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原標題：微調與RAG的優缺點分析
關鍵字：模型,騰訊,知乎,報告,知識
文章來源：算法邦
內容字數：7926字

內容摘要：

智猩猩與智東西將于4月18-19日在北京共同舉辦2024中國生成式AI大會，阿里巴巴通義千問大模型技術負責人周暢，潞晨科技創始人尤洋，生數科技CEO唐家渝，優必選研究院執行院長焦繼超，科大訊飛人形機器人首席科學家季超，DeepWisdom合伙人徐宗澤，騰訊研究科學家張馳，前Meta首席工程負責人胡魯輝等首批嘉賓已確認帶來演講和報告，歡迎報名。最近其實挺多文章都有在聊RAG的，但我回過頭來分析發現，缺少一篇有關使用時機的文章。我本身非常喜歡RAG所代表的實踐方案，但不代表所有情況下都推薦使用RAG，畢竟我們需要因地制宜，結合實際情況來進行方案選擇，本文就帶大家一起分析RAG的優劣勢。
目錄：
為什么用微調和RAG對比
微調和RAG的優劣勢對比
技術方案分析案例
01為什么用微調和RAG對比開始可能有小伙伴會問我，為什么要拿微調和RAG進行對比，我自己的理解，主要是因為這個兩個所代表的其實是在現實情況中對系統的調優方案，即調整模型內和調整模型外。
縱觀整個算法領域，對模型內部調整，不外乎是那幾種方案，特征變化帶來的模型結構調整（特征可以是隱式的內部特征，也可以是輸入端或輸出端的顯式調整），

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統思考。