RAG 与微调：对比分析

• RAG： 在查询时使用外部知识增强 LLM，更适合动态知识，并且以更具成本效益的方式整合新信息。
• 微调： 在特定数据集上进一步训练 LLM，使其适应特定任务或领域；更适合学习数据集中的特定风格或模式。
• 权衡： RAG 依赖于外部知识来源的数据质量，且推理成本较高；微调的训练成本可能很高，训练效果不能保证，且存在过拟合风险。

互补方法： RAG 和微调有时可以结合使用以获得最佳性能。

RAG 与微调的比较

何时使用RAG？

• 当需要LLM能够访问并利用最新的、动态变化的信息时。
• 当需要LLM能够回答特定领域或私有数据相关的问题，需要访问实时或频繁更新信息的聊天机器人和虚拟助手时。
• 当数据量极其庞大希望以较低的成本和较快的速度将外部知识整合到LLM中时。
• 当需要LLM的回答能够追溯到具体的证据来源，以提高可信度和透明度时。

何时使用微调？

• 当需要LLM学习特定的风格、语气或输出格式时（例如营销材料、创意写作）。
• 当需要LLM执行特定的下游任务，（例如文本分类、情感分析或命名实体识别），并且有针对这些任务的标注数据时。
• 当希望将一些核心的、相对静态的领域知识（例如法律、医疗、金融）深层地融入到模型中，以便在推理时能够更高效地利用这些知识。
• 当数据量有限，但希望模型能够更好地理解和处理这些特定数据时。

混合方法

在某些情况下，结合微调和 RAG 的混合方法可以实现最佳性能。例如，可以先对模型进行微调以获得领域特定的理解，然后在 RAG 架构中使用该模型来访问最新的信息。

结论

检索增强生成 (RAG) 和微调是两种重要的技术，用于提升大型语言模型的性能。RAG 通过在推理时检索外部知识来增强 LLM 的能力，使其能够提供更准确、相关和及时的响应，尤其适用于需要处理动态数据的场景。而微调则通过在特定数据集上进行额外的训练来调整 LLM 的内部参数，使其在特定领域或任务上表现更出色。

选择哪种方法取决于具体的应用场景、数据特性、成本考量以及对开发者技能的要求。在某些复杂的应用中，结合使用 RAG 和微调的混合方法可以充分发挥两者的优势，从而实现更优的性能。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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