Fine-Tuning的Java代码模拟: 由于Fine-Tuning涉及深度学习模型的参数调整,我们无法在Java中直接实现模型的训练过程。但我们可以模拟一些与Fine-Tuning相关的逻辑,比如准备数据集和评估模型性能。 代码语言:javascript 复制 java复制代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassFineTuning{// 模拟训练数据...
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...
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...
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 ...
与RAG 一样,Fine-tuning 也不是一种万无一失的策略。其局限性如下: 过度拟合的风险: 在小数据集上进行微调存在过度拟合的风险,尤其是当目标任务与预训练数据存在显著差异时。 领域特定数据依赖性: 微调的有效性取决于领域特定数据的可用性和代表性。如果我们选择了错误的预训练模型,那么微调对于该特定任务来说就...
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...
对应的论文为:[2401.08406] RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture RAG 相关综述可以参考之前的文章:检索增强生成(RAG)综述 二、摘要 & 结论(速读版本) 2.1 摘要 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-Tu...
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...