2024年，大模型應(yīng)用落地迎來全面提速。越來越多的企業(yè)在加大對(duì)大模型的投入，搶抓變革機(jī)遇，加速應(yīng)用落地。大模型應(yīng)用落地繞不開的兩個(gè)關(guān)鍵詞“RAG”和“微調(diào)”。那么什么是RAG？什么是大模型微調(diào)？大模型項(xiàng)目建設(shè)中RAG和微調(diào)如何選擇？快來看看大模型技術(shù)專家為您總結(jié)的評(píng)判經(jīng)驗(yàn)吧！
什么是RAG？什么是大模型微調(diào)？
RAG技術(shù)，是一種基于檢索增強(qiáng)的生成技術(shù)。它通過從大型外部數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索與輸入問題相關(guān)的信息，來輔助大模型回答問題。簡(jiǎn)單來說，RAG技術(shù)就像是一個(gè)擁有海量知識(shí)的“智能助手”，在回答用戶問題時(shí)，將實(shí)時(shí)檢索的相關(guān)知識(shí)提供給大模型，使大模型問答應(yīng)用回答的更加準(zhǔn)確、全面。
微調(diào)技術(shù)，利用預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重和特征，通過在新任務(wù)數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練，對(duì)模型進(jìn)行適應(yīng)性和優(yōu)化調(diào)整。這一技術(shù)的核心目的是使模型能夠適應(yīng)新的、具體的任務(wù)或領(lǐng)域，而無需從頭開始訓(xùn)練一個(gè)全新的模型。
RAG 和 微調(diào)
RAG和微調(diào)的本質(zhì)差異在于是否對(duì)既有大模型進(jìn)行改變。RAG沒有改變大模型，是在大模型原有的語義理解和推理能力的基礎(chǔ)上增加外部知識(shí)庫(kù)，擴(kuò)展大模型的知識(shí)邊界，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶問題的精準(zhǔn)回答。而微調(diào)是要基于現(xiàn)有大模型新獲取的特定領(lǐng)域知識(shí)或任務(wù)需求，進(jìn)行針對(duì)性的訓(xùn)練，微調(diào)過的大模型針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域展現(xiàn)出更高的性能與準(zhǔn)確性，進(jìn)而用于解答用戶問題，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的服務(wù)輸出。
大模型項(xiàng)目建設(shè)中RAG和微調(diào)如何選擇？
在選擇之前，首先我們要先搞清楚，RAG和微調(diào)，各自有什么特點(diǎn)？
RAG的特點(diǎn)如下：
?外部知識(shí)利用：RAG可以有效地利用外部知識(shí)庫(kù)，引用大量信息以提供更深入、準(zhǔn)確且有價(jià)值的答案，提高生成文本的可靠性。
?數(shù)據(jù)更新時(shí)性：RAG具備檢索庫(kù)的更新機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的即時(shí)更新，無需重新訓(xùn)練模型，適用于要求及時(shí)性的應(yīng)用。
?具有可解釋性：由于基于RAG的問答，答案直接來自檢索庫(kù)，其回復(fù)具有很強(qiáng)的可解釋性，用戶可以核實(shí)答案的準(zhǔn)確性。
?減少訓(xùn)練成本：RAG策略在數(shù)據(jù)上具有很強(qiáng)的可拓展性，可以通過更新知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)模型的知識(shí)更新，無需重新訓(xùn)練，更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。
微調(diào)的特點(diǎn)如下：
?任務(wù)特定優(yōu)化：微調(diào)通常是為特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于特定任務(wù)的完成效果好。
?通用性：微調(diào)具有較好的通用性，可以用于多種任務(wù)。
?知識(shí)學(xué)習(xí)：微調(diào)通過學(xué)習(xí)任務(wù)特定的數(shù)據(jù)生成答案，不依賴于外部知識(shí)庫(kù)。
?資源需求：微調(diào)可能需要大量的機(jī)器資源，包括GPU等硬件資源，且訓(xùn)練過程耗時(shí)較長(zhǎng)。
大模型應(yīng)用項(xiàng)目實(shí)際工作中到底使用RAG還是微調(diào)？以下是在考慮不同因素時(shí)的選擇推薦。
RAG和微調(diào)如何選擇？
• 需要即時(shí)整合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù) ? RAG
• 需要模型能力定制 ? 微調(diào)
• 需要避免大模型回答的幻覺 ? RAG>微調(diào)
• 要求回復(fù)具有可解釋性 ? RAG
• 資源有限，成本有限制 ? RAG
• 依賴通用能力 ? RAG
• 應(yīng)用場(chǎng)景要求低延遲 ? 微調(diào)
1、需要即時(shí)整合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)
在大模型應(yīng)用場(chǎng)景中，若需即時(shí)整合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（即業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)頻繁更新的信息），則RAG更有優(yōu)勢(shì)。相較于微調(diào)策略，后者雖能優(yōu)化模型性能，但面對(duì)數(shù)據(jù)頻繁更新時(shí)，需反復(fù)執(zhí)行微調(diào)過程，不僅顯著增加了成本，還延長(zhǎng)了響應(yīng)時(shí)效。而采用RAG，則可靈活高效地吸納新近的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)至知識(shí)庫(kù)中，并在需要時(shí)迅速檢索，無縫對(duì)接至大模型，確保信息處理的時(shí)效性與精準(zhǔn)度。
2、需要模型能力定制
當(dāng)大模型應(yīng)用場(chǎng)景中，當(dāng)需賦予模型以特定領(lǐng)域或任務(wù)的專業(yè)能力時(shí)。如：以采用獨(dú)特口吻與用戶交流、或?qū)崿F(xiàn)特定場(chǎng)景下的精準(zhǔn)目標(biāo)檢測(cè)等，這種能力是通用模型不具備的，這時(shí)就需要進(jìn)行微調(diào)。微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，能夠在有限的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源下，快速提高模型的泛化能力，解決個(gè)性化與專業(yè)化的問題。
3、需要避免大模型回答的幻覺
幻覺是指大模型在試圖回答或生成它沒有被明確訓(xùn)練過的內(nèi)容時(shí)，會(huì)產(chǎn)生不真實(shí)、錯(cuò)誤或虛構(gòu)的信息。通過RAG和微調(diào)都可以降低大模型的幻覺，但是從效果和效率等綜合考慮，RAG對(duì)解決幻覺問題是更優(yōu)的選擇。
4、要求回復(fù)具有可解釋性
在涉及高度信任、透明度及法規(guī)合規(guī)性的應(yīng)用場(chǎng)景中，如金融風(fēng)控、診斷醫(yī)療、司法判決等場(chǎng)景，大模型需具備顯著的可解釋性能力。RAG相較于微調(diào)有明顯優(yōu)勢(shì)。微調(diào)方法常被視作一種“黑盒”操作，其輸出答案的過程難以追溯。相反，RAG模式在提供答案的同時(shí)，能夠明確展示知識(shí)來源，有更強(qiáng)的解釋性，從而滿足了這些業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)δＰ屯该鞫扰c過程可追蹤性的嚴(yán)格要求。
5、資源有限，成本有限制
從成本的角度考慮，若項(xiàng)目預(yù)算面臨嚴(yán)格限制，RAG無疑成為首選方案。因?yàn)镽AG策略不需要訓(xùn)練模型，而是聚焦于數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索，并通過工程化方式把流程搭建起來，成本能夠有效控制。相比之下，微調(diào)雖然能夠提升模型適應(yīng)性，但是其執(zhí)行路徑更為復(fù)雜且資源密集。微調(diào)過程不僅需要收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，還需要經(jīng)歷多輪迭代調(diào)整，才能達(dá)到預(yù)期效果。此外，模型訓(xùn)練對(duì)計(jì)算資源及人員技術(shù)要求都很高，進(jìn)一步推高了實(shí)施成本。因此，從成本管理的視角出發(fā)，RAG策略以其低成本高效能的特性，在預(yù)算受限的情境下展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。
6、依賴通用能力
當(dāng)大模應(yīng)用場(chǎng)景高度依賴于大模型通用能力，包括對(duì)話能力、理解能力、邏輯能力、規(guī)劃能力等，那這時(shí)RAG是首選。因?yàn)槟Ｐ臀⒄{(diào)本質(zhì)上是對(duì)模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)的細(xì)微調(diào)整，難以避免地會(huì)對(duì)模型原有綜合能力造成一定影響。而RAG策略則通過智能地集成與整合現(xiàn)有大模型的能力，以工程化的方式優(yōu)化流程，確保了在利用大模型廣泛能力的同時(shí)，保持了其穩(wěn)定性和一致性，規(guī)避了因模型調(diào)整可能引發(fā)的原有能力衰減風(fēng)險(xiǎn)。所以這種情況下優(yōu)先選擇RAG。
7、應(yīng)用場(chǎng)景要求低延遲
在處理對(duì)低延遲有嚴(yán)格要求的大模型應(yīng)用場(chǎng)景，如：智能交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等，微調(diào)是首選。盡管RAG通過檢索與生成相結(jié)合的方式展現(xiàn)了強(qiáng)大的信息整合能力，但其內(nèi)在流程包括復(fù)雜的向量檢索、文本拼接等步驟，在追求極致低延遲的場(chǎng)景中顯得相對(duì)耗時(shí)。這些處理環(huán)節(jié)雖然為模型提供了更廣泛的知識(shí)接入，卻也無形中增加了處理時(shí)延。因此，在嚴(yán)格限定低延遲要求的場(chǎng)景下，微調(diào)直接針對(duì)特定任務(wù)優(yōu)化模型參數(shù)，能夠更有效地減少處理時(shí)間，確保數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性與準(zhǔn)確性。通過微調(diào)，模型能夠更迅速地適應(yīng)特定應(yīng)用需求，從而在保障系統(tǒng)高效運(yùn)行的同時(shí)，滿足用戶對(duì)實(shí)時(shí)性的高標(biāo)準(zhǔn)期待。
總體而言，鑒于不同應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜性與多樣性，所需考量的影響因素各有側(cè)重，進(jìn)而策略不同。在決定是采納RAG或進(jìn)行模型微調(diào)時(shí)，我們應(yīng)深入剖析具體場(chǎng)景，全面審視上述七大判斷依據(jù)，以綜合性的視角來選擇最優(yōu)策略。值得注意的是，某些特定場(chǎng)景下，為達(dá)到最佳效果，可融合RAG與模型微調(diào)策略，實(shí)現(xiàn)兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而制定出更合適的解決方案。
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