大型语言模型微调：RAG vs Fine-tunning

2023-12-01 04:57:05

RAG 和 Fine-tuning：揭开 LLM 微调技术的秘密

当涉及到驾驭大型语言模型 (LLM) 的非凡力量时，微调技术占据了中心舞台。RAG 和 Fine-tuning 是两大佼佼者，它们在增强 LLM 的能力方面发挥着至关重要的作用。让我们深入探讨它们的特点、优势和劣势，以便明智地为您的项目做出最佳选择。

什么是 RAG？

检索增强生成 （RAG）是一种优雅地融合检索和生成技术的微调方法。它将海量的文档作为它的沃土，利用检索算法找出与特定查询高度相关的文档。然后，它巧妙地利用这些文档作为跳板，生成信息丰富且引人入胜的摘要或答案。

RAG 的优势

广泛的查询适用性： RAG 并不是只局限于事实性查询，它还能够应对开放式查询的挑战，在众多领域提供见解。
引人入胜的生成： 它生成的摘要和答案不仅内容丰富，而且引人入胜，吸引读者进一步探索。
数据灵活： RAG 在数据稀缺的情况下也能发挥作用，让您即使没有庞大的训练集也能微调 LLM。

RAG 的劣势

准确性不足： 虽然 RAG 拥有强大的生成能力，但它的准确性有时不如 Fine-tuning。
训练复杂： 微调 RAG 是一项相对复杂的任务，需要一定的专业知识和大量计算资源。
数据需求量大： 尽管 RAG 在数据有限的情况下表现良好，但它仍然需要大量的数据才能达到最佳性能。

什么是 Fine-tuning？

微调是一种更直接的微调方法，它通过在特定数据集上训练 LLM 来提高其特定任务的性能。想象一下一个 LLM，它是一个多才多艺的艺术家，能够创作各种杰作。通过微调，您可以将其转化为一位大师，在特定的艺术形式（如肖像画或风景画）中达到卓越。

Fine-tuning 的优势

高准确性： 微调后的 LLM 通常在准确性方面胜过 RAG，特别是在需要事实性答案的任务中。
训练简单： 与 RAG 相比，微调相对容易，训练时间也更短。
数据需求量低： 微调通常需要较少的数据，使其成为数据受限项目的理想选择。

Fine-tuning 的劣势

查询范围窄： 微调的 LLM 专注于其训练的任务，因此可能无法有效处理查询范围之外的查询。
生成缺失： 微调的 LLM 通常不具备生成文本的能力，只能提供事实性答案。
大量数据需求： 虽然微调需要的数据量比 RAG 少，但仍然需要大量的数据才能获得最佳结果。

选择合适的微调技术

RAG 和 Fine-tuning 各有优势和劣势。如果您需要一个能够回答广泛查询并生成引人入胜文本的 LLM，RAG 是一个不错的选择。另一方面，如果您追求高准确性且数据有限，Fine-tuning 可能是更好的选择。

示例代码：

以下 Python 代码示例展示了如何使用 Hugging Face 库微调 RAG 和 Fine-tuned LLM：

# RAG 微调
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagModel
model = RagModel.from_pretrained("facebook/rag-sequence-tuned")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-retriever")
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-tuned")
inputs = tokenizer("What is the capital of France?", return_tensors="pt")
retriever_outputs = retriever(inputs, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs, retriever_outputs=retriever_outputs)
print(outputs.sequences)

# 微调微调
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("distilgpt2")
inputs = tokenizer("Translate this sentence to Spanish: Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))