RAG技术，是一种基于检索增强的生成技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，来辅助大模型回答问题。简单来说，RAG技术就像是一个拥有海量知识的“智能助手”，在回答用户问题时，将实时检索的相关知识提供给大模型，使大模型问答应用回答的更加准确、全面。微调技术，利用预训练模型的权重和特征，通过...
微调和RAG技术在法律大语言模型中的应用各有其独特的优势和局限性：微调通过进一步训练，使模型在特定法律任务上表现得更加精准，而RAG则通过结合外部知识库，增强模型的生成能力和知识覆盖面。随着法律大语言模型技术的不断发展，微调和RAG技术正在推动法律AI朝着更智能、更可靠的方向发展。- END - 文章首发于「得理...
模型外的调整,不外乎就是增加一些外部的组件,例如规则、检索模块等,从而让整个系统的效果带来一些变化,在全新版本大模型时代,大模型为我们提供了更灵活的输入接口,即我们可以用prompt的方式灵活指导模型输出,可以给参考材料、额外信息、提特别要求甚至是通过描述、样例的方式即可让大模型的输出符合我们预期。 而RAG的出...
1.笔者发布了全链路的RAG检索微调代码库:RAG-Retrieval,支持微调任意开源的RAG检索模型。 2.支持全链路的RAG检索模型微调:包括向量(embedding、图a)、迟交互式模型(colbert、图d)、交互式模型(cross encoder、图c)。 3.支持任意的开源RAG检索模型微调,例如bge(bge-embedding,bge-reranker,bge-m3)模型,bce(bce-em...
通过微调,我们根据数据调整模型的权重,使其更适合我们应用程序的独特需求。 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...
简介:在利用大型语言模型(LLM)时,RAG和微调都是提高性能的有效方法。RAG侧重于检索外部信息,而微调则调整模型参数以适应特定任务。本文将深入探讨这两种方法,并比较它们的优缺点。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 大型语言模型(LLM)已经在各种自然语言处理(NLP...
1、MiniCPM3-RAG-LoRA MiniCPM3-RAG-LoRA(https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-RAG-LoRA)是一个专门面向检索增强生成（RAG）场景的生成模型。它在MiniCPM3 的基础上，采用低秩适应（LoRA）技术，通过直接偏好优化（DPO）方法进行微调，仅基于两万余条开放域问答和逻辑推理任务的开源数据，在通用评测数据集上...
🤖 大模型在通用领域虽然强大,但有时会遇到“幻觉”问题。为了解决这个问题,企业常常会使用私有领域的数据来“微调”这些大模型,使其更符合特定领域的需求。这种微调技术,我们称之为Fine-tuning。🔍 另外一种方法是RAG(Retrieval Augmented Generation),它通过检索与任务相关的知识,来增强生成模型的性能。这种方法在...
📚RAG知识库和模型微调应该怎么选?🦙训练大模型的门槛越来越低,大家都在用知识库和模型微调的方式来训练自己行业的智能体。关于RAG知识库和fitting模型微调,这两种应该怎么选?下面我用大家都能听得懂的方式来介绍一下。 1️⃣知识库 - 子木聊AI于20241220发布
资源:对应源码和大模型礼包评论区自取老师:果粒奶优有果粒简介:通过这个视频深入探讨一下RAG中embedding模型如何选取;首先介绍一下embedding是什么,然后研究embedding model是怎么训练的,最后对比了一下不同embedding模型的效果(包括OPENAI以及M3E)。, 视频播放量 1