Store sprogmodeller (LLM'er) såsom GPT-4 og Llama 3 har påvirket AI-landskabet og udført underværker lige fra kundeservice til indholdsgenerering. Men at tilpasse disse modeller til specifikke behov betyder normalt at vælge mellem to kraftfulde teknikker: Retrieval-Augmented Generation (RAG) og finjustering.
Selvom begge disse tilgange forbedrer LLM'er, er de formuleret mod forskellige mål og er succesfulde i forskellige situationer. Lad os studere disse to metoder i detaljer fordele og ulemper, og hvordan man kan vælge en til deres behov.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Hvad er det?
RAG er en tilgang, der synergerer det generative LLM'ers muligheder med genfinding for kontekstuelt præcise svar. I stedet for kun at bruge den viden, det testede på, henter RAG relevant information via eksterne databaser eller videnlagre for at tilføre informationen i den svargenererende proces.
Sådan fungerer RAG
- Indlejringsmodel: Integrerer både dokumenterne og forespørgslerne i vektorrummet for at gøre en sammenligning mere effektiv.
- retriever: Ser ind i en videnbase via indlejringer for at få fat i relevante dokumenter.
- Omranger: Scorer de hentede dokumenter efter, hvor relevante de er.
- Sprogmodel: Fletter hentede data med en brugers forespørgsler til ét svar.
Fordele ved RAG
- Dynamiske videnopgraderinger: Giver et effektivt hit af information med opdateringsprocesserne stærkt reduceret gennem processen med modelomskoling.
- Reduktion af hallucinationer: Ved korrekt at basere svar på ekstern viden minimerer RAG faktuelle unøjagtigheder.
- Skalerbarhed: Kan nemt integreres i store, forskelligartede datasæt og giver derved mulighed for nyttige åbne og dynamiske opgaver, såsom kundeagenter og nyhedsopsummering.
Begrænsninger af RAG
- Reaktionstid: Selve opmærksomheden i informationsudtrækning forsinker outputtiden, hvilket resulterer i højere latency og gør det irrelevant for real-time arbejdsmiljøer.
- Kvalitet af vidensbase: Pålidelighed i genfinding og relevans af ekstern viden bliver vigtig, da svar udelukkende afhænger af disse kilder.
Finjustering - hvad er det?
Finjustering er en proces med genoptræning af en fortrænet LLM på et specifikt domænedatasæt i forberedelsen af specialiseret opgaveudførelse, hvilket giver modellen mulighed for fuldt ud at forstå nuancerede mønstre, der eksisterer inden for grænsen af en bestemt kontekst.
Sådan fungerer finjustering
- Dataforberedelse: Opgavespecifikke datasæt skal renses og afsættes til trænings-, validerings- og testundersæt.
- Modeltræning: LLM bliver nødt til at træne på dette datasæt med metoder, der inkluderer backpropagation og gradient descent.
- Indhold af Hyperparameter Tuning: Giver finjustering af nogle få af de kritiske hyperparameterindhold, såsom batchstørrelse og indlæringshastighed, blandt andre.
Fordele ved finjustering
- Tilpasning: Giver autoritet over modellens handlinger, tone og stil i output.
- Effektivitet i inferens: Når en LLM er blevet finjusteret, producerer den hurtige svar uden nogen ekstern genfindingsproces.
- Specialiseret færdighed: Bedst egnet til applikationer, der kræver kvalitet og nøjagtighed på tværs af velforståede domæner, såsom frysning, medicinske evalueringer og kontraktanalyse.
Ulemper ved finjustering
- Ressourcekrævende: Kræver både stor computerkraft og mærkede data af tilstrækkelig høj kvalitet.
- Katastrofal glemsel: Finjustering har en tendens til at overskrive tidligere erhvervet generisk viden og derved begrænse dens potentiale til at imødekomme nye opgaver.
- Statisk vidensbase: Når først uddannelsen er afsluttet, forbliver dens viden intakt, medmindre den genlæres på yderligere nye data.
Nøgleforskelle mellem RAG og finjustering
| Feature | Retrieval-Augmented Generation (KLUD) | Finjustering |
|---|---|---|
| Videnskilde | Eksterne databaser (dynamisk) | Internaliseret under træning (statisk) |
| Tilpasning til nye data | Høj; opdateringer via eksterne kilder | Lav; kræver omskoling |
| Latency | Højere på grund af genfindingstrin | Lav; generering af direkte respons |
| Tilpasning | Begrænset; er afhængig af eksterne data | Høj; skræddersyet til specifikke opgaver |
| Skalerbarhed | Skalerer nemt med store datasæt | Ressourcekrævende i skala |
| Brugseksempler | Spørgsmål og svar i realtid, faktatjek | Følelsesanalyse, domænespecifikke opgaver |
Hvornår skal man vælge RAG vs. Fine-Tuning
Anvendelsesområde, der har brug for realtidsinformation
Hvis applikationen har brug for ajourført viden i realtid, skal RAG bruges: nyhedsoversigt og kundesupportsystemer, der er afhængige af de hurtigt skiftende data. Eksempel: Virtuel assistent henter liveopdateringer som aktiekurser og vejrdata.
Domæneekspertise
Når der kræves finjustering for præcisionen af et smalt domæne, kan man enten gå efter finjustering inden for områderne juridisk dokumentgennemgang og medicinsk tekstanalyse. Eksempel: En finjusteret model trænet i medicinsk litteratur til brug ved diagnosticering af tilstande baseret på patientnotater.
Scale
RAG er fremtrædende med skalering til åbne forespørgsler i vores rum, og henter resultaterne fra forskellige vidensbaser dynamisk. Eksempel: En søgemaskine med reelle svar, der giver kommentarer til flere brancher uden omskoling.
Ressourcetilgængelighed
Finjustering kan være en bedre samlet mulighed for anvendelsessager i mindre skala, hvor et statisk datasæt ville være tilstrækkeligt. Eksempel: En bot trænet i et sæt ofte stillede spørgsmål, der bruges internt af en virksomhed.
Nye tendenser
- Hybride tilgange: Ved at kombinere RAG med minimering, det bedste fra begge verdener. For eksempel:
- RAG til at hente dynamisk kontekst, samtidig med at sprogmodellen finjusteres på opgavespecifikke nuancer. Eksempel: juridiske assistenter får adgang til retspraksis, mens de opsummerer dem sammenhængende.
- Parametereffektiv finjustering (PEFT): LoRA (low-rank adaptation) hjælper med at minimere parameteropdateringer under finjustering, hvilket fører til meget begrænset databehandling, samtidig med at den giver maksimal nøjagtighed.
- Multimodal RAG: Fremtidige fremskridt vil anvende et blandet syn på RAG-systemer ved at kombinere tekst, billeder og lyd for rig interaktion over forskellige medier.
- Forstærkningslæring i RAG: Forstærkende læring kan hjælpe med at optimere genfindingsstrategier ved at belønne modellerne for at generere mere relevante og meningsfulde output.
[Læs også: Revolutionerende kunstig intelligens med multimodale store sprogmodeller (MLLM'er)]
Eksempler fra den virkelige verden
| KLUD | Finjustering |
|---|---|
| Virtuelle assistenter som Siri og Alexa henter live information. | Sentimentanalysemodeller er i sidste ende beregnet til at overvåge sociale medier. |
| Kundesupportværktøjer, der kategoriserer billetter ved hjælp af historiske data og ofte stillede spørgsmål. | Juridisk AI uddannet i jurisdiktionsbaseret retspraksis. |
| Forskningsværktøjer henter artikler fra akademiske tidsskrifter i realtid for at levere visse indsigter. | Oversættelsesmodeller, der kan finjusteres til branchespecifikke sprogpar. |
Konklusion
Både RAG og finjustering er kraftfulde teknikker defineret til at løse forskellige udfordringer med at optimere LLM'er. Vælg RAG når opmærksomhed over for evaluering, skalering og genfinding i realtid er primær, og, derimod finjustering når opgaveorienteret præcision, tilpasning og ekspertise er et must.
