但是生成式 AI (genAI)有一些缺点,需要通过 RAG 或是 Fine-tuning 来解决。 数据科学领域的专家争论Fine-tuning和 RAG 哪一个是最优选 。答案是鱼(RAG)和 熊掌(fine-tuning)兼得,协同工作更好。 打个比方,医生需要专业培训(Fine-tuning)和查看患者的病历 (RAG) 才能做出诊断。 下面我们讲解一下两种方式的原理...
RAG和Fine tuning是增强大模型的两种重要技术,在使用场景上有所不同,通过本视频可以了解具体怎么使用这两种技术。, 视频播放量 185、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 超级个体之路, 作者简介 分享时间管理、高效生产力与创造力的实
在之前的探讨中,我们已经分别深入了解了RAG(检索增强生成)和 Fine-tuning(微调)这两种优化大型语言模型的方法,探讨了它们在不同业务场景下的适用性、优势及局限。然而,我们很少讨论将这两种技术结合起来会带来什么样的效果。实际上,RAG和Fine-tuning并不是相互排斥的技术。之前讨论RAG的未来发展趋势时,我们提到一种实...
因此,对于追求成本效益的应用场景而言, Fine-Tuning (微调)技术能够充分发挥小型模型的优势,为项目带来显著的经济收益。这是 RAG 系统所无法提供的。简而言之,在成本优先的情况下, Fine-Tuning (微调)方法显然具有更强的优势。 四、关于 Fine-Tuning vs RAG 一点见解 在语言人工智能的探索进程中,技术创新往往是一...
一、高效赋能 LM 的利器—Fine-Tuning 什么是 Fine-Tuning (微调)? 在当今的自然语言处理领域,预训练语言模型(PLM)凭借其在大规模语料上学习到的通用语义知识,俨然已成为各类下游任务的强力基石。但要充分发挥 PLM 在特定场景中的专业能力,就需要有一种高效的"定制化"方法,那便是 Fine-Tuning(微调)。
Fine-tuning 的主要工作原理如下: 预训练模型初始化: 与RAG 类似,微调也从初始化预训练语言模型开始,该模型之前已在大型多样化数据集上进行过训练。预训练阶段使模型具备对语言模式、语义和上下文的广义理解,这使其成为各种 NLP 任务的宝贵起点。 特定任务数据集: 预训练后,模型将在较小的特定任务数据集上进行微调...
RAG 与 Finetuning,谁是提升 LLM 的最佳工具? 1、序幕 随着人们对大型语言模型 (LLM) 的兴趣激增,许多开发人员和组织正忙于利用其能力构建应用程序。然而,当开箱即用的预训练LLM没有按预期或希望执行时,如何提高LLM应用的性能的问题。最终我们会问自己:我们应该使用检索增强生成(RAG)还是模型微调来改善结果?
与RAG一样,Fine Tuning需要建立有效的数据管道,首先将专有数据提供给Fine Tuning过程。 Fine Tuning使用案例 过去一年的几项研究表明,Fine Tuning模型显著优于现成的GPT-3和其他公开可用的模型。 已经确定,对于许多用例,Fine Tuning的小模型可以优于大型通用模型——在某些情况下,使Fine Tuning成为一种可行的成本效益...
与RAG一样,Fine Tuning需要建立有效的数据管道,首先将专有数据提供给Fine Tuning过程。 Fine Tuning使用案例 过去一年的几项研究表明,Fine Tuning模型显著优于现成的GPT-3和其他公开可用的模型。 已经确定,对于许多用例,Fine Tuning的小模型可以优于大型通用模型——在某些情况下,使Fine Tuning成为一种可行的成本效益...
大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”...