Переводчик | Ван Цян

Планирование | Тина

С момента выпуска многочисленных моделей больших языков (LLM) и продвинутых моделей диалога для извлечения желаемых результатов из этих систем ИИ применялись различные методы. Некоторые из этих методов изменяют поведение модели, чтобы она лучше соответствовала нашим ожиданиям, в то время как другие направлены на улучшение способа запроса LLM для получения более точной и актуальной информации.

Наиболее широко используются такие методы, как поисковое расширение (RAG), хинтинг и точная настройка. В этой статье мы рассмотрим сравнение плюсов и минусов этих технологий. Это важно, потому что эта статья поможет вам понять, когда следует использовать эти методы и как их использовать эффективно.

Подскажите проект

Подсказки — это самый простой способ взаимодействия с любой большой языковой моделью. Вы можете думать о подсказках как об инструкциях, данных модели. Используя подсказки, вы сообщаете модели, какую информацию вы хотите от нее получить. Этот подход, также известный как оперативное проектирование, чем-то напоминает обучение тому, как задавать правильные вопросы, чтобы получить лучшие ответы. Но есть предел тому, что вы можете получить от этого, потому что модель может возвращать только то, чему она научилась в результате обучения.

Особенность Prompt Engineering в том, что это очень просто. Вам не нужно быть техническим экспертом, чтобы писать хорошие советы, и это хорошая новость для большинства людей. Но поскольку ее эффективность во многом зависит от исходного уровня обучения модели, она не всегда может предоставить самую свежую или самую конкретную информацию, которая вам нужна. Советы лучше всего работают, когда вы имеете дело с общей темой или когда вам просто нужен быстрый ответ без лишних подробностей.

преимущество:

• Простота в использовании: советы просты в использовании и не требуют продвинутых технических навыков, что делает их доступными для широкой аудитории.
• Экономичность: поскольку используется предварительно обученная модель.,Так что по сравнению с микронастройками,Затраты на вычисления чрезвычайно низки.
• Гибкость: пользователи могут быстро настраивать подсказки для изучения различных результатов без необходимости переобучения. недостаток
• Непоследовательность: качество и актуальность ответов Модели могут сильно различаться в зависимости от формулировки подсказки.
• Ограниченные возможности настройки. Возможность настройки ответов Модели ограничена творческим подходом пользователя и навыками создания эффективных подсказок.
• Зависимость от знаний Модели: результат ограничен тем, что Модель узнала во время первоначального обучения.,Это делает его менее эффективным для удовлетворения узкоспециализированных или актуальных информационных потребностей. микронастройки

Точная настройка — это когда вы берете языковую модель и позволяете ей изучить что-то новое или особенное. Думайте об этом как об обновлении приложений на телефоне для повышения его функциональности. Но в случае тонкой настройки приложению (модели) нужно много новой информации и время, чтобы всё правильно усвоить. Это немного похоже на возвращение в школу для модели.

Поскольку точная настройка требует больших вычислительных мощностей и времени, она может оказаться дорогостоящей. Но если вам нужна языковая модель, чтобы хорошо понять какую-то конкретную тему, точная настройка может оказаться экономически эффективной. Это все равно, что научить модель стать экспертом в интересующей вас области. После тонкой настройки модель сможет дать вам ответы, которые будут более точными и близкими к тому, что вам нужно.

преимущество:

• Кастомизация: микронастройки обеспечивают широкие возможности настройки.,Включите Модель, чтобы генерировать ответы, специфичные для определенного домена или стиля.
• Повышенная точность: обучаясь на специализированном наборе данных, Модель может давать более точные и релевантные ответы.
• Адаптивность: обученная Модель может лучше справляться с небольшими темами или актуальной информацией, которые не были рассмотрены во время первоначального сеанса обучения. недостаток:
• Стоимость: микронастройка требует много вычислительных ресурсов и поэтому дешевле, чем Подскажите. проект дороже.
• Технические навыки: этот подход требует более глубокого понимания машинного обучения и архитектуры языковой модели.
• Требования к данным: Эффективная работа по микронастройке требует большого и тщательного набора данных плана.,Такие данные могут быть трудно собрать. Поисковая дополненная генерация (RAG)

Генерация с расширенным поиском (RAG) смешивает общеязыковые модели с такими вещами, как базы знаний. Когда модели необходимо ответить на вопрос, она сначала находит и собирает соответствующую информацию из базы знаний, а затем отвечает на вопрос на основе этой информации. Модель быстро проверяет информационную базу, чтобы убедиться, что она дает вам лучший ответ.

RAG особенно полезен в ситуациях, когда вам нужна самая последняя информация или ответы на более широкий круг тем, чем то, что изначально узнала модель. С точки зрения сложности установки и стоимости она не слишком высока и не слишком низка. Это полезно, поскольку помогает языковой модели давать свежие и более подробные ответы. Но, как и для тонкой настройки, для правильной работы требуются дополнительные инструменты и информация.

Стоимость, скорость и качество ответа систем RAG во многом зависят от векторных баз данных, поэтому эта база данных становится очень важной частью системы RAG.

преимущество:

• Динамическая информация: используя внешние источники данных, RAG Может предоставить актуальную и весьма актуальную информацию.
• Баланс: обеспечивает золотую середину между простотой подсказок и возможностью их настройки.
• Контекстная актуальность: дополните ответы Модели дополнительным контекстом, что приведет к более разумным и детальным результатам. недостаток:
• Сложность: ТРЯПКА может быть сложной в реализации и требует интеграции между языком Модели и системой поиска.
• Ресурсоемкость: хотя RAG менее ресурсоемок, чем подход полной микронастройки, но он по-прежнему требует значительной вычислительной мощности.
• Зависимость от данных: качество выходных данных во многом зависит от актуальности и точности полученной информации. Советы, микронастройки RAG контраст

В таблице ниже представлено полное сравнение методов генерации подсказок, точной настройки и улучшения извлечения. Эта таблица поможет вам понять различия между различными методами и решить, какой метод лучше всего соответствует вашим потребностям.

В таблице выше представлены ключевые моменты трех методов: подсказки, подталкивания и RAG. Это должно помочь вам понять, для какой ситуации лучше всего подходит тот или иной метод. Надеемся, этот список поможет вам выбрать правильный инструмент для вашей следующей задачи.

RAG: лучший выбор для улучшения приложений искусственного интеллекта

RAG — это уникальный подход, сочетающий в себе мощь традиционных языковых моделей с точностью внешних баз знаний. Этот подход имеет множество преимуществ, которые выделяют его. В определенных ситуациях RAG может оказаться особенно полезным по сравнению с подсказками и подталкиваниями.

Во-первых, RAG гарантирует актуальность и актуальность предоставляемой информации, получая внешние данные в режиме реального времени. Это важно для приложений, которым требуется актуальная информация, типичные примеры запросов, связанных с новостями или быстро развивающихся областей.

Во-вторых, RAG обеспечивает сбалансированный подход с точки зрения возможностей настройки и требований к ресурсам. В отличие от полностью отлаженных подходов, требующих значительных вычислительных мощностей, RAG обеспечивает более гибкие и ресурсоэффективные операции, что делает его легко доступным для большего числа пользователей и разработчиков.

Наконец, гибридная природа RAG устраняет разрыв между широкими генеративными возможностями LLM и конкретными деталями, доступными в базе знаний. С его помощью модели не только дают релевантные и подробные результаты, но и контекстуально богаты.

Оптимизированные, масштабируемые и экономичные решения для векторных баз данных могут значительно повысить производительность и функциональность приложений RAG. Вот почему вам нужна MyScale, векторная база данных на основе SQL, которая легко интегрируется с основными платформами искусственного интеллекта и платформами языковых моделей, такими как OpenAI, Langchain, Langchain JS/TS и LlamaIndex. С MyScale RAG становится быстрее и точнее, что отлично подходит для пользователей, стремящихся получить наилучшие результаты.

Краткое содержание

Подводя итог, можно сказать, что выбор подхода к быстрому проектированию, тонкой настройке или сборке с расширенными возможностями поиска будет зависеть от конкретных требований вашего проекта, доступных ресурсов и желаемых результатов. Каждый метод имеет свои уникальные преимущества и ограничения. Подсказки просты в использовании и экономичны, но предлагают меньше возможностей настройки. Точная настройка обеспечивает полную настраиваемость при более высоких затратах и ​​сложности. RAG обеспечивает баланс, предоставляя актуальную и специфичную для предметной области информацию нужного уровня сложности.

Исходная ссылка：

https://myscale.com/blog/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag/

Отказ от ответственности: эта статья была переведена InfoQ и не может быть воспроизведена без разрешения.