So machen Sie Ihre LLM mit Rag & Feinabstimmung genauer

Stellen Sie sich vor, Sie studieren ein Modul an der Universität für ein Semester. Am Ende, nach einer intensiven Lernphase, machen Sie eine Prüfung - und Sie können sich an die wichtigsten Konzepte erinnern, ohne sie nachzuschlagen.

Stellen Sie sich nun die zweite Situation vor: Ihnen wird eine Frage zu einem neuen Thema gestellt. Sie kennen die Antwort nicht sofort, also nehmen Sie ein Buch ab oder stöbern in einem Wiki, um die richtigen Informationen für die Antwort zu finden.

Diese beiden Analogien repräsentieren zwei der wichtigsten Methoden zur Verbesserung des Grundmodells eines LLM oder zur Anpassung an bestimmte Aufgaben und Bereiche: Abrufenvergrößerungserzeugung (LAB) und Feinabstimmung.

Aber welches Beispiel gehört zu welcher Methode?

Genau das werde ich in diesem Artikel erklären: Danach wissen Sie, was Lappen und Feinabstimmungen sind, die wichtigsten Unterschiede und welche Methode für welche Anwendung geeignet ist.

Lass uns eintauchen!

Inhaltsverzeichnis

• 1. Grundlagen: Was ist Lappen? Was ist Feinabstimmung?
• 2. Unterschiede zwischen Lappen und Feinabstimmung
• 3.. Möglichkeiten zum Aufbau eines Lappenmodells
• 4. Optionen zur Feinabstimmung eines Modells
• 5. Wann wird Rag empfohlen? Wann wird Feinabstimmung empfohlen?
• Letzte Gedanken
• Wo können Sie weiter lernen?

1. Grundlagen: Was ist Lag? Was ist Feinabstimmung?

Großsprachige Modelle (LLMs) wie Chatgpt von Openai, Gemini von Google, Claude von Anthropics oder Deepseek sind unglaublich mächtig und haben sich über eine extrem kurze Zeit in der täglichen Arbeit etabliert.

Eine ihrer größten Einschränkungen ist, dass ihr Wissen auf das Training beschränkt ist. Ein Modell, das 2024 ausgebildet wurde, kennt Ereignisse ab 2025 nicht. Wenn wir das 4O -Modell von ChatGPT fragen, wer der aktuelle US -Präsident ist, und die klare Anweisung geben, dass das Internet nicht verwendet werden sollte, sehen wir, dass es diese Frage nicht mit Sicherheit beantworten kann:

Darüber hinaus können die Modelle nicht einfach auf Unternehmensspezifische Informationen wie interne Richtlinien oder aktuelle technische Dokumentation zugreifen.

Genau hier kommen Lappen und Feinabstimmungen ins Spiel.

Beide Methoden ermöglichen es, ein LLM an bestimmte Anforderungen anzupassen:

RAG - Das Modell bleibt gleich, der Eingang wird verbessert

Ein LLM mit Abruf Augmented Generation (RAG) bleibt unverändert.

Es erhält jedoch Zugriff auf eine externe Wissensquelle und kann daher Informationen abrufen, die nicht in ihren Modellparametern gespeichert sind. RAG erweitert das Modell in der Inferenzphase, indem sie externe Datenquellen verwendet, um die neuesten oder spezifischen Informationen bereitzustellen. Die Inferenzphase ist der Moment, in dem das Modell eine Antwort generiert.

Auf diese Weise kann das Modell ohne Umschulung auf dem Laufenden bleiben.

Wie funktioniert es?

1. Eine Benutzerfrage wird gestellt.
2. Die Abfrage wird in eine Vektordarstellung umgewandelt.
3. Ein Retriever sucht nach relevanten Textabschnitten oder Datensätzen in einer externen Datenquelle. Die Dokumente oder FAQs werden häufig in einer Vektor -Datenbank gespeichert.
4. Der gefundene Inhalt wird als zusätzlicher Kontext auf das Modell übertragen.
5. Das LLM generiert seine Antwort auf der Grundlage der abgerufenen und aktuellen Informationen.

Der entscheidende Punkt ist, dass das LLM selbst unverändert bleibt und die inneren Gewichte des LLM gleich bleiben.

Nehmen wir an, ein Unternehmen verwendet einen internen KI-unterstützten Support-Chatbot.

Der Chatbot hilft den Mitarbeitern, Fragen zu Unternehmensrichtlinien, IT -Prozessen oder HR -Themen zu beantworten. Wenn Sie Chatgpt eine Frage zu Ihrem Unternehmen stellen würden (z. B. wie viele Urlaubstage habe ich noch übrig?), Würde das Modell Ihnen logischerweise keine sinnvolle Antwort zurückgeben. Ein klassischer LLM ohne Lappen würde nichts über das Unternehmen wissen - er wurde nie mit diesen Daten geschult.

Dies ändert sich mit RAG: Der Chatbot kann eine externe Datenbank der aktuellen Unternehmensrichtlinien nach den relevantesten Dokumenten (z. B. PDF -Dateien, Wiki -Seiten oder internen FAQs) durchsuchen und spezifische Antworten geben.

RAG funktioniert ähnlich wie wenn wir Menschen in einer Bibliothek oder in einer Google-Suche nach Suchen nach bestimmten Informationen nachsehen-jedoch in Echtzeit.

Ein Student, der nach der Bedeutung von Crud gefragt wird, schaut schnell im Artikel von Wikipedia nach und Antworten erstellen, lesen, aktualisieren und löschen - genau wie ein Lappenmodell relevante Dokumente abruft. Dieser Prozess ermöglicht es sowohl Menschen als auch KI, fundierte Antworten zu geben, ohne alles auswendig zu lernen.

Und dies macht Lappen zu einem leistungsstarken Werkzeug, um die Antworten genau und aktuell zu halten.

Feinabstimmung-Das Modell wird ausgebildet und speichert das Wissen dauerhaft

Anstatt externe Informationen nachzuschlagen, kann ein LLM auch direkt mit neuem Wissen durch Feinabstimmung aktualisiert werden.

Während der Trainingsphase wird Feinabstimmung verwendet, um dem Modell zusätzlich domänenspezifische Kenntnisse zu vermitteln. Ein vorhandenes Basismodell wird weiter mit spezifischen neuen Daten geschult. Infolgedessen „lernt es“ bestimmte Inhalte und verinnerlicht technische Begriffe, Stile oder bestimmte Inhalte, behält jedoch das allgemeine Verständnis der Sprache bei.

Dies macht eine Feinabstimmung zu einem effektiven Tool zum Anpassen von LLMs an bestimmte Anforderungen, Daten oder Aufgaben.

Wie funktioniert das?

1. Das LLM wird mit einem speziellen Datensatz geschult. Dieser Datensatz enthält spezifische Kenntnisse über eine Domäne oder eine Aufgabe.
2. Die Modellgewichte werden so angepasst, dass das Modell das neue Wissen direkt in seinen Parametern speichert.
3. Nach dem Training kann das Modell Antworten generieren, ohne dass externe Quellen erforderlich sind.

Nehmen wir nun an, wir möchten ein LLM verwenden, das uns fachkundige Antworten auf rechtliche Fragen gibt.

Dazu ist dieser LLM mit legalen Texten geschult, damit sie nach der Feinabstimmung genaue Antworten geben kann. Zum Beispiel lernt es komplexe Begriffe wie „vorsätzliche unerlaubte Handlung“ und kann die entsprechende Rechtsgrundlage im Kontext des jeweiligen Landes benennen. Anstatt nur eine allgemeine Definition zu geben, kann sie relevante Gesetze und Präzedenzfälle zitieren.

Dies bedeutet, dass Sie nicht mehr nur einen allgemeinen LLM wie GPT-4O zur Verfügung haben, sondern ein nützliches Instrument für rechtliche Entscheidungen.

Wenn wir uns die Analogie zum Menschen erneut ansehen, ist die Feinabstimmung vergleichbar mit internalisiertem Wissen nach einer intensiven Lernphase.

Nach dieser Lernphase weiß ein Informatikstudent, dass der Begriff Crud für Erstellen, Lesen, Update, Löschen steht. Er oder sie kann das Konzept erklären, ohne es nachschlagen zu müssen. Der allgemeine Wortschatz wurde erweitert.

Diese Internalisierung ermöglicht schnellere, selbstbewusstere Antworten-genau wie ein fein abgestimmter LLM.

2. Unterschiede zwischen Lappen und Feinabstimmung

Beide Methoden verbessern die Leistung eines LLM für bestimmte Aufgaben.

Beide Methoden erfordern gut vorbereitete Daten, um effektiv zu arbeiten.

Und beide Methoden tragen dazu bei, Halluzinationen zu reduzieren - die Erzeugung falscher oder erfundener Informationen.

Wenn wir uns jedoch die folgende Tabelle ansehen, können wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden sehen:

RAG ist besonders flexibel, da das Modell immer auf aktuelle Daten zugreifen kann, ohne umgeschrieben werden zu müssen. Es erfordert weniger Rechenaufwand im Voraus, benötigt jedoch mehr Ressourcen, während eine Frage (Inferenz) beantwortet. Die Latenz kann auch höher sein.

Die Feinabstimmung hingegen bietet schnellere Schlusszeiten, da das Wissen direkt in den Modellgewichten gespeichert ist und keine externe Suche erforderlich ist. Der Hauptnachteil ist, dass das Training zeitaufwändig und teuer ist und große Mengen hochwertiger Schulungsdaten erfordert.

RAG bietet dem Modell Tools, um bei Bedarf Wissen zu suchen, ohne das Modell selbst zu ändern, während die Feinabstimmung das zusätzliche Wissen im Modell mit angepassten Parametern und Gewichten speichert.

3.. Möglichkeiten zum Aufbau eines Lappenmodells

Langchain ist ein beliebter Rahmen für den Bau einer Pipeline der Abruf Augmented Generation (RAG). Dieses Framework erleichtert die Verknüpfung von LLM -Aufrufen mit einem Abrufsystem und ermöglicht es, Informationen aus externen Quellen gezielt abzurufen.

Wie funktioniert Rag technisch?

1. Abfrageeinbettung

Im ersten Schritt wird die Benutzeranforderung unter Verwendung eines Einbettungsmodells in einen Vektor konvertiert. Dies geschieht beispielsweise mit Text-Embedding-ada-002 von OpenAI oder All-Minilm-L6-V2 aus dem Umarmungsgesicht.

Dies ist notwendig, da Vektordatenbanken nicht durch herkömmliche Texte suchen, sondern semantische Ähnlichkeiten zwischen numerischen Darstellungen (Einbettungen) berechnen. Durch die Konvertierung der Benutzerabfrage in einen Vektor kann das System nicht nur nach genau übereinstimmenden Begriffen suchen, sondern auch Konzepte erkennen, die im Inhalt ähnlich sind.

2. Suchen Sie in der Vector -Datenbank

Der resultierende Abfragevektor wird dann mit einer Vektordatenbank verglichen. Ziel ist es, die relevantesten Informationen zu finden, um die Frage zu beantworten.

Diese Ähnlichkeitssuche erfolgt unter Verwendung von Ann -Algorithmen der ungefähren Nachbarn (Ann Nachbarn). Bekannte Open-Source-Tools für diese Aufgabe sind beispielsweise Faiss von Meta für Hochleistungs-Ähnlichkeitssuche in großen Datensätzen oder Chromadb für kleine bis mittelgroße Abrufaufgaben.

3. Einfügen in den LLM -Kontext

Im dritten Schritt werden die abgerufenen Dokumente oder Textabschnitte in die Eingabeaufforderung integriert, so dass die LLM ihre Antwort basierend auf diesen Informationen generiert.

4. Generierung der Antwort

Das LLM kombiniert nun die Informationen mit seinem allgemeinen Sprachvokabular und generiert eine kontextspezifische Antwort.

Eine Alternative zu Langchain ist die Umarmungs -Face -Transformer -Bibliothek, die speziell entwickelte Lappenklassen liefert:

• 'Ragtokenizer' tokenisiert den Eingang und das Abrufergebnis. Die Klasse verarbeitet den vom Benutzer und den abgerufenen Dokumenten eingegebenen Text.
• Die "Ragretriever" -Klasse führt die semantische Suche und das Abrufen relevanter Dokumente aus der vordefinierten Wissensbasis durch.
• Die Klasse 'RagsequenceForgeneration' nimmt die bereitgestellten Dokumente an, integriert sie in den Kontext und überträgt sie in das tatsächliche Sprachmodell zur Antwortgenerierung.

4. Optionen zur Feinabstimmung eines Modells

Während ein LLM mit RAG externe Informationen für die Abfrage verwendet, ändern wir mit Feinabstimmungen die Modellgewichte so, dass das Modell das neue Wissen dauerhaft speichert.

Wie funktioniert die Feinabstimmung technisch?

1. Vorbereitung der Trainingsdaten

Feinabstimmung erfordert eine qualitativ hochwertige Datenerfassung. Diese Sammlung besteht aus Eingaben und den gewünschten Modellantworten. Für einen Chatbot können dies beispielsweise Fragen-Answer-EIN-Paare sein. Für medizinische Modelle können dies klinische Berichte oder diagnostische Daten sein. Für eine legale KI könnten dies rechtliche Texte und Urteile sein.

Schauen wir uns ein Beispiel an: Wenn wir uns die Dokumentation von OpenAI ansehen, sehen wir, dass diese Modelle ein standardisiertes Chat-Format mit Rollen (System, Benutzer, Assistent) während der Feinabstimmung verwenden. Das Datenformat dieser Frage-Antwortenpaare ist JSONL und sieht zum Beispiel so aus:

 {"messages": [{"role": "system", "content": "Du bist ein medizinischer Assistent."}, {"role": "user", "content": "Was sind Symptome einer Grippe?"}, {"role": "assistant", "content": "Die häufigsten Symptome einer Grippe sind Fieber, Husten, Muskel- und GELENKSCHMERZEN. "}]}

Andere Modelle verwenden andere Datenformate wie CSV-, JSON- oder Pytorch -Datensätze.

2. Auswahl des Basismodells

Wir können einen vorgeborenen LLM als Ausgangspunkt verwenden. Dies können Modelle mit geschlossenen Source wie GPT-3.5 oder GPT-4 über OpenAI-API oder Open-Source-Modelle wie Deepseek, Lama, Mistral oder Falcon oder T5 oder Flan-T5 für NLP-Aufgaben sein.

3. Training des Modells

Die Feinabstimmung erfordert viel Rechenleistung, da das Modell mit neuen Daten geschult wird, um seine Gewichte zu aktualisieren. Insbesondere große Modelle wie GPT-4 oder Lama 65B erfordern leistungsstarke GPUs oder TPUs.

Um den Rechenaufwand zu verringern, gibt es optimierte Methoden wie LORA (Low-Rang-Adaption), wobei nur eine kleine Anzahl zusätzlicher Parameter trainiert werden, oder Qlora (quantisierte LORA), wobei quantisierte Modellgewichte (z. B. 4-Bit) verwendet werden.

4. Modellbereitstellung & Verwendung

Sobald das Modell trainiert wurde, können wir es lokal oder auf einer Cloud -Plattform einsetzen, z. B. das Umarmungsmodell -Hub, AWS oder Azure.

5. Wann wird Rag empfohlen? Wann wird Feinabstimmung empfohlen?

Lappen und Feinabstimmungen haben unterschiedliche Vor- und Nachteile und sind daher für verschiedene Anwendungsfälle geeignet:

Lag ist besonders geeignet, wenn der Inhalt dynamisch oder häufig aktualisiert wird.

Beispielsweise müssen in FAQ -Chatbots, in denen Informationen aus einer Wissensdatenbank abgerufen werden müssen, die ständig erweitert wird. Die regelmäßige technische Dokumentation, die regelmäßig aktualisiert wird, kann auch mit RAG effizient integriert werden - ohne dass das Modell ständig umgeschrieben werden muss.

Ein weiterer Punkt sind Ressourcen: Wenn begrenzte Rechenleistung oder ein kleineres Budget verfügbar sind, ist Rag sinnvoller, da keine komplexen Schulungsprozesse erforderlich sind.

Die Feinabstimmung hingegen ist geeignet, wenn ein Modell auf ein bestimmtes Unternehmen oder eine bestimmte Branche zugeschnitten werden muss.

Die Reaktionsqualität und -Stil können durch gezielte Schulung verbessert werden. Zum Beispiel kann das LLM dann mit präziser Terminologie medizinische Berichte erstellen.

Die grundlegende Regel lautet: Lag wird verwendet, wenn das Wissen zu umfangreich oder zu dynamisch ist, um vollständig in das Modell integriert zu werden, während die Feinabstimmung die bessere Wahl ist, wenn konsistent, aufgabenspezifisches Verhalten erforderlich ist.

Und dann gibt es Raft - die Magie der Kombination

Was ist, wenn wir die beiden kombinieren?

Genau das passiert mit Abrufen Augmented Fine-Tuning (RAFT).

Das Modell wird zunächst durch Feinabstimmung mit domänenspezifischem Wissen angereichert, so dass es die richtige Terminologie und Struktur versteht. Das Modell wird dann mit RAG erweitert, damit es spezifische und aktuelle Informationen aus externen Datenquellen integrieren kann. Diese Kombination sorgt sowohl für ein tiefes Fachwissen als auch in Echtzeit-Anpassungsfähigkeit.

Unternehmen nutzen die Vorteile beider Methoden.

Letzte Gedanken

Beide Methoden-Rag und Feinabstimmung-erweitern die Fähigkeiten eines grundlegenden LLM auf unterschiedliche Weise.

Die Feinabstimmung ist das Modell für eine bestimmte Domäne spezialisiert, während Rag es mit externem Wissen ausstößt. Die beiden Methoden schließen sich nicht gegenseitig aus und können in hybriden Ansätzen kombiniert werden. Bei der Betrachtung der Rechenkosten ist die Feinabstimmung ressourcenintensiv, aber während des Betriebs effizient, während Lag weniger anfängliche Ressourcen erfordert, während sie während der Verwendung mehr verbraucht.

Lappen ist ideal, wenn Wissen zu groß oder dynamisch ist, um direkt in das Modell integriert zu werden. Feinabstimmung ist die bessere Wahl, wenn Stabilität und konsistente Optimierung für eine bestimmte Aufgabe erforderlich sind. Beide Ansätze dienen unterschiedlichen, aber komplementären Zwecken und machen sie wertvolle Werkzeuge in AI -Anwendungen.

Auf meinem Substack schreibe ich regelmäßig Zusammenfassungen über die veröffentlichten Artikel in den Bereichen Tech, Python, Data Science, maschinelles Lernen und KI. Wenn Sie interessiert sind, schauen Sie sich an oder abonnieren Sie.

Wo können Sie weiter lernen?

• OpenAI-Dokumentation-Feinabstimmung
• Umarme Gesichtsblog Qlora
• Microsoft Learn-Augment LLMs mit Lappen oder Feinabstimmung
• IBM Technology YouTube - Rag gegen Feinabstimmung
• DataCamp -Blog - Was ist Floß?
• DataCamp-Blog-Rag gegen Feinabstimmung

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo machen Sie Ihre LLM mit Rag & Feinabstimmung genauer. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!