在构建基于大型语言模型(LLM)的应用时,通常不可能立即使用模型而无需任何调整。为了保持高实用性,我们可以选择以下几种方法之一: Prompt Engineering(提示工程) Fine-tuning(微调) RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 混合方法(RAG + 微调) 影响因素 以下两个重要因素会影响我们的决策: 外部知识需求:你...
Prompt Engineering(提示工程) Fine-tuning(微调) RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 混合方法(RAG + 微调) 影响因素 以下两个重要因素会影响我们的决策: 外部知识需求:你的任务需要多少外部知识。 适应性需求:适应性意味着改变模型的行为、词汇、写作风格等。 如何决定 使用RAG:如果你需要基于自定义...
其中,影响 LLM 应用程序性能的因素也有很多,比如数据、模型、系统、流程等等,此外涉及的技术方案也有很多,比如 In-Context Learning、Few-shot Learning、RAG 和 Fine-tuning 等。 如何综合考虑以上的因素并合理利用相关技术是一个比较有挑战的工作,其中一种常见的错误是认为这个过程是线性的,如下图所示,首先 Prompt ...
在对LLM本身的优化上没啥可弄的,最后就只能走到Fine-tuning这一条路 在对本身的Context进行优化的方式,我们一般起手式是先prompt-engineering prompt-engineering不好使了,我们会借助RAG来实现额外的能力和知识 我们先来把几个概念再捋一下 prompt-engineering 上图就是一个不清晰的prompt的典型,没有清晰的system me...
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)”...
提示是易用且经济高效的,但提供的定制能力较少。微调以更高的成本和复杂性提供充分的可定制性。RAG 实现了某种平衡,提供最新且与特定领域相关的信息,复杂度适中。 https://myscale.com/blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/ 声明:本文由 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。
每种方法都有其独特的优势和局限性。提示是易用且经济高效的,但提供的定制能力较少。微调以更高的成本和复杂性提供充分的可定制性。RAG 实现了某种平衡,提供最新且与特定领域相关的信息,复杂度适中。 原文链接: https://myscale.com/blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/...
作者:Myscale 原文:https://myscale.com/blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/ 本文将探讨提示工程(Prompt Engineering) 、微调(Fine-tuning)和检索增强生成(RAG)的优缺点,旨在帮助你理解何时以及如何有效地运用这些技术。 自大型语言模型(LLMs)
在对LLM本身的优化上没啥可弄的,最后就只能走到Fine-tuning这一条路 在对本身的Context进行优化的方式,我们一般起手式是先prompt-engineering prompt-engineering不好使了,我们会借助RAG来实现额外的能力和知识 我们先来把几个概念再捋一下 prompt-engineering ...
提示是易用且经济高效的,但提供的定制能力较少。微调以更高的成本和复杂性提供充分的可定制性。RAG 实现了某种平衡,提供最新且与特定领域相关的信息,复杂度适中。 https://myscale.com/blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/ 声明:本文由 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。