下表比较了 RAG 与微调。 总结表格内容如下: 检索增强生成 (RAG) 系统可以为大型语言模型 (LLM) 系统提供事实性、可控访问和实时的信息。微调 (Fine-tuning) 无法做到这一点,因此两者并不冲突。 微调(而非 RAG) 则可以调整大型语言模型的风格、语气和词汇,使语言风格能够匹配所在的领域。 优先关注 RAG。成功的...
Fine-Tuning 使用准备好的知识库对LLM进行fine-tuning,让LLM成为领域专家,经常使用lora等低成本finetune,毕竟LLM的全参调参也是非常耗GPU的,从成本考虑不如RAG 向量知识库的形式,效果上很多业务下会比向量数据库略优。 杂谈 RAG与Fine-Tuning的利用知识库的形式差异还是比较明显的,以小明参加考试为例: 1、finetune...
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-Tuning)。RAG 使用外部数据增强提示,而微调则将额外的知识合并到模型本身中,然而这两种方法的优缺点尚不清楚。 本文中,作者有以下贡献: 提出了一种微调和 RAG 的流程,并针对多种流行的 LLM(LLaMA...
微调完后测评的脚本也是现成的:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/baai_general_embedding/finetune/eval_msmarco.py 核心思路是对query做encode,然后查找100个最接近的answer,然后计算Recall和MRR;可以直接执行命令: python -m FlagEmbedding.baai_general_embedding.finetune.eval_ms...
## 检索部分 **embedding** **用 GPU 加速向量检索速度** ## 基础模型的选择:Nemotron 系列 ## 大模型不熟:TersorRT-LLM ## LLM 围栏技术 希望垂直领域的不回答不相关的问题或者有害的回答 # fine-tune VS RAG # 总结 ## 高级 RAG 技巧 ## 参考...
RAG vs. fine-tuning Users will immediately bump up against the limits of GenAI anytime there's a question that requires information that sits outside the LLM's training corpus, resulting in hallucinations, inaccuracies, or deflection. RAG fills in the gaps in knowledge that the LLM wasn't tr...
参阅:https://blog.llamaindex.ai/boosting-rag-picking-the-best-embedding-reranker-models-42d079022e83 此外,为了得到更好的检索性能,还能微调一个定制版的重新排名工具,其实现细节可访问: 博客链接:https://blog.llamaindex.ai/improving-retrieval-...
This repo shows you how to fine-tune an embedding model to improve RAG performance even if you don't have labelled data (i.e. positive pairs of query/relevant documents). We walkthrough step-by-step the process of generating a synthetic dataset with LLM, finetuning an opensource embedding ...
Fine-tuning of LM:LM-Cocktail Embedding Model:Visualized-BGE,BGE-M3,LLM Embedder,BGE Embedding Reranker Model:llm rerankers,BGE Reranker Benchmark:C-MTEB BGE-M3-多语言 (Paper,Code) 在这个项目中,我们发布了BGE-M3,它是第一个具有多功能、多语言和多粒度特性的文本检索模型。
12.- [RAG, Finetuning or Both? Choosing the Right Strategy --- MatrixFlows] 13.- [https://mistral.ai/] 原文链接:https://ai.plainenglish.io/rag-fusion-4832635d7d06 原文作者:[Frank Morales Aguilera]