RAG та точно налаштовані LLM покращують якість виводу ШІ, але працюють принципово по-різному. RAG отримує зовнішню інформацію під час запиту, тоді як точно налаштовані методи вбудовують нові знання безпосередньо у ваги моделі. Вибір між ними залежить від того, як часто змінюються ваші дані та яка точність вам потрібна.
Метод, який пов'язує мовні моделі із зовнішніми базами знань, щоб вони могли отримувати актуальну інформацію перед генеруванням відповідей.
Мовні моделі, які пройшли додаткове навчання на специфічних для предметної області наборах даних для спеціалізації їхньої поведінки та знань.
| Функція | RAG (Поширена генерація пошуку) | Удосконалені LLM |
|---|---|---|
| Метод оновлення знань | Отримує зовнішні документи під час виконання | Оновлення, враховані у вагових коефіцієнтах моделі під час навчання |
| Актуальність даних | Майже в режимі реального часу, просто оновіть базу знань | Потрібне перепідготовка для впровадження нової інформації |
| Вартість впровадження | Нижчий початковий рівень, головним чином налаштування зберігання та пошуку векторів | Вища початкова вартість, вимагає обчислень на графічному процесорі та маркованих даних |
| Ризик галюцинацій | Нижче, відповіді ґрунтуються на отриманих джерелах | Вища, модель може вигадувати факти поза навчальними даними |
| Атрибуція джерела | Вбудовані посилання на знайдені документи | Немає відстеження рідного джерела, якщо його не навчено спеціально |
| Необхідні навчальні дані | Мінімальний, лише корпус для індексації | Істотні, від сотень до тисяч кураторських прикладів |
| Найкращий варіант використання | Динамічні бази знань, питання та відповіді щодо власницьких документів | Фіксовані домени, специфічні стилі, структуровані виходи |
| Масштабованість | Масштабування шляхом розширення векторної бази даних | Масштабується шляхом перенавчання або використання більших базових моделей |
RAG працює у два етапи: спочатку засіб пошуку шукає у векторній базі даних або сховищі документів контент, що відповідає запиту користувача, потім мовна модель генерує відповідь, обумовлену цим отриманим контекстом. З іншого боку, точне налаштування безпосередньо змінює параметри моделі, продовжуючи навчання на кураторському наборі даних, тому нова поведінка стає частиною внутрішніх знань моделі, а не чимось, що вона шукає.
Коли ваші вихідні матеріали часто оновлюються, RAG має явну перевагу. Ви можете оновлювати базу знань, додаючи, видаляючи або редагуючи документи, і система негайно відображає ці зміни в наступному запиті. Натомість, точно налаштовані моделі знають лише те, на чому вони були навчені, тому будь-яке оновлення вимагає збору нових прикладів і запуску ще одного циклу навчання, який може тривати від годин до днів залежно від розміру набору даних.
Системи RAG, як правило, менше галюцинують, оскільки модель явно базується на отриманому тексті, і ви можете показати користувачам, які саме документи вплинули на відповідь. Точно налаштовані моделі можуть бути дуже точними в межах свого навчального розподілу, але можуть впевнено видавати неправильні відповіді, коли їх запитують про граничні випадки або теми поза цим розподілом, оскільки вони не мають механізму для перевірки на відповідність зовнішнім джерелам.
Початок роботи з RAG є відносно недорогим: вам потрібні вбудовування, сховище векторів та LLM API, причому витрати масштабуються здебільшого залежно від обсягу запитів та розміру сховища. Точне налаштування вимагає більших початкових інвестицій у час графічного процесора, підготовку даних та експерименти, хоча витрати на виведення згодом можуть бути нижчими, оскільки вам не потрібно передавати великі контекстні вікна отриманих документів при кожному виклику.
Багато виробничих систем фактично використовують обидва підходи разом. Точно налаштована модель може обробляти розмовний стиль, форматування та специфічні для предметної області моделі міркувань, тоді як RAG забезпечує рівень фактичних знань. Така гібридна схема часто перевершує будь-який метод окремо, особливо в корпоративних застосунках, де важливі як контроль тону, так і точність фактів.
RAG та точне налаштування – це конкуруючі підходи, між якими вам доведеться вибирати.
Вони вирішують різні проблеми та часто використовуються разом. RAG займається пошуком знань, тоді як тонке налаштування відповідає за поведінку та стиль. Багато виробничих систем поєднують обидва методи для досягнення найкращих результатів.
Точно налаштовані моделі ніколи не галюцинують, бо їх навчили на ваших даних.
Точно налаштовані моделі все ще можуть галюцинувати, особливо на теми поза межами їхнього навчального розподілу або коли вони викликані неочікуваним чином. Їм бракує механізму заземлення, який забезпечує RAG через отриманий контекст.
RAG повністю усуває галюцинації.
RAG зменшує галюцинації, але не усуває їх. Модель все ще може неправильно інтерпретувати отримані документи, неправильно поєднувати інформацію або генерувати правдоподібні, але непідтверджені твердження.
Для ефективного налаштування моделі потрібні мільйони прикладів.
Сучасні параметрично ефективні методи, такі як LoRA та QLoRA, можуть давати переконливі результати лише з кількома сотнями або кількома тисячами високоякісних прикладів, залежно від складності завдання.
Системи RAG не потребують жодного навчання чи досвіду для налаштування.
Ефективні RAG-конвеєри вимагають ретельних стратегій фрагментації, вибору моделі вбудовування, налаштування пошуку та швидкого проектування. Погане налаштування може призвести до нерелевантних пошуків та поганих відповідей, незважаючи на наявність якісних вихідних документів.
Оберіть RAG, якщо ваша інформація часто змінюється, вам потрібні посилання на джерела або ви працюєте з великими колекціями власних документів. Оберіть точне налаштування, якщо вам потрібна модель, яка послідовно говорить певним голосом, дотримується суворих форматів виводу або працює у вузькій області зі стабільними знаннями. Для більшості команд початок роботи з RAG є швидшим і дешевшим, і ви завжди можете додати точне налаштування пізніше для вдосконалення стилю та поведінки.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
