大模型的微调和RAG的分别是什么？ - 链载Ai

摘要：通用大模型存在一定的幻觉问题，通过把企业私有的领域数据知识喂给通用大模型，从而降低了大模型的幻觉，这就是所谓的企业私有大模型，从技术层面来讲，实现企业私有大模型有2个技术手段：微调（Fine-tuning）、RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成。

“Fine-tuning",也叫做微调，是一种迁移学习技术，"fine-tuning"是指对机器学习模型进行微调或优化，以使其能够更好地适应特定的任务或数据集。在训练机器学习模型时，通常会使用一个预训练的模型，该模型在大规模数据集上进行了训练以获取一定的基础知识。而"fine-tuning"的目标则是在这个基础上，通过进一步的训练来调整模型的参数，使其能够更好地适应特定的任务或数据。

"Fine-tuning"的过程通常涉及以下几个步骤：首先，将预训练的模型加载进来；然后，固定一部分模型的参数，只对部分参数进行调整；接着，使用特定任务或数据集进行训练；最后，评估模型的性能并进行调整，直到达到最佳效果。通过"fine-tuning"，可以在较小的数据集或特定的任务上快速构建和优化机器学习模型。

假设我们正在构建一个模型，用于判断用户对商品的评价是喜欢还是不喜欢，我们可以使用大量的语料训练一个基础的模型，使其学会基本的语法和单词语义。然后再收集一些用户的商品评价，标注好评价的是喜欢还是不喜欢，拿这部分预料去训练前面的基础模型。让这个模型学会判断商品的评价是喜欢还是不喜欢，这个就是微调的过程，微调的具体步骤如下：

列子二：图片识别

假设我们正在构建一个模型用于识别图片的内容，例如斑马和猴子。我们可以先用大量的图片数据集（比如ImageNet数据集）预训练一个模型，让模型可以识别图片的基本形状和纹理，然后我们使用一些标注过的图片对基础模型进行微调，让模型拥有识别斑马和猴子的能力，微调的具体步骤如下：

1. 使用一个预训练的卷积神经网络模型（如VGG16、ResNet等），对图像进行特征提取。

2. 提取的特征向量以及标注的内容作为微调的输入。

3. 在初始模型上进行微调，通过在包含各种斑马和猴子的图像的数据集上进行训练，来改善模型的识别的能力，确保它能够更好地区分不同的图片。

通过微调，我们可以利用预训练模型在大型数据集上学到的通用特征，然后在特定任务或数据集上优化模型，以提高模型的性能和准确性。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种语言模型架构，将检索模型与生成模型结合在一起，旨在提供更准确和多样化的文本生成结果。RAG模型的基本原理是将预训练的检索模型和生成模型相互协作。

在RAG中，检索模型使用一个检索组件，该组件将用户查询作为输入，并返回相关的上下文信息，例如一组有关查询的相关文档或文章。这些相关文档或文章被称为文档集。

生成模型以检索组件提供的文档集为基础进行训练，并使用文档集中的信息来生成文本。生成模型可以是像GPT（Generative Pre-trained Transformer）一样的预训练语言模型。

在推理时，用户的查询被输入到RAG模型中的检索组件，并使用相关的文档集。然后，生成模型根据查询和文档集生成下一个文本。此过程会迭代多次，以生成更长的文本。RAG模型在每次迭代中都可以结合检索结果和生成结果，以提供更准确和有用的文本。

总之，RAG模型结合了基于检索的信息和基于生成的能力，以提供更准确、有用和多样化的文本生成结果。这种结合可以使模型在生成文本时能够借鉴和利用更广泛的上下文信息。

RAG模型在知识维度上具有优势，因为它可以通过更新数据库来更新知识，而不需要重新进行训练。这样可以降低更新的时间和成本，并且不用担心学不到或者遗忘的问题。

在效果维度上，RAG模型相比微调模型更容易获得更好的效果，并且具有稳定性和可解释性。尤其在简单任务模式下，微调模型可能可以达到更高的上限，但是需要更高的训练和数据要求。

在成本维度上，RAG模型相对于微调模型具有优势。训练方面，RAG只需更新数据库，而微调需要大量的显卡和时间资源。推理方面，尽管RAG模型需要进行检索，并且需要额外的工作来确保准确性，但是具体增加的时间成本取决于检索模块的复杂程度。与此相比，微调后的大模型的推理时间与原始模型一致。

另外，从系统拓展的角度来看，使用大模型进行微调可能无法支持多任务，并且在部署上会不太方便。而使用RAG模型可以更好地满足多任务的需求，并且部署也更加便捷。

2. 领域特定的任务：如果你的任务属于某个领域或特定领域的子任务，而基础模型在该领域没有任何知识，此时输入内容，大模型也无法理解指令，则需要进行微调。微调大型模型可以在特定领域的数据上进行训练，从而提高模型在该领域的性能。

4. 复杂任务：一些复杂任务，如自然语言处理中的问答、摘要生成等，可能需要更多的模型容量来学习复杂的模式和关系，因此微调大型模型可能更合适。

总的来说，当任务需要更多模型容量、数据集较小或者需要特定领域的任务时，微调大型模型可能会有显著的好处。然而，微调大型模型也需要更多的计算资源和时间来训练和推断，因此需要权衡模型性能和计算成本之间的关系。