Stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 och Llama 3 har påverkat AI-landskapet och gjort underverk, allt från kundservice till innehållsgenerering. Men att anpassa dessa modeller för specifika behov innebär vanligtvis att välja mellan två kraftfulla tekniker: Retrieval-Augmented Generation (RAG) och finjustering.
Även om båda dessa tillvägagångssätt förbättrar LLM, är de artikulerade mot olika syften och är framgångsrika i olika situationer. Låt oss studera dessa två metoder i detalj fördelar och nackdelar och hur man kan välja en för deras behov.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – vad är det?
RAG är ett tillvägagångssätt som synergerar det generativa LLMs kapacitet med hämtning för kontextuellt exakta svar. Istället för att bara använda den kunskap den testade på, hämtar RAG relevant information via externa databaser eller kunskapsarkiv för att ingjuta informationen i svarsgenereringsprocessen.
Hur RAG fungerar
- Inbäddningsmodell: Bäddar in både dokumenten och frågorna i vektorutrymmet för att göra en jämförelse mer effektiv.
- retriever: Undersöker en kunskapsbas via inbäddningar för att ta tag i relevanta dokument.
- Reranker: Poäng de hämtade dokumenten efter hur relevanta de är.
- Språkmodell: Slår ihop hämtad data med en användares frågor till ett svar.
Fördelar med RAG
- Dynamiska kunskapsuppgraderingar: Ger en effektiv informationsträff med uppdateringsprocesserna kraftigt reducerade genom processen med modellomskolning.
- Reducering av hallucinationer: Genom att korrekt grunda svar på extern kunskap minimerar RAG faktiska felaktigheter.
- skalbarhet: Kan enkelt bäddas in i stora, olika datauppsättningar och därigenom tillåta dess alternativ för användbara öppna och dynamiska uppgifter, såsom kundagenter och nyhetssammanfattningar.
Begränsningar för RAG
- Latens: Själva uppmärksamheten i informationsextraktion, fördröjer utmatningstiden vilket resulterar i högre latens och gör den irrelevant för realtidsarbetsmiljöer.
- Kvalitet på kunskapsbasen: Tillförlitlighet i hämtning och relevans av extern kunskap blir viktig eftersom svaren enbart beror på dessa källor.
Finjustering - vad är det?
Finjustering är en process för att omskola en förtränad LLM på en specifik domändatauppsättning för att förbereda specialiserad uppgiftsexekvering, vilket gör att modellen fullt ut kan förstå nyanserade mönster som finns inom gränsen för ett visst sammanhang.
Hur finjustering fungerar
- Förberedelse av data: Uppgiftsspecifika datauppsättningar måste rengöras och läggas åt sidan i delmängder för utbildning, validering och testning.
- Modellutbildning: LLM kommer att behöva träna på denna datauppsättning med metoder som inkluderar backpropagation och gradient descent.
- Innehåll i Hyperparameter Tuning: Ger finjustering av några av de kritiska hyperparameterinnehållen, såsom batchstorlek och inlärningshastighet, bland annat.
Fördelar med finjustering
- Anpassning: Tillåter auktoriteter över modellens handlingar, ton och stil i utdata.
- Effektivitet i slutledning: När en LLM har finjusterats ger den snabba svar utan någon extern hämtningsprocess.
- Specialiserade färdigheter: Bäst lämpad för applikationer som kräver kvalitet och noggrannhet inom välförstådda domäner, såsom frysning, medicinska utvärderingar och kontraktsanalys.
Nackdelar med finjustering
- Resursintensiv: Kräver både stor datorkraft och tillräckligt högkvalitativ märkt data.
- Katastrofal glömma: Finjustering tenderar att skriva över tidigare förvärvad generisk kunskap och därigenom begränsa dess potential att tillgodose nya uppgifter.
- Statisk kunskapsbas: När utbildningen väl har slutförts förblir dess kunskap intakt såvida den inte lärs om på ytterligare nya data.
Viktiga skillnader mellan RAG och finjustering
| Leverans | Retrieval-Augmented Generation (TRASA) | Finjustering |
|---|---|---|
| Kunskapskälla | Externa databaser (dynamiska) | Internaliserad under träning (statisk) |
| Anpassningsförmåga till nya data | Hög; uppdateringar via externa källor | Låg; kräver omskolning |
| Latens | Högre på grund av hämtningssteg | Låg; generering av direkta svar |
| Anpassning | Begränsad; förlitar sig på externa data | Hög; anpassade till specifika uppgifter |
| Skalbarhet | Skalas enkelt med stora datamängder | Resurskrävande i skala |
| Använd exempel på fall | Frågor och svar i realtid, faktakontroll | Sentimentanalys, domänspecifika uppgifter |
När ska man välja RAG vs. Fine-Tuning
Applikationsområde som behöver information i realtid
Om applikationen behöver uppdaterad kunskap i realtid, måste RAG användas: nyhetssammanfattning och kundsupportsystem som förlitar sig på de snabbt föränderliga data. Exempel: Virtuell assistent som hämtar liveuppdateringar som aktiekurser och väderdata.
Domänkompetens
När finjustering krävs för precisionen i en smal domän kan man antingen gå för finjustering inom områdena juridisk dokumentgranskning och medicinsk textanalys. Exempel: En finjusterad modell utbildad i medicinsk litteratur för användning vid diagnos av tillstånd baserat på patientanteckningar.
Skala
RAG är framträdande med skalning för öppna frågor i vårt utrymme, och hämtar resultaten från olika kunskapsbaser dynamiskt. Exempel: En sökmotor med svar i verkliga fall som ger kommentarer från flera branscher utan omskolning.
Resurstillgänglighet
Finjustering kan vara ett bättre övergripande alternativ för användningsfall i mindre skala där en statisk datauppsättning skulle räcka. Exempel: En bot tränad på en uppsättning vanliga frågor som används internt av ett företag.
Nya trender
- Hybridmetoder: Kombinera RAG med minimering, det bästa av två världar. Till exempel:
- RAG för att hämta dynamiskt sammanhang samtidigt som man finjusterar språkmodellen på uppgiftsspecifika nyanser. Exempel: juridiska assistenter får tillgång till rättspraxis samtidigt som de sammanfattar dem på ett konsekvent sätt.
- Parametereffektiv finjustering (PEFT): LoRA (lågrankad anpassning) hjälper till att minimera parameteruppdateringar under finjustering, vilket leder till mycket begränsade datoransträngningar samtidigt som den ger maximal noggrannhet.
- Multimodal RAG: Framtida framsteg kommer att anta en blandad syn på RAG-system genom att kombinera text, bilder och ljud för rik interaktion över olika media.
- Förstärkningsinlärning i RAG: Förstärkningsinlärning kan hjälpa till att optimera hämtningsstrategier genom att belöna modellerna för att generera mer relevanta och meningsfulla resultat.
[Läs även: Revolutionerar AI med multimodala stora språkmodeller (MLLM)]
Verkliga exempel på
| RAG | Finjustering |
|---|---|
| Virtuella assistenter som Siri och Alexa hämtar liveinformation. | Sentimentanalysmodeller är så småningom avsedda för att övervaka sociala medier. |
| Kundsupportverktyg som kategoriserar biljetter med hjälp av historiska data och vanliga frågor. | Juridisk AI utbildad i jurisdiktionsbaserad rättspraxis. |
| Forskningsverktyg hämtar uppsatser från akademiska tidskrifter i realtid för att leverera vissa insikter. | Översättningsmodeller som kan finjusteras för branschspecificerande språkpar. |
Slutsats
Både RAG och finjustering är kraftfulla tekniker definierade för att lösa olika utmaningar för att optimera LLM. Välj RAG när uppmärksamhet mot utvärdering, skalning och hämtning i realtid är primär, och, däremot finjustering när uppgiftsorienterad precision, anpassning och expertis är ett måste.
