Modelele de limbaj mari (LLM) precum GPT-4 și Llama 3 au afectat peisajul AI și au făcut minuni, de la serviciul pentru clienți până la generarea de conținut. Cu toate acestea, adaptarea acestor modele pentru nevoi specifice înseamnă de obicei alegerea între două tehnici puternice: Retrieval-Augmented Generation (RAG) și reglaj fin.
În timp ce ambele abordări îmbunătățesc LLM-urile, ele sunt articulate către scopuri diferite și au succes în situații diferite. Să studiem aceste două metode în detaliu avantajele și dezavantajele și cum se poate alege una pentru nevoile lor.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Ce este?
RAG este o abordare care sinergizează generativul capacitățile LLM-urilor cu regăsire pentru răspunsuri precise din punct de vedere contextual. În loc să folosească doar cunoștințele pe care le-a testat, RAG preia informații relevante prin baze de date externe sau depozite de cunoștințe pentru a infuza informațiile în procesul de generare a răspunsurilor.
Cum funcționează RAG
- Model de încorporare: Încorporează atât documentele, cât și interogările în spațiul vectorial pentru a face o comparație mai eficientă.
- copoi: caută o bază de cunoștințe prin încorporare pentru a prelua documente relevante.
- Reranker: Punctează documentele preluate în funcție de cât de relevante sunt acestea.
- Model de limbă: Îmbină datele preluate cu interogările unui utilizator într-un singur răspuns.
Avantajele RAG
- Actualizări dinamice ale cunoștințelor: Oferă un acces eficient de informații cu procesele de actualizare mult reduse prin procesul de reinstruire a modelului.
- Reducerea halucinațiilor: Prin fundamentarea corectă a răspunsurilor pe cunoștințele externe, RAG minimizează inexactitățile faptice.
- scalabilitate: Poate fi încorporat cu ușurință în seturi de date mari și diverse, permițând astfel opțiunile pentru sarcini utile, deschise și dinamice, cum ar fi agenții clienți și rezumarea știrilor.
Limitările RAG
- Latența: Atenția în extragerea informațiilor întârzie timpul de ieșire, ceea ce duce la o latență mai mare și îl face irelevant pentru mediile de lucru în timp real.
- Calitatea bazei de cunoștințe: Fiabilitatea în regăsirea și relevanța cunoștințelor externe devine importantă, deoarece răspunsurile depind numai de aceste surse.
Reglaj fin - Ce este?
Reglarea fină este un proces de reinstruire a unui LLM pre-antrenat pe un set de date de domeniu specific în pregătirea execuției sarcinilor specializate, permițând modelului să înțeleagă pe deplin modelele nuanțate existente în limita unui anumit context.
Cum funcționează reglarea fină
- Pregătirea datelor: Seturile de date specifice sarcinilor vor trebui curățate și puse deoparte în subseturi de instruire, validare și testare.
- Antrenament model: LLM va trebui să se antreneze pe acest set de date cu metode care includ propagarea inversă și coborârea gradientului.
- Conținutul reglajului hiperparametrului: Oferă o reglare fină a câtorva dintre conținuturile de hiperparametri critici, cum ar fi dimensiunea lotului și rata de învățare, printre altele.
Avantajele reglajului fin
- Personalizare: Permite autorități asupra acțiunilor, tonului și stilului modelului în ieșiri.
- Eficiență în inferență: Când un LLM a fost reglat fin, acesta produce răspunsuri rapide fără niciun proces extern de recuperare.
- Abilități specializate: Cel mai potrivit pentru aplicațiile care necesită calitate și acuratețe în domenii bine înțelese, cum ar fi înghețarea, evaluările medicale și analiza contractelor.
Contra reglajului fin
- Resurse intensive: Necesită atât putere mare de calcul, cât și date etichetate de înaltă calitate.
- Uitare catastrofală: Reglarea fină tinde să suprascrie cunoștințele generice dobândite anterior și, prin urmare, să-și limiteze potențialul de a răspunde la noi sarcini.
- Baza de cunoștințe statică: Odată ce instruirea a fost finalizată, cunoștințele sale rămân intacte, cu excepția cazului în care sunt redate pe date noi suplimentare.
Diferențele cheie între RAG și reglaj fin
| Caracteristică | Recuperare-Generație crescută (CÂRPĂ) | Reglaj fin |
|---|---|---|
| Sursa de cunoștințe | Baze de date externe (dinamice) | Interiorizat în timpul antrenamentului (static) |
| Adaptabilitate la date noi | Ridicat; actualizări prin surse externe | Scăzut; necesită recalificare |
| Latență | Mai mare din cauza etapelor de recuperare | Scăzut; generarea de răspuns direct |
| Personalizare | Limitat; se bazează pe date externe | Ridicat; adaptate sarcinilor specifice |
| scalabilitate | Se scala cu ușurință cu seturi mari de date | Consumatoare de resurse la scară |
| Exemple de cazuri de utilizare | Întrebări și răspunsuri în timp real, verificarea faptelor | Analiza sentimentelor, sarcini specifice domeniului |
Când să alegeți RAG vs. Reglaj fin
Zona de aplicații care necesită informații în timp real
Dacă aplicația are nevoie de cunoștințe actualizate în timp real, atunci trebuie utilizat RAG: sisteme de rezumare a știrilor și de asistență pentru clienți care se bazează pe datele care se schimbă rapid. Exemplu: Asistentul virtual preia actualizări live, cum ar fi prețurile acțiunilor și datele meteo.
Expertiza domeniului
Atunci când este necesară reglarea fină pentru precizia unui domeniu îngust, se poate alege fie reglarea fină în domeniile revizuirii documentelor juridice și analizei textului medical. Exemplu: Un model reglat fin instruit pe literatura medicală pentru utilizare în diagnosticarea stărilor pe baza notelor pacientului.
Scară
RAG este proeminent cu scalarea pentru interogări deschise în spațiul nostru, preluând în mod dinamic rezultatele din diferite baze de cunoștințe. Exemplu: un motor de căutare cu răspunsuri concrete care oferă comentarii pentru mai multe industrii fără recalificare.
Disponibilitatea resurselor
Reglarea fină ar putea fi o opțiune generală mai bună pentru cazurile de utilizare la scară mai mică în care un set de date static ar fi suficient. Exemplu: un bot instruit pe un set de întrebări frecvente utilizate intern de o companie.
Tendințe emergente
- Abordări hibride: Combinând RAG cu minimizarea, cel mai bun din ambele lumi. De exemplu:
- RAG pentru regăsirea contextului dinamic în timp ce ajustați modelul de limbaj pe nuanțe specifice sarcinii. Exemplu: asistenții juridici care accesează jurisprudența în timp ce le rezumă coerent.
- Reglare fină eficientă din punct de vedere al parametrilor (PEFT): LoRA (adaptare de rang scăzut) ajută la efortul de a minimiza actualizările parametrilor în timpul reglajului fin, conducând astfel la eforturi de calcul foarte limitate, oferind în același timp precizie maximă.
- RAG multimodal: Progresele viitoare vor adopta o viziune combinată în sistemele RAG prin combinarea textului, imaginilor și audio pentru o interacțiune bogată pe diferite medii.
- Învățare prin consolidare în RAG: Învățarea prin consolidare poate ajuta la optimizarea strategiilor de recuperare prin recompensarea modelelor pentru a genera rezultate mai relevante și semnificative.
[Citește și: Revoluționarea inteligenței artificiale cu modele multimodale de limbaj mari (MLLM)]
Exemple din lumea reală
| CÂRPĂ | Reglaj fin |
|---|---|
| Asistenții virtuali precum Siri și Alexa preiau informații live. | Modelele de analiză a sentimentelor sunt în cele din urmă menite pentru monitorizarea rețelelor sociale. |
| Instrumente de asistență pentru clienți care clasifică biletele folosind date istorice și întrebări frecvente. | IA juridică instruită pe jurisprudența bazată pe jurisdicție. |
| Instrumentele de cercetare preiau lucrări din reviste academice în timp real pentru a oferi anumite informații. | Modele de traducere care pot fi ajustate pentru perechile de limbi specifice industriei. |
Concluzie
Atât RAG, cât și reglajul fin sunt tehnici puternice definite pentru a rezolva diferite provocări în optimizarea LLM-urilor. Optează pentru RAG atunci când atenția față de evaluare, scalare și regăsire în timp real este primordială și, în schimb, reglajul fin atunci când precizia orientată către sarcini, personalizarea și expertiza sunt obligatorii.
