简述网站建设与维护网站 多语言

我们先看下面这个图：

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

1. 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。

2. 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。

3. 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

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