Что выбрать между Расширенным Генерированием с возвратом (RAG) и Тонкой Настройкой?

Выбор между Расширенным Генерированием с возвратом (RAG) и Тонкой Настройкой что лучше?

Последние месяцы принесли значительный рост популярности больших языковых моделей (LLM). Основываясь на сильных сторонах обработки естественных языков, понимания естественного языка и генерации естественного языка, эти модели продемонстрировали свои возможности в практически каждой отрасли. С появлением генеративного искусственного интеллекта эти модели стали обучаться производить текстовые ответы, подобные человеческим.

С помощью хорошо известных моделей GPT OpenAI продемонстрировала силу LLM и проложила путь для трансформационных разработок. Методы, такие как настройка и Генерация на основе поиска (RAG), улучшают возможности ИИ-моделей путем предоставления ответов на проблемы, возникающие из стремления к более точным и контекстно богатым ответам.

Генерация на основе поиска (RAG)

В RAG сочетаются поисковые и генеративные модели. В отличие от обычных генеративных моделей, RAG включает целевые и актуальные данные без изменения основной модели, позволяя ей функционировать за пределами предварительно существующих знаний.

Основная идея RAG заключается в создании хранилищ знаний на основе конкретных данных организации или области. Генеративный ИИ получает доступ к актуальным и контекстно значимым данным при регулярном обновлении хранилищ. Это позволяет модели отвечать на запросы пользователей более точно, сложно и приспосабливаться к потребностям организации.

Большое количество динамических данных преобразуется в стандартный формат и хранится в библиотеке знаний. Затем данные обрабатываются с использованием встроенных языковых моделей для создания числовых представлений, которые хранятся в векторной базе данных. RAG гарантирует, что системы ИИ не только производят слова, но и делают это с использованием самых актуальных и связанных данных.

Настройка

Настройка – это метод, при котором заранее обученные модели настраиваются на выполнение определенных действий или отображение определенного поведения. Он включает в себя взятие уже существующей модели, которая была обучена на большом количестве данных, и модификацию ее для достижения более конкретной цели. Заранее обученную модель, способную создавать естественный языковой контент, можно донастроить для создания шуток, поэзии или резюме. Разработчики могут применять общие знания и навыки огромной модели к определенной теме или задаче, настраивая ее.

Настройка особенно полезна для улучшения специализированной производительности. Модель приобретает умение создавать точные и контекстно значимые результаты для определенных задач, предоставляя специализированную информацию с помощью тщательно подобранного набора данных. Время и ресурсы вычислений, необходимые для обучения, также значительно сокращаются благодаря настройке, поскольку разработчики опираются на предварительно существующую информацию, а не начинают с нуля. Этот метод позволяет моделям более эффективно давать фокусированные ответы, адаптируясь к узким областям.

Факторы, которые следует учесть при оценке настройки и RAG

RAG блестяще справляется с динамическими ситуациями с данными, регулярно запрашивая самые свежие данные из внешних источников, не требуя частой повторной обучения модели. С другой стороны, настройка не гарантирует точность извлечения информации, что делает ее менее надежной.

RAG улучшает возможности LLM путем получения соответствующих данных из других источников, что идеально подходит для приложений, запрашивающих документы, базы данных или другие структурированные или неструктурированные хранилища данных. Настройка на внешнюю информацию может быть непрактичной для источников данных, которые часто меняются.

RAG мешает использованию меньших моделей. Настройка, с другой стороны, повышает эффективность маленьких моделей, позволяя более быструю и более дешевую выводу.

RAG не всегда автоматически адаптирует языковой стиль или областную специализацию в соответствии с полученной информацией, поскольку он в первую очередь ориентирован на поиск информации. Настройка позволяет глубоко согласовываться с определенными стилями или областями экспертизы, позволяя настраивать поведение, стиль письма или тематические знания.

RAG в целом менее склонен к галлюцинациям и основывает каждый ответ на полученной информации. Настройка может уменьшить галлюцинации, но при воздействии на новые стимулы они все равно могут вызывать фальсификацию реакций.

RAG обеспечивает прозрачность, разделяя генерацию ответа на отдельные фазы и предоставляя информацию о том, как извлекать данные. Настройка увеличивает недоступность логики, заложенной в ответах.

В чем различие в использовании RAG и настройки в конкретных случаях?

LLM можно настраивать для различных задач обработки естественных языков, таких как категоризация текста, анализ тональности, создание текста и многого другого, где основная цель – понимать и создавать текст в зависимости от входных данных. Модели RAG хорошо работают в ситуациях, когда задача требует доступа к внешним знаниям, таким как создание краткого содержания документов, ответы на вопросы в открытом домене и чат-боты, которые могут извлекать данные из базы знаний.

Разница между RAG и обучением на основе донастройки на основе тренировочных данных

Во время донастройки LLM, хотя они не используют специальные методы извлечения, они полагаются на тренировочный материал, специфичный для задачи, который часто состоит из помеченных примеров, соответствующих целевой задаче. Модели RAG, с другой стороны, тренируются как для задач извлечения, так и для задач генерации. Это требует комбинирования данных, которые показывают успешное извлечение и использование внешней информации, с управляемыми данными для генерации.

Архитектурные отличия

Для донастройки LLM, обычно необходимо начать с предварительно обученной модели, такой как GPT, и обучать ее на данных, специфичных для задачи. Архитектура остается неизменной, с незначительными модификациями параметров модели для достижения максимальной производительности для конкретной задачи. Модели RAG имеют гибридную архитектуру, которая обеспечивает эффективное извлечение из источника знаний, такого как база данных или коллекция документов, путем комбинирования модуля внешней памяти с трансформер-основанным LLM, аналогичным GPT.

Вывод

В заключение, выбор между RAG и донастройкой в динамической области искусственного интеллекта зависит от конкретных потребностей рассматриваемого приложения. Сочетание этих методов может привести к еще более сложным и адаптивным системам искусственного интеллекта по мере развития языковых моделей.

Ссылки