Fine-tuning

RAG还是微调?微软出了一份特定领域大模型应用建设流程指南

检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)是提升大语言模型性能的两种常用方法,那么到底哪种方法更好?在建设特定领域的应用时哪种更高效?微软的这篇论文供你选择时进行参考。在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据:检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示,而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过,对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。本文中,来自微软的研究者引入一个新的关注点:为需要特定背景和自适应响应的行业(农业)创建 AI 助手。本文提出了一个全面的大语言模型
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