在企业级AI中,RAG将数据库数据与生成式大模型(LLM)集成在一起,以产生高度相关且上下文丰富的响应,增强了人工智能大模型输出的深度和准确性,能产生更精确和有洞察力的响应。 在RAG技术成为讨论的前沿以来,人们一直在想是否需要用自己的数据对AI模型进行微调Fine Tune。Fine Tune增强了各种应用的LLM功能,通过更好地理...
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...
Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations?的结果显示,Finetune LLM反而可能会增大大模型产生幻觉的风险 一个粗浅的观点:Pre-train阶段是注入知识的主要过程,Finetune可能无法注入新知识,而只是训练了模型遵从某种指令的能力 相比于Finetune的各种不确定性,RAG是一个更加简单,成本低并且可解释性...
LLM fine-tuning vs retrieval-augmented generation (RAG) vs retrieval-augmented fine-tuning (RAFT) (source: arxiv) In their paper, the researchers compare RAG methods to “an open-book exam without studying” and fine-tuning to a “closed-book exam” where the model has memorized information ...
Reddit上的一位用户说,一个关键信息是,只有当你要包含的数据源完成时,微调才是一个可行的选择。而RAG 可以根据昨天所做的更改或今天早上创建的文档提供信息,微调的系统不会。 此外,企业使用RAG的最重要原因是减少幻觉并提供更准确、更相关和更值得信赖的输出,同时保持对信息源的控制,并能够根据其特定需求和领域进行...
Reddit上的一位用户说,一个关键信息是,只有当你要包含的数据源完成时,微调才是一个可行的选择。而RAG 可以根据昨天所做的更改或今天早上创建的文档提供信息,微调的系统不会。 此外,企业使用RAG的最重要原因是减少幻觉并提供更准确、更相关和更值得信赖的输出,同时保持对信息源的控制,并能够根据其特定需求和领域进行...
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