter T...
Finetuning(微调):为模型量身定制的魔法 如果说 Prompt 是对模型的“快速指令”,RAG 是“查资料”,那么 Finetuning 就是一种让模型变得更加“专业”的训练方式。Finetuning 是通过在特定领域的数据集上对模型进行再训练,让模型在特定任务或领域中表现得更精准、更高效。 Finetuning 的优势在于,它可以根据特定领域...
大型语言模型(如GPT、LLama、Gemini)在准确性、知识更新速度和答案透明度方面存在挑战,常用的解决优化方法:Prompt Engineering(提示词工程)、Retrieval-Augmented Generation(RAG,检索增强生成)和Fine-tuning(微调)。每种方法都有不同的层次和特点。 Prompt Engineering:通过使用标准提示词、Few-shot提示词和XoT提示词(如Co...
微调(Fine-tuning)的复杂性甚至比提示工程和 RAG 还要高,因为模型的权重/参数是通过调整脚本进行更改的,这需要数据科学和机器学习专业知识。 从头开始训练具有最高的实施复杂性,因为它需要大量的数据整理和处理,并且需要深入的数据科学和机器学习专业知识来训练一个相当大的 Foundation Model。
它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine-tuning(微调)”。一、Prompt Engineering(提示工程)什么是Prompt Engineering?Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程...
在日新月异的生成式AI领域,几个核心的专业术语不仅频繁出现在讨论、博客和会议中,更是技术发展的关键驱动力。它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine-tuning(微调)”。 一、Prompt Engineering(提示工程) ...
Naive RAG 的准备流程如下: 将文本分割成小块; 然后使用某种 Transformer Encoder 模型将这些小块转换为向量; 把这些向量汇总到一个索引中; 在使用时,创建一个针对大语言模型的提示,指导模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文回答用户的查询。 下面是一个RAG例子,中文的prompt在注释里: ...
Fine-tuning是一种通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化的技术。它利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。知识库构建深度理解的行业专家 知识库是针对特定领域或企业内部构建的，通过RAG、微调等技术手段，将通用的大模型转变为对特定行业或企业内部有...
RAG VS Fine-tuning 知识获取与融合能力:RAG技术为语言模型赋予了无与伦比的知识检索与融合能力,突破了传统Fine-tuning微调方式的局限,使模型的输出质量和知识覆盖面得到了极大的提升。 幻觉减少:RAG系统的设计本质上可以降低其产生幻觉的可能性,因为它基于实际检索到的证据进行响应构建,而Fine-tuning微调虽然可以在一定...