大模型应用到底使用RAG还是使用微调？
网友回复
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...
点击查看剩余70%
by ai世界
我知道答案，我要回答
私活外包
最新提问
腾讯混元模型广场里都是混元模型的垂直小模型，如何api调用？
为啥所有的照片分辨率提升工具都会修改照片上的图案细节？
js如何在浏览器中将webm视频的声音分离为单独音频？
微信小程序如何播放第三方域名url的mp4视频？
ai多模态大模型能实时识别视频中的手语为文字吗？
如何远程调试别人的chrome浏览器获取调试信息？
为啥js打开新网页window.open设置窗口宽高无效？
浏览器中js的navigator.mediaDevices.getDisplayMedia屏幕录像无法录制SpeechSynthesisUtterance产生的说话声音？
js中mediaRecorder如何录制window.speechSynthesis声音音频并下载？
python如何直接获取抖音短视频的音频文件url？
