Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT-4 і Llama 3, вплинули на ландшафт штучного інтелекту та творили чудеса, починаючи від обслуговування клієнтів і закінчуючи створенням контенту. Однак адаптація цих моделей для конкретних потреб зазвичай означає вибір між двома потужними методами: пошуково-доповнена генерація (RAG) і тонке налаштування.
Незважаючи на те, що обидва ці підходи покращують LLM, вони орієнтовані на різні цілі та є успішними в різних ситуаціях. Давайте детально вивчимо ці два методи, переваги та недоліки, а також те, як вибрати один для своїх потреб.
Пошуково-доповнена генерація (RAG) – що це таке?
RAG – це підхід, який поєднує генеративні можливості LLM з пошуком контекстуально точних відповідей. Замість того, щоб використовувати лише знання, на яких проводилося тестування, RAG отримує відповідну інформацію із зовнішніх баз даних або сховищ знань, щоб включити цю інформацію в процес генерації відповідей.
Як працює RAG
- Модель вбудовування: Вбудовує як документи, так і запити у векторний простір, щоб зробити порівняння ефективнішим.
- Ретрівер: переглядає базу знань за допомогою вбудовування, щоб отримати відповідні документи.
- Реранжер: Оцінює отримані документи відповідно до їх актуальності.
- Модель мови: Об’єднує отримані дані із запитами користувача в одну відповідь.
Переваги RAG
- Динамічне оновлення знань: Забезпечує ефективне надходження інформації із значно скороченим процесом оновлення через процес перенавчання моделі.
- Зменшення галюцинацій: Належним чином грунтуючи відповіді на зовнішніх знаннях, RAG мінімізує фактичні неточності.
- Масштаб Може бути легко вбудований у великі різноманітні набори даних, що дозволяє використовувати його для корисних відкритих і динамічних завдань, таких як клієнтські агенти та узагальнення новин.
Обмеження RAG
- Затримка: Сама уважність у вилученні інформації затримує час виведення, що призводить до більшої затримки та робить його неактуальним для робочого середовища в режимі реального часу.
- Якість бази знань: Надійність у пошуку та релевантність зовнішніх знань стає важливою, оскільки відповіді залежать виключно від цих джерел.
Тонка настройка – що це таке?
Тонка настройка — це процес перенавчання попередньо навченого LLM на певному наборі даних домену під час підготовки до виконання спеціалізованого завдання, що дозволяє моделі повністю зрозуміти нюанси, існуючі в межах певного контексту.
Як працює тонке налаштування
- Підготовка даних: Спеціальні набори даних потрібно буде очистити та відкласти в підмножини навчання, перевірки та тестування.
- Навчання моделі: LLM доведеться тренуватися на цьому наборі даних з методами, які включають зворотне поширення та градієнтний спуск.
- Зміст налаштування гіперпараметрів: Забезпечує точне налаштування деяких критичних вмісту гіперпараметрів, таких як розмір партії та швидкість навчання, серед іншого.
Переваги Fine-Tuning
- Налаштування: Дозволяє керувати діями, тоном і стилем моделі в результатах.
- Ефективність у висновках: Після точного налаштування LLM він дає швидкі відповіді без жодного зовнішнього процесу пошуку.
- Спеціалізований набір навичок: Найкраще підходить для додатків, які вимагають якості та точності в добре зрозумілих областях, таких як заморожування, медичні оцінки та аналіз контрактів.
Мінуси тонкої настройки
- Ресурсомісткі: Вимагає великої обчислювальної потужності та достатньо високоякісних мічених даних.
- Катастрофічне забування: Тонка настройка має тенденцію перезаписувати раніше отримані загальні знання і тим самим обмежувати його потенціал для виконання нових завдань.
- Статична база знань: Після завершення навчання його знання залишаються незмінними, якщо не перевчити на основі додаткових нових даних.
Ключові відмінності між RAG і Fine-Tuning
| особливість | Пошуково-доповнена генерація (ганчірка) | Точна настройка |
|---|---|---|
| Джерело знань | Зовнішні бази даних (динамічні) | Інтерналізація під час навчання (статична) |
| Адаптація до нових даних | високий; оновлення через зовнішні джерела | Низький; потребує перепідготовки |
| Затримка | Вищий через етапи пошуку | Низький; формування прямої відповіді |
| настройка | Обмежений; спирається на зовнішні дані | високий; пристосовані до конкретних завдань |
| масштабованість | Легко масштабується з великими наборами даних | Ресурсомісткий у масштабі |
| Приклади використання | Питання та відповіді в реальному часі, перевірка фактів | Аналіз настрою, предметні завдання |
Коли вибрати RAG чи Fine Tuning
Область застосування потребує інформації в реальному часі
Якщо додатку потрібні актуальні знання в режимі реального часу, то слід використовувати RAG: системи узагальнення новин і підтримки клієнтів, що спираються на дані, що швидко змінюються. Приклад: Віртуальний помічник отримує поточні оновлення, як-от ціни на акції та дані про погоду.
Експертиза домену
Якщо потрібне точне налаштування для вузької області, можна виконати точне налаштування в областях перевірки юридичних документів і аналізу медичних текстів. Приклад: точно налаштована модель, навчена медичній літературі для використання в діагностиці станів на основі записів пацієнтів.
шкала
RAG займає високу позицію завдяки масштабуванню для відкритих запитів у нашому просторі, динамічно витягуючи результати з різних баз знань. Приклад: пошукова система з реальними відповідями, яка надає багатогалузеві коментарі без перепідготовки.
Доступність ресурсів
Тонка настройка може бути кращим загальним варіантом для невеликих випадків використання, де достатньо статичного набору даних. Приклад: бот, навчений набору поширених запитань, які використовуються внутрішньо компанією.
Нові тенденції
- Гібридні підходи: Поєднання RAG із мінімізацією, найкраще з обох світів. Наприклад:
- RAG для отримання динамічного контексту під час тонкого налаштування мовної моделі з урахуванням нюансів, пов’язаних із завданням. Приклад: помічники юристів отримують доступ до прецедентного права, послідовно підсумовуючи їх.
- Параметричне точне налаштування (PEFT): LoRA (адаптація низького рівня) допомагає звести до мінімуму оновлення параметрів під час тонкого налаштування, що призводить до дуже обмежених обчислювальних зусиль, забезпечуючи максимальну точність.
- Мультимодальний RAG: Майбутні досягнення запровадять змішане подання в системах RAG шляхом поєднання тексту, зображень і аудіо для багатофункціональної взаємодії на різних носіях.
- Навчання з підкріпленням у RAG: Навчання з підкріпленням може допомогти оптимізувати стратегії пошуку, винагороджуючи моделі за створення більш релевантних і значущих результатів.
[Читайте також: Революція у сфері штучного інтелекту за допомогою мультимодальних моделей великої мови (MLLM) ]
Реальні приклади
| КГР | Тонка настройка |
|---|---|
| Віртуальні помічники, такі як Siri та Alexa, отримують інформацію в реальному часі. | Моделі аналізу настроїв зрештою призначені для моніторингу соціальних мереж. |
| Інструменти підтримки клієнтів, які класифікують квитки за історичними даними та поширеними запитаннями. | Юридичний штучний інтелект пройшов навчання з прецедентного права на основі юрисдикції. |
| Дослідницькі інструменти отримують статті з академічних журналів у режимі реального часу, щоб отримати певну інформацію. | Моделі перекладу, які можна точно налаштувати для галузевих мовних пар. |
Висновок
Як RAG, так і точне налаштування – це потужні методи, призначені для вирішення різних проблем оптимізації LLM. RAG слід використовувати, коли увага до оцінки, масштабування та пошуку в режимі реального часу є першочерговою, а точне налаштування – коли точність, орієнтована на завдання, налаштування та експертиза є обов'язковими.
