怎么自己开网站,青岛企业自助建站系统,在线服务器网站,有哪些网络推广渠道微调和RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;在多个维度上存在显著的区别。以下是它们之间的主要差异#xff1a; 1. **知识维度**#xff1a; - RAG对知识的更新时间和经济成本更低。它不需要训练#xff0c;只需要更新数据库即可。 - RAG对知识的掌控…微调和RAGRetrieval-Augmented Generation在多个维度上存在显著的区别。以下是它们之间的主要差异 1. **知识维度** - RAG对知识的更新时间和经济成本更低。它不需要训练只需要更新数据库即可。 - RAG对知识的掌控力会更强因为它能够直接从外部信息源如大型语料库中检索相关信息来改进其响应因此相比微调更不用担心学不到或者是遗忘的问题。 - 如果大模型缺乏某个领域的知识足量数据的微调可以让模型对该领域有基本的概念。但如果不具备领域知识基础RAG仍旧无法正确回答。 2. **效果维度** - RAG相比微调能更容易获得更好的效果特别是在稳定性和可解释性方面。 - 对于任务模式比较简单的任务微调可能能触碰到更高的上限但对训练、数据等方面的要求会更苛刻。 - 从实际测试中来看RAG的短板基本都在检索模块。只要检索不出大问题整体效果上RAG通常更有优势。 3. **成本维度** - 在训练方面RAG的成本主要是更新数据库而微调则需要大量的显卡、时间资源。 - 在推理方面RAG由于需要检索其耗时可能会比微调多但具体多多少取决于检索模块的复杂程度。 - 微调后的大模型直接使用其耗时与原本模型一致。 4. **技术特点** - 微调是对预训练的模型在特定数据集上进一步训练以调整模型权重来适应特定任务或提高性能。 - RAG则是将检索的能力集成到LLMLarge Language Model文本生成中结合了检索系统和LLM帮助模型“查找”外部信息以改进其响应。 5. **系统拓展角度** - 随着项目的发展大模型训练不一定能支撑多任务而RAG通过增加外部组件如检索模块来实现系统效果的变化更加灵活。 6. **依赖问题** - RAG也存在依赖问题如检索模块的准确性和效率等。 综上所述微调和RAG在知识维度、效果维度、成本维度、技术特点、系统拓展角度等方面均有所不同。具体选择哪种技术取决于应用场景和需求。