大模型微調 rag 區別

本文比較了用於文本生成的大型語言模型 (LLM) 和檢索增強生成 (RAG) 模型。法學碩士在流暢性和多樣性方面表現出色，但可能缺乏相關性和連貫性。 RAG 模型優先考慮相關性和全面性

大型語言模型與檢索增強生成：有什麼區別？

大型語言模型 (LLM) 是基於大量文字資料訓練的生成模型。檢索增強生成（RAG）模型結合了檢索和生成技術。在檢索增強生成中，從資料庫中檢索一組初始相關文檔，然後使用語言模型產生與檢索到的文檔相關且與輸入提示一致的自然語言文字。

每種方法的主要優點和缺點

大型語言模型：

• 優點： LLM 可以產生文字流暢、連貫、多樣。它們也可以用於生成各種風格和語氣的文字。
• 缺點：法學碩士可以產生無意義或有偏見的文本。它們的訓練成本也可能很高，並且需要存取大型訓練資料集。

擷取增強產生：

• 優點： RAG 模型可以產生相關且全面的文字。它們也可以用於產生訓練資料量有限的主題的文字。
• 缺點：RAG 模型的訓練可能比 LLM 更複雜。他們也可能對檢索到的文檔的品質很敏感。

對生成文本的品質和多樣性的影響

法學碩士可以產生流暢的文本且連貫，但可能難以控制生成文本的品質和多樣性。這是因為 LLM 是在非常大的資料集上進行訓練的，生成文字的品質通常由訓練資料的品質決定。

相較之下，RAG 模型可用於產生既相關又相關的文字且全面。這是因為 RAG 模型首先檢索一組相關文檔，這有助於確保產生的文字與使用者的查詢相關。此外，RAG 模型可用於產生訓練資料量有限的主題的文字。

行業應用

LLM 非常適合任務例如產生行銷文案、編寫腳本和創建社交媒體內容。 RAG 模型非常適合產生新聞文章、法律文件和客戶服務記錄等任務。

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