技术前沿

大模型调优秘籍：领先一步的策略与技巧

2024 年 4 月 23 日

提示工程 vs 微调 vs RAG

自从大型语言模型（LLMs）及高级对话模型推出以来，已经开发了多种技术以从这些人工智能系统中提取期望的输出。部分技术专注于调整模型行为，以更准确地满足预期，而其他技术则致力于优化查询LLMs的策略，以获得更精确和相关的信息。

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）、提示工程（Prompting）和微调（Fine-tuning）等技术被广泛采用。在先前的系列文章中，已对RAG和微调技术进行了详细讨论，包括使用OpenAI平台和Hugging Face框架进行微调的方法。

当前的讨论将转向对比分析，旨在评估每种技术的优劣。理解这些技术的适用场景和有效运用方式至关重要。接下来，将展开对比分析，探讨每种方法的独特性。

提示工程

提示（Prompting）是与任何大型语言模型（Large Language Model）互动的最基本方式。这类似于提供指令。当使用提示时，您是在告诉模型您希望它提供哪种类型的信息。这也被称为提示工程（prompt engineering）。这有点像学习如何提出正确的问题以获得最佳的答案。但是，您能从中获得的信息量是有限的。这是因为模型只能返回其在训练过程中已经知道的内容。

提示工程的一大特点是操作简便直观，无需具备深厚技术背景的大多数用户皆可轻松应用，这无疑是一大优势。然而，由于其很大程度上依赖于模型原始学习内容，可能无法始终提供您所需的新颖或最具体信息。因此，提示工程在处理一般性话题，或者仅需快速获取答案而不涉及过多细节的情况下效果最佳。

优点：

易用性：提示工程操作友好，无需高级技术技能，使得广大用户群体都能轻松使用。
成本效益：因其利用预训练模型，相比微调而言，涉及到的计算成本极低。
灵活性：无需重新训练模型，即可快速调整提示以探索不同的输出结果。

缺点：

不一致性：模型响应的质量和相关性会因提示措辞的不同而显著变化。
定制化程度有限：定制模型响应的能力受限于创造有效提示的创新性和技巧水平。
对模型已有知识的依赖：输出结果受限于模型在初始训练阶段所习得的内容，故对于高度专业或最新信息的处理效果不佳。

微调

微调是指对语言模型进行调整，使其学习新的或特定的知识。可以将其类比为更新手机上的应用程序以获取更佳功能。然而，在此情形下，应用程序（即模型）需要大量的新信息和时间来正确地学习所有内容。这就像让模型重返“学校”接受进一步教育一般。

由于微调需要大量的计算资源和时间，可能会产生较高成本。然而，若您需要语言模型对某一特定主题有深入理解，微调则是值得投入的。这就像训练模型成为您所关注领域的专家。经过微调后，模型能够提供更为准确、贴近您需求的答案。

优点：

定制化：支持深度定制，使模型能够生成针对特定领域或风格的响应。
提高准确性：通过对专门数据集进行训练，模型能够产生更准确且相关性强的回复。
适应性：微调后的模型能更好地应对原始训练未涵盖的专业化议题或最新信息。

缺点：

成本：微调需要大量的计算资源，相较于提示工程而言成本更高。
技术技能：此方法要求对机器学习和语言模型体系结构有较深入的理解。
数据需求：有效的微调需要大量且精心编排的数据集，而这往往颇具挑战性。

检索增强生成（RAG）

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）技术将常规的语言模型机制与类似知识库的系统相结合。当模型需要回答一个问题时，它首先从知识库中查找并收集相关信息，随后基于这些信息给出答案。这就如同模型在作答前快速查阅了一个信息库，确保为您提供最准确的答案。

RAG技术在需要获取最新信息或解答涉及比模型原始学习范围更广泛主题的问题时特别有用。它在设置难度和成本方面处于中间水平。出色之处在于，它能帮助语言模型提供更新鲜、更详尽的答案。然而，与微调类似，RAG也需要额外的工具和信息才能发挥良好效果。

RAG 系统的成本、速度和响应质量在很大程度上依赖于向量数据库，使其成为 RAG 系统非常重要的一部分。

优点：

动态信息：通过利用外部数据源，RAG能够提供最新且高度相关的信息。
平衡性：在提示工程的便捷性和微调的定制化之间提供了折衷方案。
上下文关联性：通过增加额外的上下文信息，提升了模型响应的质量，使得输出更具洞察力且细节丰富。

缺点：

复杂性：实现RAG可能较为复杂，需要语言模型与检索系统间的紧密集成。
资源消耗：尽管相比于完全微调，RAG所需的资源较少，但仍需相当的计算能力。
数据依赖性：输出结果的质量严重依赖于所检索信息的相关性和准确性。

提示 vs 微调 vs RAG

以下是对提示（Prompting）、微调（Fine-tuning）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的对比。表格提供了这些方法的关键点比较，有助于确定各种情境下最适合的技术。

特征	提示工程	微调	检索增强生成（RAG）
所需技能水平	低：需要对如何构造提示有基本的了解。	中到高：需要了解机器学习原理和模型架构。	中等：需要了解机器学习和信息检索系统。
定价和资源	低：使用现有模型，计算成本最低。	高：训练所需的大量计算资源。	中：检索系统和模型交互都需要资源，但少于微调。
定制	低：受限于模型的预训练知识和用户制作有效提示的能力。	高：允许对特定域或样式进行广泛自定义。	中：可通过外部数据源进行自定义，但取决于其质量和相关性。
数据要求	无：使用预训练模型，无需额外数据。	高：需要大型相关数据集才能进行有效微调。	中：需要访问相关的外部数据库或信息源。
更新频率	低：依赖于基础模型的重新训练。	变量：取决于何时使用新数据重新训练模型。	高：可以包含最新信息。
质量	变量：高度依赖于制作提示的技能。	高：针对特定数据集量身定制，从而获得更相关和准确的响应。	高：使用与上下文相关的外部信息增强响应。
使用案例	一般查询，广泛的主题，教育目的。	专业应用，行业特定需求，定制任务。	需要最新信息的情况，以及涉及上下文的复杂查询。
易于实施	高：使用现有工具和界面简单易行。	低：需要深入的设置和培训过程。	媒介：涉及将语言模型与检索系统集成。

表格概述了提示、微调和RAG的主要特点，有助于理解不同情况下哪种方法更为有效。希望此比较有助于选择适当的工具以应对未来的任务。

RAG——强化AI应用的理想之选

RAG是一种独特的方法，它将传统语言模型的强大功能与外部知识库的精确性相结合。该方法在多个方面表现出色，尤其在特定情境下相较于仅依赖提示工程或微调具有明显优势。

首先，RAG通过实时检索外部数据确保提供的信息既及时又相关。这对于新闻查询或快速发展的领域等需要最新信息的应用至关重要。

其次，RAG在定制化程度与资源需求之间实现了平衡。与要求大量计算资源的全量微调不同，RAG允许进行更为灵活且资源高效的运作，从而使得更多用户和开发者能够轻松使用。

最后，RAG的混合特性成功地弥合了大型语言模型（LLMs）强大的泛化生成能力与知识库中蕴含的特定、详尽信息之间的差距。由此产生的输出不仅高度相关且内容详实，而且深度融入了丰富的上下文信息。

一个精心优化、具备良好可扩展性且经济高效的向量数据库解决方案，对于显著提升RAG应用的性能与功能至关重要。为此，推荐采用基于SQL的向量数据库Milvus，它能够与OpenAI、Langchain、Langchain JS/TS以及LlamaIndex等主流AI框架及语言模型平台实现无缝对接。采用这样的向量数据库，RAG系统的响应速度与准确性将得到显著提升，这对于那些追求极致结果的用户来说，无疑是一次重大的效能飞跃。

结论

综合考量，选择提示工程（Prompting Engineering）、微调（Fine-tuning）或检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）取决于项目的具体需求、可用资源以及预期目标。这些方法各具优势和局限性。提示工程实施简便且成本效益高，但定制性有限；微调提供细致的定制选项，尽管成本较高且复杂性提升；RAG则平衡了两者，以适中的复杂性提供即时且针对特定领域的信息。

END

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