微調(diào)與RAG的優(yōu)缺點分析

AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：微調(diào)與RAG的優(yōu)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(nèi)容字數(shù)：7926字

內(nèi)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(chuàng)始人尤洋，生數(shù)科技CEO唐家渝，優(yōu)必選研究院執(zhí)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(fā)現(xiàn)，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(jié)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(yōu)劣勢。
目錄：
為什么用微調(diào)和RAG對比
微調(diào)和RAG的優(yōu)劣勢對比
技術方案分析案例
01為什么用微調(diào)和RAG對比開始可能有小伙伴會問我，為什么要拿微調(diào)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(xiàn)實情況中對系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)方案，即調(diào)整模型內(nèi)和調(diào)整模型外。
縱觀整個算法領域，對模型內(nèi)部調(diào)整，不外乎是那幾種方案，特征變化帶來的模型結(jié)構(gòu)調(diào)整（特征可以是隱式的內(nèi)部特征，也可以是輸入端或輸出端的顯式調(diào)整），

原文鏈接：微調(diào)與RAG的優(yōu)缺點分析

聯(lián)系作者

文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
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(tǒng)思考。