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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型项目中RAG与微调的选择:一场关于效率与效果的对话
发布日期:2024-07-02 08:12:06 浏览次数: 2352 来源:知识哨


在深度学习领域,预训练模型的兴起为自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等任务带来了革命性的突破。

然而,如何将这些大型预训练模型有效应用于具体业务场景,成为研究者和工程师面临的挑战之一。

本文旨在探讨两种主流方法——微调(Fine-tuning)与检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)在大模型项目中的应用与选择,通过对比分析,为相关领域的实践者提供决策参考。

一、微调:传统路径的优化

微调是一种常见的模型迁移学习策略,它允许我们利用预训练模型在大量无标注数据上获得的通用知识,通过在特定任务的小规模有标注数据集上进行进一步训练,使模型能够适应特定领域的语义或视觉特征。

这一过程通常涉及调整预训练模型的部分或全部参数,以最小化新任务上的损失函数。

微调的优点在于其灵活性和泛化能力,能够快速适配到不同的下游任务中。

然而,它也存在一些局限性,如对标注数据的依赖、过拟合风险以及计算资源的高需求。

二、RAG:检索与生成的融合

RAG是一种结合了检索技术与生成模型的创新方法,旨在解决大规模预训练模型在特定领域应用时的信息缺失问题。

RAG模型在生成输出前,先从外部知识库中检索相关信息,然后将检索结果与输入信息融合,共同作为生成模块的输入。

这种方法的优势在于能够利用外部知识库的丰富信息,提高模型的准确性和可靠性,尤其是在处理长尾、稀有事件或领域特定信息时表现突出。

然而,RAG的实现需要构建和维护高质量的知识库,且检索与生成之间的交互机制设计是其关键挑战。

三、选择依据:场景驱动的考量

在决定采用微调还是RAG时,应综合考虑项目需求、资源约束和预期目标。

对于那些数据充足、领域相对通用的任务,微调可能是一个更直接、成本效益更高的选择。

而当面临数据稀缺、任务复杂度高或需要高度领域专业知识的情景时,RAG凭借其对额外信息的高效利用,可能展现出更为显著的优势。

此外,计算资源的可用性、模型部署的环境和时间成本也是不可忽视的因素。

1、动态的数据

这里动态的数据是指经常会变化的数据,比如企业里的一些业务数据。

为了能够满足这个场景,那实际上最适合的明显就是RAG。

如果使用微调的话,每次数据的改变,我们都需要重新去微调我们的模型,这显然是不划算的。

如果使用RAG的话,我们其实不太需要关注它的数据的改动有多频繁。

我们只需要在需要的时候,把数据检索出来就可以。

2、模型能力的定制

比如我们在开发的时候,希望模型具备一定特殊的能力。

这种特殊的能力,比如让模型以特殊的口吻去跟用户交流。

这种能力可能是基座模型所不具备的,这个时候,显然最适合的就是微调了。

比如我们的模型需要去阅读一些金融领域的研报,或者抽取一些内容,或者让它以某种口吻去进行销售。

3、解决模型的幻觉问题

模型的幻觉问题(Hallucination)是在自然语言处理(NLP)领域中,尤其是使用大型语言模型(LLMs)时遇到的一个重要挑战。

幻觉通常指的是模型生成的输出看起来合理、连贯,但在事实上却是错误的、矛盾的或是虚构的。

实际上,RAG和微调对降低大模型的幻觉问题都是有帮助的。

但从效果的角度来看,肯定是RAG对于幻觉的价值要大于微调。

4、模型的可解释性

有时候,我们会希望模型具备一定的可解释性,也就是告诉我们为什么。

在这个场景下,RAG肯定是要优于微调的。

因为微调它很多时候就是一个黑盒子,我们不太清楚它内部到底是怎么工作的。

而且出了问题,我们也很难去追溯到为什么某一个单词生成了。

所以这时候,RAG肯定是我们的首选。

5、成本角度

从成本的角度来讲,RAG肯定是我们的首选。

因为在RAG里面,我们不太需要去训练一个模型,我们只需要通过一个工程的方式,把这套流程搭起来

但是微调的话,需要我们收集数据,然后进行微调,微调效果不好的话,我们还要接着去做迭代。

所以微调的成本是比较高的。

6、依赖大模型的通用能力

如果我们的业务场景需要依赖大模型的通用能力,包括它的对话能力。

那这个时候,很显然,RAG是我们的首选。

因为当我们对模型进行微调的时候,本质上我们对模型进行了改变,这种改变,不可避免地会导致原有模型能力的一些降低,也把它叫做模型的遗忘。

7、低延迟的场景

有些时候我们需要低延迟的场景,就是对延迟的要求比较高。

这个时候,微调是我们的首选。

因为RAG本身包含了很多的流程,这个流程里面像检索、精排等都会消耗一定的时间。

8、智能设备场景

在智能设备的场景下,硬件本身的资源是很有限的,所以我们很多时候不得不去使用一些小模型。

但是小模型,它的通用能力是比较差的。

而且在这样的场景下,我们更希望模型可以在某一方面能力比较强。

这时,微调可能是我们的首选。

以上的这几种场景可以供我们考量。

其实大模型项目的成功不仅依赖于模型本身的性能,更在于如何根据具体应用场景灵活选择合适的技术路线。

微调与RAG各具特色,适用于不同条件下的任务需求。

未来的研究方向应着眼于探索两者之间的互补性,以及如何在实际应用中实现更高效、更智能的模型定制,以满足日益多样化和复杂化的业务要求。

—END—



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