大模型应用到底使用RAG还是使用微调？
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在构建大模型应用时，使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）还是进行微调主要取决于具体的应用场景和需求。以下是对两种方法的对比和适用场景的详细分析：
微调（Fine-Tuning）
优点高精度：通过微调，模型能够更好地适应特定任务或领域的数据，通常可以获得更高的精度。
定制化：可以根据具体需求对模型进行深度定制，使其在特定任务上表现更好。
减少依赖外部数据：微调后的模型不需要频繁访问外部数据源，减少了延迟和依赖性。
缺点
数据需求大：微调需要大量的标注数据，这在某些场景下可能不易获取。
计算资源需求高：微调过程需要大量的计算资源，特别是对大模型进行微调时。
更新不便：一旦模型微调完成，要更新...
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by ai世界
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