от Брегмана Георгия Марковича

Fine-Tuning и RAG: как их сочетать для достижения наилучших результатов при дополнении LLM

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и Llama 2, продемонстрировали впечатляющие возможности в понимании и генерации естественного языка. Однако они имеют и ряд недостатков, таких как склонность к галлюцинациям ложной информации, невосприимчивость к динамическим или специфическим для данной области данным, сложность настройки и интерпретации. Для преодоления этих проблем исследователи и практики предложили две основные методики: тонкую настройку и генерацию с расширением поиска (RAG).

Fine-Tuning

Тонкая настройка - это процесс адаптации предварительно обученного LLM к конкретной задаче или области путем обновления его параметров на новом наборе данных. Например, можно произвести тонкую настройку LLM на наборе данных "вопрос-ответ", чтобы улучшить его производительность при ответе на вопросы. Тонкая настройка имеет ряд преимуществ, таких как:

Она позволяет сделать LLM более специфичным для конкретной задачи и адаптированным к области, что повышает его качество и релевантность.

Для оптимизации LLM под конкретную задачу можно использовать данные супервизора, например, пары "вопрос-ответ".

Размер LLM может быть уменьшен путем обрезки или дистилляции, что делает его более эффективным и масштабируемым.

Однако тонкая настройка имеет и ряд недостатков, таких как:

Она может быть дорогостоящей и трудоемкой, требующей больших объемов данных и вычислительных ресурсов.

Это может привести к катастрофическому забыванию, когда LLM теряет свои общие знания и способности после тонкой настройки на узкую задачу или область.

В зависимости от качества и разнообразия данных тонкой настройки она может вносить погрешности или ошибки.

Генерация с расширением поиска (RAG)

Технология дополненного поиска (RAG) - это технология, объединяющая нейронный поиск информации и нейронную генерацию текста. Она позволяет LLM обращаться к внешним источникам знаний, таким как документы или базы данных, и включать соответствующую информацию в свой вывод. Например, с помощью RAG можно сгенерировать краткое содержание новостной статьи, извлекая связанные с ней статьи и используя их в качестве дополнительного контекста. RAG обладает рядом преимуществ, таких как:

• Он может предоставлять данные в режиме реального времени, поддерживая LLM в актуальном состоянии.
• Он может обогатить LLM знаниями о предметной области, что позволяет ему работать с различными и специализированными темами.
• Он может уменьшить количество галлюцинаций, обосновывая вывод LLM фактическими данными.
• Он может улучшить интерпретируемость, показывая пользователю найденные документы, использованные для создания вывода.

Однако RAG имеет и некоторые недостатки, такие как:

Она может быть зашумленной или нерелевантной, что зависит от качества и охвата источника знаний и механизма поиска.

Он может быть непоследовательным или несогласованным, в зависимости от согласования и интеграции полученной информации и сгенерированного результата.

Она может быть сложной или громоздкой, требующей дополнительных компонентов и инфраструктуры для поддержки процесса поиска и генерации.

Fine-tuning и RAG - два мощных метода, позволяющих расширить возможности LLM и повысить их производительность и надежность. Однако они не являются взаимоисключающими или противоречащими друг другу. Напротив, их можно использовать в комбинации, чтобы использовать сильные стороны каждого подхода и смягчить недостатки. В зависимости от конкретного случая использования и требований можно выбрать тонкую настройку, RAG или оба подхода для оптимизации LLM под нужную задачу или область. При выборе следует учитывать следующие факторы:

Динамические и статические данные: Если данные часто или быстро меняются, то RAG может обеспечить более актуальную и релевантную информацию. Если данные стабильны или медленно меняются, то тонкая настройка может обеспечить более последовательную и точную информацию.

Внешние знания: Если LLM необходимо получить доступ к внешним или специфическим для данной области данным, которые отсутствуют в корпусе, предшествующем обучению, RAG может обеспечить гибкий и масштабируемый способ подключения LLM к различным источникам знаний. Если LLM уже обладает достаточными знаниями, заложенными в его параметрах, то тонкая настройка может помочь активизировать и адаптировать эти знания к задаче или области.

Настройка модели: Если LLM необходимо настроить или персонализировать для конкретного пользователя или приложения, то тонкая настройка может обеспечить более прямой и эффективный способ изменения параметров и поведения LLM. Если LLM должна быть общей или универсальной для широкого круга пользователей или приложений, RAG может обеспечить более модульный и адаптируемый способ дополнения вывода LLM дополнительной информацией.

Уменьшение галлюцинаций: Если LLM имеет тенденцию генерировать ложную или вводящую в заблуждение информацию, RAG может помочь уменьшить количество галлюцинаций, обосновывая результаты фактическими данными. Если LLM имеет тенденцию генерировать точную и надежную информацию, то тонкая настройка может помочь повысить качество и релевантность результатов.

Прозрачность: Если LLM необходимо обеспечить прозрачность или объяснимость результатов, RAG может помочь повысить интерпретируемость, показывая пользователю документы, использованные для создания результатов. Если LLM не нуждается в прозрачности или объяснимости результатов, то тонкая настройка может помочь упростить результаты и избежать ненужной сложности или путаницы.

Стоимость: Если LLM необходимо развернуть или масштабировать экономически эффективным способом, то тонкая настройка может помочь уменьшить размер и сложность LLM, сделав его более эффективным и масштабируемым. Если необходимо обновлять или поддерживать LLM, то RAG поможет избежать необходимости переобучения или тонкой настройки LLM, делая его более гибким и адаптируемым.

Техническая экспертиза: Если LLM должен разрабатывать или внедрять технический специалист, то тонкая настройка может обеспечить больший контроль и настройку параметров и поведения LLM. Если же LLM должен разрабатывать или внедрять нетехнический пользователь, то RAG может обеспечить большее удобство и доступность к возможностям и знаниям LLM.

Применяя данную схему, можно сделать обоснованный и оптимальный выбор в пользу дополнения ОУ тонкой настройкой или RAG, или того и другого вместе.Уменьшение галлюцинаций: Если LLM имеет тенденцию генерировать ложную или вводящую в заблуждение информацию, RAG может помочь уменьшить количество галлюцинаций, обосновывая результаты фактическими данными. Если LLM имеет тенденцию генерировать точную и надежную информацию, то тонкая настройка может помочь повысить качество и релевантность результатов.

Прозрачность: Если LLM необходимо обеспечить прозрачность или объяснимость результатов, RAG может помочь повысить интерпретируемость, показывая пользователю документы, использованные для создания результатов. Если LLM не нуждается в прозрачности или объяснимости результатов, то тонкая настройка может помочь упростить результаты и избежать ненужной сложности или путаницы.

Стоимость: Если LLM необходимо развернуть или масштабировать экономически эффективным способом, то тонкая настройка может помочь уменьшить размер и сложность LLM, сделав его более эффективным и масштабируемым. Если необходимо обновлять или поддерживать LLM, то RAG поможет избежать необходимости переобучения или тонкой настройки LLM, делая его более гибким и адаптируемым.

Техническая экспертиза: Если LLM должен разрабатывать или внедрять технический специалист, то тонкая настройка может обеспечить больший контроль и настройку параметров и поведения LLM. Если же LLM должен разрабатывать или внедрять нетехнический пользователь, то RAG может обеспечить большее удобство и доступность к возможностям и знаниям LLM.

Применяя эту схему, можно сделать обоснованный и оптимальный выбор в пользу дополнения LLM тонкой настройкой или RAG, или того и другого, и добиться наилучших результатов для конкретного случая использования и требований.

Рекламное агентство ИнтерСолар имеет следующий спектр интересов: наружная реклама, СМИ, агентство рекламное агенство реклама на щитах и аренда рекламных щитов, изготовление Рекламные растяжки в Москве, рекламные перетяжки в метро реклама, метрореклама Москва реклама на ж/д транспорте, метро, маршрутки реклама в СМИ, прессе, Москва и Россия изготовление вывески, наружка, наружная реклама радиореклама на радио, радио-реклама биллборд, крышная установка, билборд ТВ-реклама на телевидении, реклама на ТВ, телереклама промоакции, промоутеры в Москве, промо-акции радио реклама на радио Москвы, радиореклама транспортная реклама на транспорте промо акции и промоушн, промоакции, промоушен рекламные транспарант перетяжки, растяжки реклама Регистрация ООО, ЗАО, ОАО, открытие фирмы, открыть фирму Строительная лицензия, оформление Регистрация ККМ, кассового аппарата загранпаспорт, загран паспорт изучение английского языка в Англии I-MBA, образование за рубежом, обучение за рубежом обучение в Англии. обучение в Лондоне, образование в англии обучение в Великобритании, образование в Великобритании срочный загранпаспорт, оформление заграничный паспорт Туроператор туристическая компания. туризм и отдых в Турции отдых и туризм в Египте отдых и туризм в Подмосковье СРП - Союз Писателей. Известные писатели России Andersen TP аудиторская компания Консалтинг аудит керамическая плитка Чистка ковровых покрытий Английский клуб, обучение разговорному английскому языку туроператор Чехия. Визы, туры, отдых в Чехии Технология недвижимости Интернет-магазин, ноутбуки, сотовые телефоны Интернет-реклама в интернете Георгий Маркович Брегман Технология рекламы Рекламное агентство INTER Рекламное агентство PSYWEB Рекламное агентство InterSolar Рекламное агентство Кремлевское. Кремлевский дворец -Московский кремль Психология, НЛП, реклама