如果你對 RAG 還不是很熟悉的話，請閱讀之前的文章 “Elasticsearch：什么是檢索增強生成 - RAG？”。你可以閱讀文章 “Elasticsearch：在你的數(shù)據(jù)上訓練大型語言模型 (LLM)” 來了解更多關(guān)于如何訓練你的模型。在今天的文章中，我們來講述 RAG 及 大語言模型的優(yōu)缺點。這篇文章旨在優(yōu)化語言模型的終極指南。
介紹
你是否正在努力充分利用大型語言模型 (LLM)？ 你不是一個人。 好消息是，你可以選擇：檢索增強生成 (RAG) 和微調(diào)。 但哪一款適合你呢？ 讓我們來看看吧。
兩大巨頭：RAG 和微調(diào)
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RAG：想象一下你的 LLM 是一名偵探。 RAG 允許它在解決案件（回答你的查詢）之前從各種來源搜索線索（數(shù)據(jù)）。
- 該方法幫助模型搜索并使用外部信息來回答問題或生成文本。 可以把它想象成一個學生在回答問題之前先在教科書中查找事實。
在很多的情況下，我們可以很方便地使用 Elasticsearch 來作為向量數(shù)據(jù)庫，并輕松地實現(xiàn) RAG。詳細實現(xiàn)請參閱文章 “ChatGPT 和 Elasticsearch：OpenAI 遇見私有數(shù)據(jù)（一）”。
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微調(diào)：將其視為 LLM 的專門訓練營。 它針對特定游戲（任務(wù)）磨練自己的技能，使其成為明星玩家。
- 在這里，你可以根據(jù)特定數(shù)據(jù)訓練已經(jīng)構(gòu)建的模型，以使其更好地完成特定任務(wù)。 這就像一位廚師已經(jīng)知道如何烹飪，但參加了一門特殊的課程來改進特定的食譜。
是什么讓他們與眾不同
- 目標：RAG 是你的數(shù)據(jù)偵探，而微調(diào)則將你的模型變成專家。
- 輕松又省錢：RAG 就像按照菜譜做飯一樣； 它更容易而且通常更便宜。 Fine-Tuning 就像創(chuàng)造一道美食； 它很復雜，但可以更令人滿意。
風險：為什么你的選擇很重要
明智地選擇，否則你最終可能會得到一個低效、昂貴且難以管理的模型。 以下是如何避免陷阱。
你的清單：做出正確的選擇
- 你需要外部信息嗎？ 選擇?RAG。
- 想要自定義行為嗎？ 選擇微調(diào)。
- 有很多具體數(shù)據(jù)嗎？ 微調(diào)會發(fā)光。
- 數(shù)據(jù)不斷變化？ RAG 保持更新。
- 需要解釋模型的答案嗎？ RAG 提供更高的透明度。
現(xiàn)實世界場景：哪一個獲勝？
我們將探討如何在 RAG 和微調(diào)之間進行選擇，以完成總結(jié)文章、在公司環(huán)境中回答問題以及自動化客戶支持等任務(wù)。
超越基礎(chǔ)：需要考慮的其他因素
從可擴展性和實時需求到道德和現(xiàn)有系統(tǒng)，我們將討論其他可能使天平有利于一種方法而不是另一種方法的因素。
結(jié)論：你的成功之路
請記住，最好的方法是符合你的特定需求和目標的方法。 在許多情況下，你需要同時使用兩者。 因此，評估、選擇和優(yōu)化你的 LLM 成功之路！文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-761984.html
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到了這里，關(guān)于Elasticsearch：RAG vs Fine-tunning (大語言模型微調(diào))的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
