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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