关于大模型微调与RAG的选型建议
一只产品汪啊
2024-07-11 19:06:28
并不是所有的场景都适合用RAG
懒人目录：
- 微调与RAG介绍
- 微调和RAG的优劣势对比
- 各自适用场景
- 技术方案分析案例
📍微调与RAG的对比与选择
✅性能
- 微调：在特定任务上，微调后的模型通常具有更高的性能和准确性，因为模型参数经过了专门训练。
- RAG：性能受限于检索系统和知识库的质量，但在知识库完善的情况下，可以提供较为准确和最新的信息。
✅数据与更新
- 微调：需要大量标注数据，且知识更新需要重新训练模型。
- RAG：数据需求较少，通过检索机制可以动态更新知识。
✅推理速度
- 微调：推理速度快，因为只需要一次模型调用。
- RAG：推理速度相对较慢，因为需要检索和生成两个步骤。
✅灵活性与适应性
- 微调：适应性较差，主要适用于特定任务和稳定环境。
- RAG：适应性强，可以处理多样化任务，适合动态环境。
📍技术案例分析：由场景而定
选择微调还是RAG取决于具体应用场景和需求：
1⃣️如果任务和数据相对稳定，且有充足的标注数据，微调是较好的选择，可以提供高效、准确的结果。
2⃣️如果外部知识频繁更新，任务多样化，且标注数据不足，RAG更为适合，可以提供灵活、动态的知识支持。
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EDC-??
你好 产品在这个案例中需要做什么吗 这些是不是技术主导就可以