模型训练

提示工程 vs 微调 vs RAG

2024 年 9 月 2 日

摘要：

提示工程、微调和检索增强生成（RAG）是三种主要优化大型语言模型输出的方法。提示工程简单易用，适合一般性话题，但定制性有限。微调则提供高度定制和精确响应，但成本和复杂性较高。RAG 通过结合外部数据源，提供最新、相关的信息，是一种在提示工程与微调之间的折中方案，特别适合需要动态信息和上下文相关性的场景。选择哪种方法取决于项目需求、资源和预期结果。

译文：

自大型语言模型（LLM）和高级聊天模型问世以来，各种技术被用来优化从这些 AI 系统中提取所需输出的方式。这些技术中，有些侧重于调整模型的行为以更好地满足用户需求，而另一些则专注于改进查询方式，以获取更精确和相关的信息。

其中，检索增强生成（RAG）、提示工程和微调是最广泛使用的几种方法。在 MyScale 上，我们已经深入探讨了RAG和微调，特别是OpenAI 微调与Hugging Face 微调的应用。

今天，我们将从探索转向比较。本文将分析每种技术的优缺点，帮助你理解何时以及如何有效地使用这些方法。让我们深入探讨每种技术的独特之处。

提示工程

提示工程是与大型语言模型交互的基础方式，它类似于给模型下达指令。当你使用提示时，实际上是在告诉模型你希望它提供什么样的信息。这种方法有些像学习如何提出正确的问题，以获取最佳答案。然而，提示工程的局限性在于，模型只能基于其训练中学到的内容做出回应。

提示工程的主要优点在于其简单易用，适合非技术人员。然而，由于依赖模型的原始学习内容，它可能无法始终提供最新或高度具体的信息。因此，提示工程更适用于一般性话题或需要快速答案而不涉及过多细节的情况。

优点

易用性：提示工程对用户友好，不需高级技术技能，对广泛用户群体极具吸引力。
成本效益：利用预训练模型，与微调相比计算成本较低。
灵活性：提示可以快速调整，以探索不同的输出，而无需重新训练模型。

缺点

一致性差：模型响应的质量和相关性可能因提示措辞的不同而显著变化。
定制性有限：定制模型响应的能力取决于编写有效提示的创造力和技巧。
依赖模型知识：输出受限于模型在初始训练期间所学内容，因此对高度专业化或最新信息效果不佳。

微调

微调是指在现有语言模型的基础上，为其新增或特定内容的学习。可以将其类比为更新手机应用程序以获得更好功能，但在这种情况下，模型需要大量新信息和时间来完成学习。这就像让模型回到学校继续学习。

由于微调需要大量计算能力和时间，因此可能费用高昂。但如果你需要模型在特定领域表现优异，微调是值得的选择。微调后的模型能够更准确地提供符合你需求的答案。

优点

定制性强：允许广泛定制，使模型能够生成特定领域或风格的响应。
准确性提升：通过在专门数据集上训练，模型生成的响应更加准确和相关。
适应性强：微调后的模型能够更好地处理原始训练中未覆盖的细分主题或最新信息。

缺点

成本高昂：微调需要大量计算资源，比提示工程更昂贵。
技术要求高：需要深入理解机器学习和语言模型架构。
数据需求高：有效微调需大量且精心策划的数据集，数据收集可能面临挑战。

检索增强生成（RAG）

检索增强生成（RAG）将传统语言模型与类似知识库的外部数据源结合。当模型需要回答问题时，它首先查找并收集来自知识库的相关信息，然后基于这些信息作答。就像模型在回答问题前快速查阅了一个信息库，以确保提供最佳答案。

RAG 特别适用于需要最新信息或涵盖比模型初始训练内容更广泛话题的场景。它在设置难度和成本方面处于中间位置，能够帮助模型提供更新、更详细的答案。然而，像微调一样，它需要额外的工具和信息才能发挥最佳效果。

RAG 系统的成本、速度和响应质量很大程度上依赖于向量数据库。MyScale 就是这样一个向量数据库，它不仅比其他向量数据库的收费几乎减半，而且性能提升了三倍。你可以在这里查看基准测试。最重要的是，使用 MyScale，你无需学习外部工具或语言即可访问它，这使其成为开发者的理想选择。

优点

动态信息：通过利用外部数据源，RAG 可提供最新且高度相关的信息。
平衡性：在提示的易用性与微调的定制性之间提供折中方案。
上下文相关性：通过附加上下文信息增强模型的响应，生成更为详尽和丰富的输出。

缺点

复杂性：实施 RAG 可能较复杂，需将语言模型与检索系统集成。
资源密集：虽然比全面微调资源消耗少，但 RAG 仍然需要相当多的计算能力。
数据依赖性：输出质量取决于检索信息的相关性和准确性。