274 search results for "this"

近几个月来，大型语言模型（LLMs）的受欢迎度显著上升。基于自然语言处理、自然语言理解和自然语言生成的优势，这些模型在几乎每个行业中展示了它们的能力。随着生成式人工智能的引入，这些模型已经被训练成可以像人类一样产生文字回应。 通过着名的GPT模型，OpenAI展示了LLMs的强大能力，并为转型发展铺平了道路。通过微调和检索增强生成（RAG）等方法，提高了AI模型的能力，为更精确和上下文丰富的回应提供了答案。 检索增强生成（RAG） RAG将基于检索和生成的模型结合在一起。与传统生成式模型不同，RAG在不改变基础模型的情况下融入有针对性和当前性的数据，使其能够超越现有知识的边界。 RAG的基本思想是基于特定组织或领域数据构建知识库。随着知识库的定期更新，生成式人工智能可以访问当前和上下文相关的数据。这使得模型能够以更精确、复杂和适合组织需求的方式回应用户输入。 大量动态数据被转换为标准格式，并存储在知识库中。然后，使用嵌入式语言模型对数据进行处理，创建数值表示，并保存在向量数据库中。RAG确保AI系统不仅能产生文字，还能使用最新的和相关的数据。 微调 微调是一种通过对经过预训练的模型进行定制以执行指定动作或显示特定行为的方法。它包括采用已经训练过大量数据点的现有模型，并对其进行修改以实现更具体的目标。可以将擅长生成自然语言内容的预训练模型优化为关注制作笑话、诗歌或摘要。通过微调，开发人员可以将庞大模型的整体知识和技能应用于特定的主题或任务。 微调对于提高特定任务的性能尤其有益。通过通过精心选择的数据集提供专业信息，模型在特定任务中变得熟练，能够产生精确和上下文相关的输出。与从头开始的训练相比，微调大大减少了所需的时间和计算资源，因为开发人员可以利用预先存在的信息。该方法使得模型能够通过适应特定领域来更有效地给出集中的答案。 评估微调和RAG时考虑的因素 RAG通过定期从外部源请求最新数据而无需频繁模型重新训练，在动态数据情况下表现异常出色。而微调则缺乏召回的保证，因此不太可靠。 RAG通过从其他来源获取相关数据增强了LLMs的能力，非常适合需要访问外部知识的应用，如文档摘要、开放域问答和能够从知识库检索数据的聊天机器人。而微调外部信息对于经常更改的数据源可能不可行。 RAG阻止了对较小模型的使用。而微调则提高了小型模型的效能，能够实现更快、更便宜的推理。 RAG可能不会根据所获得的信息自动调整语言风格或领域专业化，因为它主要专注于信息检索。通过微调允许调整行为、写作风格或特定领域知识，能够提供与特定风格或专业领域深度匹配的答案。 RAG通常不容易出现错误的信息，它的每个答案都是基于检索到的信息。微调可能会减少错误信息，但当面对新的刺激时，可能仍会造成虚构的反应。 RAG通过将响应生成分为离散阶段，提供了透明度，并提供了检索数据的信息。微调增加了回答背后逻辑的不透明性。 RAG和微调的用例有何不同？ LLMs可以用于多种NLP任务的微调，如文本分类、情感分析、文本生成等，其中主要目标是根据输入理解和产生文本。RAG模型在需要访问外部知识的任务情况下表现出色，如文档摘要、开放域问答和能够从知识库检索数据的聊天机器人。 基于训练数据的RAG和Fine-tuning的区别 在对LLM进行Fine-tuning时，虽然它们不专门使用检索方法，但它们依赖于任务特定的训练材料，这些材料通常是与目标任务匹配的标记示例。另一方面，RAG模型被训练用于检索和生成任务。这需要将显示成功检索和使用外部信息的数据与生成的监督数据进行结合。 架构差异 为了对LLM进行Fine-tuning，通常需要使用诸如GPT等预训练模型，并在任务特定数据上对其进行训练。架构不变，只对模型参数进行微小修改，以最大化特定任务的性能。RAG模型具有混合架构，通过将外部存储模块与基于GPT的transformer式LLM相结合，实现了从知识源（如数据库或文档集合）的有效检索。 结论 总之，在人工智能这个不断变化发展的领域中，选择RAG和Fine-tuning之间的方法取决于应用需求。这些方法的组合可能会导致更复杂、更适应性强的AI系统，随着语言模型的不断发展。 参考资料…