Големите езикови модели (LLM) като GPT-4 и Llama 3 повлияха на AI пейзажа и извършиха чудеса, вариращи от обслужване на клиенти до генериране на съдържание. Въпреки това, адаптирането на тези модели за специфични нужди обикновено означава избор между две мощни техники: Retrieval-Augmented Generation (RAG) и фина настройка.
Въпреки че и двата подхода подобряват LLM, те са артикулирани към различни цели и са успешни в различни ситуации. Нека проучим подробно предимствата и недостатъците на тези два метода и как човек може да избере един за своите нужди.
Генериране с допълнено извличане (RAG) – какво е това?
RAG е подход, който синергизира генеративното възможности на LLMs с извличане на контекстуално точни отговори. Вместо да използва само знанията, върху които тества, RAG извлича подходяща информация чрез външни бази данни или хранилища на знания, за да влее информацията в процеса на генериране на отговори.
Как работи RAG
- Модел на вграждане: Вгражда както документите, така и заявките във векторното пространство, за да направи сравнението по-ефективно.
- порода ловджийско куче: Разглежда база от знания чрез вграждания, за да вземе подходящи документи.
- Прекласиране: Оценява извлечените документи според това колко уместни са.
- Езиков модел: Обединява извлечените данни със заявките на потребителя в един отговор.
Предимства на RAG
- Динамични надстройки на знания: Осигурява ефективно попадение на информация с процесите на актуализиране, значително намалени чрез процеса на преквалификация на модела.
- Намаляване на халюцинациите: Чрез правилно основаване на отговорите на външни знания, RAG минимизира фактическите неточности.
- скалируемост: Може лесно да бъде вграден в големи, разнообразни набори от данни, като по този начин позволява опциите му за полезни отворени и динамични задачи, като клиентски агенти и обобщаване на новини.
Ограничения на RAG
- Забавяне: Самото внимание при извличане на информация забавя времето за извеждане, което води до по-висока латентност и го прави неуместно за работни среди в реално време.
- Качество на базата от знания: Надеждността при извличането и уместността на външни знания стават важни, тъй като отговорите зависят единствено от тези източници.
Фина настройка - какво е това?
Фината настройка е процес на преобучение на предварително обучен LLM на специфичен набор от данни на домейн при подготовката за изпълнение на специализирана задача, което позволява на модела да разбере напълно нюансираните модели, съществуващи в границите на определен контекст.
Как работи фината настройка
- Подготовка на данните: Наборите от данни, специфични за задачата, ще трябва да бъдат почистени и отделени в подмножества за обучение, валидиране и тестване.
- Обучение на модели: LLM ще трябва да тренира върху този набор от данни с методи, които включват обратно разпространение и градиентно спускане.
- Съдържание на настройката на хиперпараметъра: Осигурява фина настройка на няколко от критичните хиперпараметрични съдържания, като размер на партида и скорост на обучение, между другото.
Предимства на фината настройка
- персонализиране: Позволява власт над действията, тона и стила на модела в резултатите.
- Ефективност в извода: Когато LLM е фино настроен, той дава бързи отговори без външен процес на извличане.
- Специализиран набор от умения: Най-подходящ за приложения, които изискват качество и точност в добре разбрани домейни, като замразяване, медицински оценки и анализ на договори.
Минуси на фината настройка
- Ресурсно интензивен: Изисква както голяма изчислителна мощност, така и достатъчно висококачествени етикетирани данни.
- Катастрофално забравяне: Фината настройка има тенденция да презаписва придобитите по-рано общи знания и по този начин да ограничава потенциала им да изпълнява нови задачи.
- Статична база знания: След като обучението е завършено, неговите знания остават непокътнати, освен ако не бъдат преобучени на допълнителни нови данни.
Основни разлики между RAG и фина настройка
| Особеност | Генериране с допълнено извличане (парцала) | Фина настройка |
|---|---|---|
| Източник на знания | Външни бази данни (динамични) | Вътрешен по време на тренировка (статичен) |
| Адаптивност към нови данни | Висока; актуализации чрез външни източници | Ниска; изисква преквалификация |
| латентност | По-високо поради стъпките за извличане | Ниска; генериране на директен отговор |
| Персонализиране | ограничено; разчита на външни данни | Висока; съобразени с конкретни задачи |
| скалируемост | Лесно се мащабира с големи набори от данни | Ресурсно интензивен в мащаб |
| Примери за използване | Въпроси и отговори в реално време, проверка на факти | Анализ на настроението, специфични за домейна задачи |
Кога да изберете RAG срещу фина настройка
Област на приложение, нуждаеща се от информация в реално време
Ако приложението се нуждае от актуални знания в реално време, тогава трябва да се използва RAG: системи за обобщаване на новини и поддръжка на клиенти, разчитащи на бързо променящите се данни. Пример: Виртуален асистент, който извлича актуализации на живо като цени на акции и данни за времето.
Експертиза в областта на домейна
Когато е необходима фина настройка за прецизността на тесен домейн, можете да отидете за фина настройка в областите на преглед на правни документи и анализ на медицински текстове. Пример: Фино настроен модел, обучен върху медицинска литература за използване при диагностициране на състояния въз основа на бележки на пациента.
Мащаб
RAG е на видно място с мащабиране за отворени заявки в нашето пространство, извличайки констатациите от различни бази знания динамично. Пример: Търсачка с отговори на реални случаи, предоставяща мултииндустриални коментари без преквалификация.
Наличност на ресурси
Фината настройка може да бъде по-добра цялостна опция за случаи на употреба в по-малък мащаб, където статичен набор от данни би бил достатъчен. Пример: Бот, обучен на набор от често задавани въпроси, използвани вътрешно от компания.
Възникващи тенденции
- Хибридни подходи: Комбиниране на RAG с минимизиране, най-доброто от двата свята. Например:
- RAG за извличане на динамичен контекст при фина настройка на езиковия модел спрямо специфични за задачата нюанси. Пример: правните асистенти имат достъп до съдебни практики, като същевременно ги обобщават последователно.
- Параметрно ефективна фина настройка (PEFT): LoRA (адаптиране с нисък ранг) подпомага усилията за минимизиране на актуализациите на параметри по време на фина настройка, като по този начин води до много ограничени изчислителни усилия, като същевременно осигурява максимална точност.
- Мултимодален RAG: Бъдещите постижения ще приемат смесен изглед в RAG системите чрез комбиниране на текст, изображения и аудио за богато взаимодействие върху различни медии.
- Подсилващо обучение в RAG: Обучението с подсилване може да помогне за оптимизиране на стратегиите за извличане, като възнаграждава моделите да генерират по-подходящи и смислени резултати.
[Прочетете също: Революционизира AI с мултимодални големи езикови модели (MLLM)]
Примери от реалния свят на
| RAG | Фина настройка |
|---|---|
| Виртуални асистенти като Siri и Alexa извличат информация на живо. | Моделите за анализ на настроенията в крайна сметка са предназначени за наблюдение на социални медии. |
| Инструменти за поддръжка на клиенти, които категоризират билети, използвайки исторически данни и често задавани въпроси. | Правен AI, обучен по съдебна практика, базирана на юрисдикция. |
| Изследователските инструменти извличат статии от академични списания в реално време, за да предоставят определени прозрения. | Модели за превод, които могат да бъдат фино настроени за езикови двойки, специфични за индустрията. |
Заключение
Както RAG, така и фината настройка са мощни техники, дефинирани за разрешаване на различни предизвикателства при оптимизирането на LLM. Изберете RAG когато вниманието към оценката, мащабирането и извличането в реално време е основно и, за разлика от това, фина настройка когато ориентираната към задачата прецизност, персонализиране и опит са задължителни.
