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:小明辛勤备考...
RAG VS Fine-Tune 从基本的架构流程上我们来对比一下 合理的选择 根据RAG和Fine-Tune各自的特性,我们需要作出合理的选择,也正是因为两者有各自的特性:RAG和微调之间的细微差别涵盖了模型架构、数据需求、计算复杂性等方面,所以我们不同的选择,在项目的最终结果上也会产生巨大的差别: 在特定任务的场景中,由于模型性...
最近微软出了一篇论文《RAG VS FINE-TUNING: PIPELINES, TRADEOFFS, AND A CASE STUDY ON AGRICULTURE》...
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...
OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3.5-turbo和第4步生成的json文件来构造的,它向OpenAI发送一个微调调用,向OpenAI发起一个微调作业请求。 OpenAI根据您的要求创建微调的gpt-3.5-turbo模型。 通过使用从第1步生成的Eval数据集来对模型进行微调。 简单的总结来说就是,这种集成使gpt-3.5 turbo能够对gpt-4训练的数据进...
回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4的所有消息及其响应,并将这些消息保存为.jsonl (jsonline)格式,OpenAI API端点可以使用该格式进行微调。 OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3.5-turbo和第4步生成的json文件来构造的,它向OpenAI发送一个微调调用,向OpenAI发起一个微调作业请求。
When using large language models (LLM) for domain-specific applications, you must usually use retrieval-augmented generation (RAG) or fine-tune the model for your purpose. However, both RAG and fine-tuning have limitations that prevent LLMs from achieving optimal performance. In a new paper, re...
OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3.5-turbo和第4步生成的json文件来构造的,它向OpenAI发送一个微调调用,向OpenAI发起一个微调作业请求。 OpenAI根据您的要求创建微调的gpt-3.5-turbo模型。 通过使用从第1步生成的Eval数据集来对模型进行微调。 简单的总结来说...
This enables the rewriter to fine-tune retrieval queries, thereby improving the downstream task performance of the reader. 增加或更换模块。引入或替换模块的策略包括维护检索-读取过程的核心结构,同时集成其他模块以增强特定功能。RRR模型[Ma et al., 2023a]引入了重写-检索-读取过程,利用LLM性能作为重写模块...
OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3.5-turbo和第4步生成的json文件来构造的,它向OpenAI发送一个微调调用,向OpenAI发起一个微调作业请求。 OpenAI根据您的要求创建微调的gpt-3.5-turbo模型。 通过使用从第1步生成的Eval数据集来对模型进行微调。 简单的总结来说就是,这种集成使gpt-3.5 turbo能够对gpt-4训练的数据进...