文章详细介绍了大语言模型知识注入的多种方法，包括参数更新型(微调)和非参数更新型(RAG)两大类，并分析了各自适用场景。RAG在动态知识注入中更高效，而微调在深度适应中更有效但资源消耗大。此外还讨论了强化学习、提示工程、转移学习、知识编辑等知识注入技术，以及当前Transformer架构的饱和问题，展望了Sakana AI提出的"持续思维机器"架构作为未来发展方向。

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新的数据样本不断增加并没有增加大模型的知识。互联网高质量文本耗尽枯竭。AI生成内容增多，导致“模型崩溃”（训练于低质合成数据，性能退化）。

大语言模型（LLMs）可以通过多种方式注入或添加知识，以提升其在特定领域或任务上的表现。这些方法主要分为参数更新型（如微调）和非参数更新型（如RAG）。

方法的选择取决于数据量、计算资源、知识更新频率和任务类型。总体上，RAG 在动态知识注入中更高效，而微调在深度适应中更有效，但资源消耗大。RLHF 更偏行为优化,常见混合方法（如RAG+微调）的使用。

微调（Fine-Tuning）：通过在特定数据集上继续训练预训练模型，调整模型权重来注入领域知识。包括全参数微调（Full Fine-Tuning）和参数高效微调（PEFT，如LoRA、QLoRA，只调整少量参数）。深度适应模型，永久注入知识。易过拟合，高成本；更新缓慢，不适合动态数据。常用于医疗诊断、金融报告生成等需精确术语和格式的任务。

强化学习（Reinforcement Learning，如RLHF）：使用人类反馈（RLHF）或AI反馈（RLAIF）通过奖励机制迭代优化模型。更多用于行为对齐和主观任务改进，而不是直接注入事实知识，但可结合知识数据增强模型响应。处理动态、主观任务；可结合人类/AI反馈自适应。聊天机器人对齐、个性化推荐等需人类判断的任务。

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）：在推理时从外部知识库检索相关信息，并将其作为上下文输入模型。不改变模型权重，动态注入知识。

提示工程（Prompt Engineering）/上下文学习（In-Context Learning）：通过精心设计的提示或少样本示例在推理时注入知识，无需训练。包括零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习。动态、实时注入；可追溯来源，提高透明度；避免遗忘。内部知识搜索、实时新闻/股票查询等频繁更新的场景。

Image Source:https://arxiv.org/abs/2305.10601

转移学习（Transfer Learning）：从预训练模型中冻结部分层，只微调或添加新层来适应新任务，保留原有知识的同时注入新信息。高效利用预训练；减少从头学习。从通用模型适应新域，如从英文到特定语言任务。

知识编辑（Knowledge Editing）:直接修改模型参数以更新特定事实或实体知识，而不影响整体能力。常见于低资源场景。更新特定事实，如纠正模型中的错误知识。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.11905

构建小型任务特定模型（Building Smaller Task-Specific Models）：从预训练模型蒸馏或从头训练小型模型，专注于特定知识领域。如嵌入式设备上的特定任务，移动AI助手等。

知识图谱集成（Knowledge Graph Integration）：将结构化知识图谱嵌入模型或通过提示/RAG结合，提供关系性知识。结构化注入；改善复杂查询。问答系统、推荐引擎需实体关系的场景。

Transformer架构的共同发明者之一，Llion Jones 于 2023 年 7 月离开Google，创立了Sakana AI，总部位于东京。Llion Jones 最近对外宣称将大幅减少对Transformer的研究，原因很简单——这个领域已经过于饱和。

• 饱和与冗余研究： 就像早年对循环神经网络（RNN）进行无休止的微小修改（如LSTMs和GRUs的各种变体）一样，当前许多研究论文只是在Transformer这一基本架构上进行无休止的微调。

• 突破的价值归零：Transformer出现后，所有关于RNN的细微改进研究瞬间变得“多余”一样，未来一旦出现新的突破性架构，我们现在投入的大量时间和资源可能被浪费。

• 局部最优陷阱： 行业内普遍认为只要不断扩大规模和计算资源，“条条大路通罗马”。然而，这反而使得寻找下一代架构变得更加困难，因为现有的Transformer“已经足够好”，导致我们被困在一个“局部最小值”中。

Sakana AI这家公司提出通过革命性的“持续思维机器”（Continuous Thought Machine, CTM）架构，重新定义深度学习模型的推理与适应能力。

​最后

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AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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