在之前的探讨中,我们已经分别深入了解了RAG(检索增强生成)和 Fine-tuning(微调)这两种优化大型语言模型的方法,探讨了它们在不同业务场景下的适用性、优势及局限。然而,我们很少讨论将这两种技术结合起来会带来什么样的效果。实际上,RAG和Fine-tuning并不是相互排斥的技术。之前讨论RAG的未来发展趋势时,我们提到一种实...
但是生成式 AI (genAI)有一些缺点,需要通过 RAG 或是 Fine-tuning 来解决。 数据科学领域的专家争论Fine-tuning和 RAG 哪一个是最优选 。答案是鱼(RAG)和 熊掌(fine-tuning)兼得,协同工作更好。 打个比方,医生需要专业培训(Fine-tuning)和查看患者的病历 (RAG) 才能做出诊断。 下面我们讲解一下两种方式的原理...
Fine-Tuning的Java代码模拟: 由于Fine-Tuning涉及深度学习模型的参数调整,我们无法在Java中直接实现模型的训练过程。但我们可以模拟一些与Fine-Tuning相关的逻辑,比如准备数据集和评估模型性能。 代码语言:javascript 复制 java复制代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassFineTuning{// 模拟训练数据...
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 在语言人工智能的探索进程中,技术创新往往是一...
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...
Fine-tuning 的主要工作原理如下: 预训练模型初始化: 与RAG 类似,微调也从初始化预训练语言模型开始,该模型之前已在大型多样化数据集上进行过训练。预训练阶段使模型具备对语言模式、语义和上下文的广义理解,这使其成为各种 NLP 任务的宝贵起点。 特定任务数据集: 预训练后,模型将在较小的特定任务数据集上进行微调...
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?
与RAG一样,Fine Tuning需要建立有效的数据管道,首先将专有数据提供给Fine Tuning过程。 Fine Tuning使用案例 过去一年的几项研究表明,Fine Tuning模型显著优于现成的GPT-3和其他公开可用的模型。 已经确定,对于许多用例,Fine Tuning的小模型可以优于大型通用模型——在某些情况下,使Fine Tuning成为一种可行的成本效益...
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。 本文涉及的是农业研究,目标是生成该特定领域的答案。因此研究的起点...
对应的论文为:[2401.08406] RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture RAG 相关综述可以参考之前的文章:检索增强生成(RAG)综述 二、摘要 & 结论(速读版本) 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-Tu...