国内永久免费建站,上海的所有公司,搭理彩票网站开发,网站建设保密协议书我们先看下面这个图#xff1a; 简单理解大模型是通过海量训练数据训练出来的#xff0c;它的能力非常强#xff0c;但是有时候会给出错误的回答。那产生错误的原因可能是什么呢#xff1f;
1.提问错误#xff08;提示工程#xff09;
在我们提问的方式不对的情况下 简单理解大模型是通过海量训练数据训练出来的它的能力非常强但是有时候会给出错误的回答。那产生错误的原因可能是什么呢
1.提问错误提示工程
在我们提问的方式不对的情况下大模型可能会给出不合理的回答利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力如问答和算术推理能力。
2. 缺乏相关知识检索增强-RAG
另外一个原因可能是大模型的虽然是通过海量数据训练但它的训练数据大部分是互联网公开数据且数据有时效性一些垂直领域的知识和实时性的知识它是缺乏的。利用检索增强RAG先检索相关知识把相关知识通过prompt提供给大模型再生成答案往往能得到解决。
3. 模型能力不足微调
大模型的在通用场景时有不错的能力但是可能会缺乏特定领域的解决能力例如医学、金融领域等。通过提供特定领域的知识对模型进行微调训练让模型记住特定领域的知识可以有效减少对应领域的幻觉。
附录 提示工程Prompt Engineering 是什么 提示工程是通过精心设计输入给语言模型以获得更好的输出结果。 适合场景 当你需要快速尝试不同任务或者不想修改模型时。适用于生成文本、回答问题等任务。 检索增强生成RAG 是什么 RAG结合了信息检索和文本生成首先从数据库中检索相关信息再用生成模型产生答案。 适合场景 当需要结合外部知识库或文档进行回答时。适用于问答系统、文档摘要等。 微调Fine-tuning 是什么 微调是在特定任务或数据集上进一步训练预训练模型使其更适合特定应用。 适合场景 当你有特定领域的数据并希望模型在该领域表现更好时。适用于情感分析、特定领域的文本生成等。
对比表格
特性提示工程RAG微调操作难度低中高灵活性高中低依赖数据无需额外数据需要外部知识库需要特定领域数据适应性一般高高响应速度快中慢开发成本低中高适用场景快速原型开发需要外部信息的复杂任务特定领域的精准任务
应用场景选择 使用提示工程 当需要快速试验不同任务或在没有特定数据的情况下进行文本生成。 使用RAG 当任务需要结合外部文档或知识库来提供更准确的信息时。 使用微调 当有足够的特定领域数据并需要模型在该领域达到最佳性能时。
参考资料
通俗易懂理解提示工程、RAG和微调提示工程指南
