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大型语言模型是转换器模型，从互联网、代码、论坛、社交媒体、出版物等获取大量文本数据。LLM 中的参数可帮助它们掌握语义并准确生成相关输出。然而，这并不意味着每个受过培训的 LLM 都准备好了。最受欢迎的 LLM，由 GPT-4 提供支持的 ChatGPT 可能会将首字母缩略词误认为不同研究领域的缩写。这就是为什么上下文和调整模型以执行特定任务是获得所需输出的理想选择。这些 LLM 模型通过对大量文本数据进行训练，针对泛化进行了优化。为了进一步缩小其能力以适应特定领域，公司正在采用两种类型的 AI 增强：微调和检索增强生成。这一决定不仅关乎偏好，而且是一项影响性能、成本和适用性的战略选择。了解何时选择微调而不是 RAG 需要深入研究模型大小、功能、优势和劣势的复杂性，以及实际应用和硬件考虑因素。LLM 的大小是决定是否微调或使用 RAG 的一个基本因素。较小的模型（通常包含数亿到数十亿个参数）通常更适合微调，因为它们的规模较小，可以更有效地进行更新并缩短训练时间。微调这些模型可以产生高度专业化的系统，能够以令人印象深刻的准确性执行小众任务。相比之下，较大的模型（例如具有数百亿或数千亿个参数的模型）是 RAG 的主要候选对象。这些模型擅长理解和生成类似人类的文本，但微调起来成本高昂且耗时。相反，RAG 利用 LLM 的庞大知识库，同时整合来自外部数据源的最新领域特定信息，在广泛知识和上下文相关性之间取得平衡。每种 LLM 规模都具有不同的功能。较小的模型经过微调后，可以非常擅长特定任务，例如情绪分析、客户服务自动化或专业技术支持。它们有限的规模确保可以快速有效地进行微调，使其成为快速部署和迭代改进必不可少且输出应一致可靠的场景的理想选择。另一方面，较大的模型在需要深度语境理解和生成连贯、复杂文本的任务中表现出色。虽然对这些庞然大物进行微调具有挑战性，但结合 RAG 可以让它们动态访问和集成来自外部数据库的信息。这种混合方法增强了它们回答查询、提供详细解释甚至在获得急需的语境后生成创意内容的能力。
| RAG | 微调 |
|---|
| 信息僵化 | 灵活——集成实时、最新的信息，为提示提供背景。 | 刚性-模型的知识在训练后是固定的，直到重新训练才会更新。 | | 训练时间 | 最低限度的训练——主要依赖于预先训练的模型。 | 更长时间的训练 - 尤其是较大的模型。更新需要重新训练。 | | 专业化 | 专业性较低；依赖外部来源的广泛知识。 | 高度专业化；利用微调数据来适应特定任务。 | | 可扩展性 | 高可扩展性- 轻松添加、更新或引入新的数据源和主题域。 | 可扩展性较差——需要针对新任务或新数据进行重新训练或微调。 | | 用例 | 需要广泛而深入的背景理解。 | 任务定义明确、具体，而且需要一致性。 | | 动态性质 | 非常适合信息频繁变化的环境。 | 最适合信息在较长时间内保持一致的稳定环境。 |
RAG RAG 将大型语言模型的生成能力与从外部来源检索和整合信息的能力相结合。这种方法最适合较大的模型，通常具有数千亿个参数。以下情况下，RAG 是首选：
优势： 动态信息集成：RAG 可以通过访问外部数据源提供实时更新的信息，确保响应保持最新。 减少训练时间：由于 RAG 依赖于预先存在的模型，因此无需进行大量微调，从而加快部署速度。 可扩展性：RAG 可以利用大型模型而无需相关的微调成本，从而使其可扩展用于各种应用程序。
弱点：
微调 微调涉及通过在专门的数据集上训练预训练模型来使其适应特定任务。此过程对于中小型模型尤其有利，这些模型通常包含数亿到数十亿个参数。以下情况下，微调是最佳选择：
优势： 弱点：
微调或 RAG LLM 的硬件注意事项 在本地运行 RAG 或微调 LLM 需要仔细的硬件规划。
在微调 AI 模型时，工作负载需要使用新参数重新训练模型，并且需要高性能 GPU、大量内存和高效的存储解决方案来管理、提取和训练大型数据集。较小的模型可以用中档硬件管理，但扩展到更大的模型需要大量的计算投资。Exxact 提供定制的高性能计算解决方案，可随时应对任何 AI 训练工作负载，无论您的计算资源应该保持不变还是需要进一步扩展。
对于 RAG，要求略有不同。虽然基础模型仍然需要强大的硬件，但用于数据检索和集成的额外基础设施增加了复杂性。对于使用大型模型的基于 RAG 的方法，大多数考虑因素是推理性能。高内存带宽 GPU 可实现高效的索引和检索系统，同时还需要强大的 CPU 和充足的内存，这对于最大限度地减少延迟和保持性能至关重要。 | 
