本文主要是介绍使用RAG与Fine-tune技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
当使用RAG与精调技术
在利用大型语言模型(LLMs)的潜力时，选择RAG（检索增强生成）和精调(fine-tuning)技术至关重要。本文探讨两种技术的适用场景，包括LLMs、不同规模的模型及预训练模型。
简介
- LLMs：通过大规模文本数据预训练，具备生成文本、回答问题等能力。
- RAG：增强LLMs，通过检索数据库中的相关知识为文本生成提供上下文。
- 精调：通过域特定数据训练，使预训练LLM适应特定任务。
RAG与精调的优势
- RAG：保留预训练能力，通过外部知识源自定义增强，无需重训练，数据需求较低。
- 精调：面临遗忘问题，依赖高质量数据，缺乏外部知识，不易定制，需要重新训练。
应用场景
- 大型模型（如GPT-4）：RAG优于精调，避免遗忘预训练能力，易于引入外部知识。
- 中型模型：RAG和精调均可行，根据是否需要保留通用知识选择。
- 小型模型：精调更适合，因为它们本身缺乏广泛能力，通过域特定数据训练可以直接获得知识。
预训练模型的使用
- RAG：适用于需要保留通用能力、最小化遗忘、引入外部知识的场景。
- 精调：适用于依赖专业知识或记忆的任务，对于小型模型，直接注入知识风险较低。
实际考虑
- 数据和知识源访问：精调需大量域特定数据集；RAG更依赖外部知识源。
- 知识灵活性：RAG支持频繁更新知识源而无需重新训练；精调需定期训练。
- 训练和推理设施：RAG主要选择和更新数据源；精调需要计算资源。
- 综合应用：许多应用将RAG和精调结合使用，选择最佳方法以适应任务需求。
结论
选择RAG或精调技术对于最大化LLMs、小型模型和预训练系统在金融服务中的性能至关重要。这些考虑因素复杂，依赖于模型大小、用例重点、基础设施限制等。通常，结合RAG和精调可实现对话能力和领域专业知识的最佳平衡。随着LLMs和AI的进步，RAG的重要性将增加，但精调在适合的地方仍然重要。
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