论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.08406.pdf 论文标题:RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture 本文提出的流程旨在生成满足某个行业中专业人员和利益相关者需求的领域特定问题和答案,在该行业中,期望从 AI 助手那里得到的答案应该基于相关的行业特定因素。 本文涉及的是农业...
微软的研究人员近期发布了《RAG VS FINE-TUNING: PIPELINES, TRADEOFFS, AND A CASE STUDY ON AGRICULTURE 》以农业领域为例,深入探讨了如何利用大语言模型为农民提供更加精准和有针对性的建议。 论文地址:RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture 论文提出了一个从数据采集到模...
1、打脸了打脸了 众所周知,大模型预训练是一个有钱人的游戏,1000集群训练3个月,效果一般是很常见的事实。来自微软一项研究发现,不用预训练fine-tuning,RAG效果更胜一筹,这是什么样的体验? 大模型(LLMs)在其预训练权重中包含了大量的事实信息,这种知识本质上是有限的,严重依赖于训练数据的特点。因此,使用外部数...
There are two common ways in which developers are incorporating proprietary and domain-specific data when building applications of Large Language Models (LLMs): Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Fine-Tuning. RAG augments the prompt with the external data, whil...
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...
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)”...
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 ...
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?
在评估和应用 Fine-Tuning (微调)与 RAG(检索增强生成)等语言 AI 技术时,我们需要全面审视和深入权衡诸多关键因素,方能最大限度发挥它们的能力,并将其贯彻落实到实际场景中。 1. 动态数据挑战 vs 静态数据局限 面对瞬息万变的动态数据环境,RAG 凭借其独特的检索增强生成架构,展现出了卓越的适应能力和实时更新优势...
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)”...