Différence de chiffon de réglage fin du grand modèle

Cet article compare les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour la génération de texte. Les LLM excellent dans la fluidité et la diversité, mais peuvent manquer de pertinence et de cohérence. Les modèles RAG donnent la priorité à la pertinence et à l'exhaustivité en

Grands modèles linguistiques par rapport à la génération augmentée par récupération : quelle est la différence ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des modèles génératifs formés sur de grandes quantités de données textuelles. Les modèles de génération augmentée par récupération (RAG) combinent des techniques de récupération et de génération. Dans la génération augmentée par récupération, un ensemble initial de documents pertinents est récupéré à partir d'une base de données, puis un modèle de langage est utilisé pour générer un texte en langage naturel qui est à la fois pertinent pour les documents récupérés et cohérent avec l'invite de saisie.

Avantages clés. et inconvénients de chaque approche

Grands modèles linguistiques :

• Avantages : Les LLM peuvent générer un texte fluide, cohérent et diversifié. Ils peuvent également être utilisés pour générer du texte dans une variété de styles et de tons.
• Inconvénients : Les LLM peuvent générer un texte absurde ou biaisé. Ils peuvent également être coûteux à former et nécessiter l'accès à de grands ensembles de données de formation. Ils peuvent également être utilisés pour générer du texte sur des sujets pour lesquels il existe une quantité limitée de données de formation.

Inconvénients : Les modèles RAG peuvent être plus complexes à former que les LLM. Ils peuvent également être sensibles à la qualité des documents récupérés.

• Impact sur la qualité et la diversité du texte généré
Les LLM peuvent générer un texte fluide et cohérent, mais il peut être difficile de contrôler la qualité et la diversité. du texte généré. En effet, les LLM sont formés sur de très grands ensembles de données et la qualité du texte généré est souvent déterminée par la qualité des données de formation.
• En revanche, les modèles RAG peuvent être utilisés pour générer un texte à la fois pertinent et complet. En effet, les modèles RAG récupèrent d'abord un ensemble de documents pertinents, ce qui permet de garantir que le texte généré est pertinent par rapport à la requête de l'utilisateur. De plus, les modèles RAG peuvent être utilisés pour générer du texte sur des sujets pour lesquels il existe une quantité limitée de données de formation.

Applications industrielles

Les LLM sont bien adaptés à des tâches telles que la génération de textes marketing, l'écriture de scripts et la création de réseaux sociaux. contenu médiatique. Les modèles RAG sont bien adaptés aux tâches telles que la génération d'articles de presse, de documents juridiques et de transcriptions du service client.

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