Model Bahasa Besar (LLM) seperti GPT-4 dan Llama 3 telah menjejaskan landskap AI dan melakukan keajaiban daripada perkhidmatan pelanggan kepada penjanaan kandungan. Walau bagaimanapun, menyesuaikan model ini untuk keperluan khusus biasanya bermakna memilih antara dua teknik yang berkuasa: Penjanaan Ditambah Perolehan (RAG) dan penalaan halus.
Walaupun kedua-dua pendekatan ini mempertingkatkan LLM, ia jelas ke arah matlamat yang berbeza dan berjaya dalam situasi yang berbeza. Marilah kita mengkaji kedua-dua kaedah ini secara terperinci kelebihan dan kekurangan dan bagaimana seseorang boleh memilih satu untuk keperluan mereka.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)- Apakah Itu?
RAG adalah pendekatan yang mensinergikan generatif keupayaan LLM dengan mendapatkan semula jawapan yang tepat secara kontekstual. Daripada hanya menggunakan pengetahuan yang diuji, RAG mengambil maklumat yang berkaitan melalui pangkalan data luaran atau repositori pengetahuan untuk memasukkan maklumat dalam proses penjanaan jawapan.
Bagaimana RAG Berfungsi
- Model Benam: Benamkan kedua-dua dokumen dan pertanyaan ke dalam ruang vektor untuk membuat perbandingan lebih cekap.
- retriever: Mencari pangkalan pengetahuan melalui pembenaman untuk mendapatkan dokumen yang berkaitan.
- Penaraf semula: Menjaringkan dokumen yang diambil mengikut sejauh mana ia relevan.
- Model bahasa: Menggabungkan data yang diperoleh semula dengan pertanyaan pengguna ke dalam satu respons.
Kelebihan RAG
- Peningkatan Pengetahuan Dinamik: Menyediakan maklumat yang cekap dengan proses kemas kini yang dikurangkan dengan banyak melalui proses latihan semula model.
- Pengurangan Halusinasi: Dengan mengasaskan respons dengan betul pada pengetahuan luaran, RAG meminimumkan ketidaktepatan fakta.
- Berskala: Boleh disematkan dengan mudah ke dalam set data yang besar dan pelbagai dengan itu membenarkan pilihannya untuk tugasan terbuka dan dinamik yang berguna, seperti ejen pelanggan dan ringkasan berita.
Had RAG
- Latency: Keprihatinan yang tinggi dalam pengekstrakan maklumat, melambatkan masa output yang menghasilkan kependaman yang lebih tinggi dan menjadikannya tidak relevan untuk persekitaran kerja masa nyata.
- Kualiti Pangkalan Pengetahuan: Kebolehpercayaan dalam perolehan dan perkaitan pengetahuan luar menjadi penting kerana jawapan bergantung semata-mata pada sumber-sumber ini.
Penalaan Halus- Apa Itu?
Penalaan halus ialah proses melatih semula LLM pra-latihan pada set data domain tertentu dalam penyediaan pelaksanaan tugas khusus, membolehkan model memahami sepenuhnya corak bernuansa yang wujud dalam had konteks tertentu.
Cara Penalaan Halus Berfungsi
- Penyediaan Data: Set data khusus tugasan perlu dibersihkan dan diketepikan ke dalam subset latihan, pengesahan dan ujian.
- Latihan Model: LLM perlu melatih set data ini dengan kaedah yang merangkumi perambatan belakang dan keturunan kecerunan.
- Kandungan Penalaan Hiperparameter: Menyediakan penalaan halus pada beberapa kandungan hiperparameter kritikal seperti saiz kelompok dan kadar pembelajaran, antara lain.
Kelebihan Penalaan Halus
- Ubahsuaian: Membenarkan pihak berkuasa atas tindakan, nada dan gaya model dalam output.
- Kecekapan dalam Inferens: Apabila LLM telah diperhalusi, ia menghasilkan respons pantas tanpa sebarang proses perolehan luaran.
- Set Kemahiran Khusus: Paling sesuai untuk aplikasi yang memerlukan kualiti dan ketepatan merentas domain yang difahami dengan baik, seperti pembekuan, penilaian perubatan dan analisis kontrak.
Keburukan Penalaan Halus
- Intensif Sumber: Memerlukan kedua-dua kuasa pengkomputeran yang hebat dan data berlabel berkualiti tinggi yang mencukupi.
- Pelupaan Malapetaka: Penalaan halus cenderung untuk menimpa pengetahuan generik yang diperoleh sebelum ini dan dengan itu mengehadkan potensinya untuk memenuhi tugasan baharu.
- Pangkalan Pengetahuan Statik: Sebaik sahaja latihan telah selesai, pengetahuannya akan kekal utuh melainkan diajar semula pada data baharu tambahan.
Perbezaan Utama Antara RAG dan Penalaan Halus
| Ciri | Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Penalaan Baik |
|---|---|---|
| Sumber Ilmu | Pangkalan data luaran (dinamik) | Didalam semasa latihan (statik) |
| Kebolehsuaian kepada Data Baharu | Tinggi; kemas kini melalui sumber luaran | Rendah; memerlukan latihan semula |
| Latency | Lebih tinggi kerana langkah mendapatkan semula | Rendah; penjanaan tindak balas langsung |
| Penyesuaian | Terhad; bergantung pada data luaran | Tinggi; disesuaikan dengan tugas-tugas tertentu |
| scalability | Skala dengan mudah dengan set data yang besar | Intensif sumber pada skala |
| Contoh Kes Penggunaan | Soal Jawab masa nyata, semakan fakta | Analisis sentimen, tugasan khusus domain |
Bila Memilih RAG lwn. Penalaan Halus
Kawasan aplikasi yang memerlukan maklumat masa nyata
Jika aplikasi memerlukan pengetahuan masa nyata dan terkini, maka RAG mesti digunakan: ringkasan berita dan sistem sokongan pelanggan bergantung pada data yang berubah dengan pantas. Contoh: Pembantu maya mengambil kemas kini langsung seperti harga saham dan data cuaca.
Kepakaran Domain
Apabila penalaan halus diperlukan untuk ketepatan domain yang sempit, seseorang boleh sama ada melakukan penalaan halus dalam bidang semakan dokumen undang-undang dan analisis teks perubatan. Contoh: Model diperhalusi yang dilatih tentang kesusasteraan perubatan untuk digunakan dalam diagnosis keadaan berdasarkan nota pesakit.
Skala
RAG menonjol dengan penskalaan untuk pertanyaan terbuka dalam ruang kami, mengambil penemuan daripada pangkalan pengetahuan yang berbeza secara dinamik. Contoh: Enjin carian dengan jawapan kes sebenar menyediakan ulasan berbilang industri tanpa latihan semula.
Ketersediaan sumber
Penalaan halus mungkin merupakan pilihan keseluruhan yang lebih baik untuk kes penggunaan berskala lebih kecil yang mana set data statik sudah memadai. Contoh: Bot yang dilatih tentang set Soalan Lazim yang digunakan secara dalaman oleh syarikat.
Trend yang Muncul
- Pendekatan Hibrid: Menggabungkan RAG dengan meminimumkan, yang terbaik dari kedua-dua dunia. Contohnya:
- RAG untuk mendapatkan semula konteks dinamik sambil memperhalusi model bahasa pada nuansa khusus tugas. Contoh: pembantu undang-undang mengakses undang-undang kes sambil meringkaskannya secara koheren.
- Penalaan halus cekap parameter (PEFT): LoRA (penyesuaian peringkat rendah) membantu dalam usaha meminimumkan kemas kini parameter semasa penalaan halus, sekali gus membawa kepada usaha pengkomputeran yang sangat terhad sambil memberikan ketepatan maksimum.
- RAG multimodal: Kemajuan masa hadapan akan menggunakan pandangan gabungan ke dalam sistem RAG dengan menggabungkan teks, imej dan audio untuk interaksi yang kaya melalui media yang berbeza.
- Pembelajaran Pengukuhan dalam RAG: Pembelajaran pengukuhan boleh membantu mengoptimumkan strategi perolehan semula dengan memberi ganjaran kepada model untuk menjana output yang lebih relevan dan bermakna.
[Baca juga: Merevolusikan AI dengan Multimodal Large Language Models (MLLMs)]
Contoh dunia sebenar
| kain buruk | Penalaan halus |
|---|---|
| Pembantu maya seperti Siri dan Alexa mendapatkan maklumat langsung. | Model analisis sentimen akhirnya bertujuan untuk memantau media sosial. |
| Alat sokongan pelanggan yang mengkategorikan tiket menggunakan data sejarah dan Soalan Lazim. | AI undang-undang dilatih mengenai undang-undang kes berasaskan bidang kuasa. |
| Alat penyelidikan mendapatkan semula kertas daripada jurnal akademik dalam masa nyata untuk menyampaikan cerapan tertentu. | Model terjemahan yang boleh diperhalusi untuk pasangan bahasa yang menentukan industri. |
Kesimpulan
Kedua-dua RAG dan penalaan halus adalah teknik berkuasa yang ditakrifkan untuk menyelesaikan cabaran berbeza dalam mengoptimumkan LLM. Pilih RAG apabila perhatian terhadap penilaian, penskalaan dan perolehan semula dalam masa nyata adalah utama, dan, sebaliknya, penalaan halus apabila ketepatan, penyesuaian dan kepakaran berorientasikan tugas adalah satu kemestian.
