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
DLNA与UPnP的区别和不同？
苏超自建抢票app，通过先预约再抽签化解高并发抢票？
python如何让给电脑在局域网中伪装成电视接收手机的投屏图片视频播放？
如何结合python+js如何自己的视频编码与加密播放直播？
python如何在电脑上通过局域网将本地视频或m3u8视频投屏电视播放？
腾讯视频爱奇艺优酷vip电影电视剧视频如何通过python绕过vip收费直接观看？
有没有可免费观看全球电视台直播m3u8地址url的合集？
有没有实现观影自由的免vip影视苹果 CMS V10 API的可用url？
python如何实时检测电脑usb插入检测报警？
如何判断真人操作的鼠标移动直线轨迹与机器操作的轨迹？
