LLM 和 RAG 技術(shù)的比較探索：塑造人工智能的未來(lái)

時(shí)間：2024-06-07 11:20:09

關(guān)鍵字：人工智能 AI

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[導(dǎo)讀]在人工智能 (AI) 的動(dòng)態(tài)格局中，兩項(xiàng)突破性技術(shù)—— 大型語(yǔ)言模型 (LLM)和檢索增強(qiáng)生成 (RAG) ——因其在理解和生成類人文本方面的變革潛力而脫穎而出。本文對(duì) LLM 和 RAG 進(jìn)行了比較，闡明了它們的機(jī)制、應(yīng)用以及它們?yōu)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域提供的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

在人工智能 (AI) 的動(dòng)態(tài)格局中，兩項(xiàng)突破性技術(shù)—— 大型語(yǔ)言模型 (LLM)和檢索增強(qiáng)生成 (RAG) ——因其在理解和生成類人文本方面的變革潛力而脫穎而出。本文對(duì) LLM 和 RAG 進(jìn)行了比較，闡明了它們的機(jī)制、應(yīng)用以及它們?yōu)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域提供的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

大型語(yǔ)言模型(LLM)：基礎(chǔ)和應(yīng)用

法學(xué)碩士，例如 GPT(生成式預(yù)訓(xùn)練變壓器)，能夠在廣泛的主題中生成連貫且上下文相關(guān)的文本，從而徹底改變了人工智能場(chǎng)景。從本質(zhì)上講，法學(xué)碩士依賴于大量的文本數(shù)據(jù)和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從他們接受過(guò)訓(xùn)練的文本內(nèi)容中學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式、語(yǔ)法和知識(shí)。

法學(xué)碩士的優(yōu)勢(shì)在于其泛化能力：他們無(wú)需特定任務(wù)的培訓(xùn)即可執(zhí)行各種與語(yǔ)言相關(guān)的任務(wù)。這包括翻譯語(yǔ)言、回答問(wèn)題，甚至撰寫文章。然而，法學(xué)碩士并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。它們有時(shí)會(huì)產(chǎn)生聽起來(lái)合理但不正確或無(wú)意義的答案，這種現(xiàn)象被稱為“幻覺”。此外，他們的輸出質(zhì)量在很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和廣度。

核心方面

· 規(guī)模：法學(xué)碩士的標(biāo)志是其龐大的參數(shù)數(shù)量，達(dá)到數(shù)十億，涵蓋了廣泛的語(yǔ)言范圍。

· 培訓(xùn)制度：他們對(duì)不同的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)培訓(xùn)，隨后針對(duì)定制任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，加深對(duì)語(yǔ)言細(xì)微差別的理解。

· 實(shí)用范圍：法學(xué)碩士在各個(gè)領(lǐng)域都有用途，從幫助內(nèi)容創(chuàng)作到促進(jìn)語(yǔ)言翻譯。

示例：使用 LLM 生成文本

為了進(jìn)行說(shuō)明，請(qǐng)考慮以下使用 LLM 生成文本示例的Python代碼片段：

Python

從變壓器導(dǎo)入 GPT2Tokenizer，GPT2LMHeadModel

# 輸入

提示= “澳大利亞保留骨灰多久了?”

# 使用 GPT2 Tokenizer 對(duì)輸入進(jìn)行編碼

分詞器= GPT2Tokenizer。from_pretrained ( 'gpt2' )

輸入=分詞器。編碼( prompt , return_tensors = 'pt' ) ## 使用 pyTorch ('tf' 使用 TensorFlow)

# 使用 gpt2 模型生成輸出

模型= GPT2LMHeadModel。from_pretrained ( 'gpt2' )

outputs = model.generate(inputs, max_length=25)

# Decode and print the result

result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("Generated text:", result)

此代碼使用流行的 LLM GPT-2 初始化文本生成管道，并根據(jù)給定的提示生成文本。

檢索增強(qiáng)生成 (RAG)：概述和用例

RAG 通過(guò)將 GPT 等模型的生成能力與檢索機(jī)制相結(jié)合，引入了一種新穎的方法。該機(jī)制實(shí)時(shí)搜索文本數(shù)據(jù)庫(kù)(例如維基百科)以查找可用于通知模型響應(yīng)的相關(guān)信息。這種檢索和生成的結(jié)合使得 RAG 能夠生成不僅與上下文相關(guān)而且基于事實(shí)信息的答案。

與傳統(tǒng)法學(xué)碩士相比，RAG 的主要優(yōu)勢(shì)之一是它能夠通過(guò)引用最新來(lái)源提供更準(zhǔn)確和具體的信息。這使得 RAG 對(duì)于信息準(zhǔn)確性和及時(shí)性至關(guān)重要的應(yīng)用特別有用，例如新聞報(bào)道或?qū)W術(shù)研究協(xié)助。

然而，對(duì)外部數(shù)據(jù)庫(kù)的依賴意味著如果數(shù)據(jù)庫(kù)不全面或檢索過(guò)程效率低下，RAG 的性能可能會(huì)受到影響。此外，將檢索機(jī)制集成到生成過(guò)程中會(huì)增加模型的復(fù)雜性，從而可能增加所需的計(jì)算資源。

核心方面

· 混合性質(zhì)：RAG 模型首先檢索相關(guān)文檔，然后利用此上下文進(jìn)行知情生成。

· 動(dòng)態(tài)知識(shí)訪問(wèn)：與法學(xué)碩士不同，RAG 模型可以利用最新或特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，從而提供增強(qiáng)的多功能性。

· 應(yīng)用領(lǐng)域：RAG在需要外部知識(shí)的場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，例如深度問(wèn)答和事實(shí)內(nèi)容生成。

示例：實(shí)施 RAG 進(jìn)行信息檢索

下面是如何實(shí)現(xiàn)用于檢索和生成文本的基本 RAG 系統(tǒng)的簡(jiǎn)化示例：

Python

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

# A sample query to ask the model

query = "How long have Australia held on to the Ashes?"

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") ## Get the tokenizer from the pretrained model

tokenized_text = tokenizer(query, return_tensors='pt', max_length=100, truncation=True) ## Encode/Tokenize the query

# Find results with RAG-Sequence model (uncased model) using wiki_dpr dataset

retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True) ## Uses a pretrained DPR dataset (wiki_dpr) https://huggingface.co/datasets/wiki_dpr

model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)

model_ generated_tokens =模型. generate ( input_ids = tokenized_text [ "input_ids" ], max_new_tokens = 1000 ) ## 從數(shù)據(jù)集中查找相關(guān)信息(tokens)

print ( tokenizer .batch_decode ( model_ generated_tokens , skip_special_tokens = True ) [ 0 ]) ## 解碼數(shù)據(jù)以找到答案

該代碼利用 Facebook 的 RAG 模型來(lái)回答查詢，首先對(duì)輸入進(jìn)行標(biāo)記，然后根據(jù)實(shí)時(shí)檢索的信息生成響應(yīng)。

比較見解：LLM 與 RAG

LLM 和 RAG 之間的選擇取決于具體的任務(wù)要求。以下是它們的疊加方式：

知識(shí)可及性

法學(xué)碩士依賴于他們的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)，這可能會(huì)導(dǎo)致信息過(guò)時(shí)。RAG 具有檢索功能，可確保訪問(wèn)最新數(shù)據(jù)。

實(shí)施復(fù)雜性

RAG 模型由于其雙步驟性質(zhì)，比 LLM 具有更高的復(fù)雜性并且需要更多的資源。

靈活性和應(yīng)用

兩種模型類型都提供了廣泛的應(yīng)用潛力。LLM 為各種NLP任務(wù)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，而 RAG 模型在即時(shí)訪問(wèn)外部詳細(xì)數(shù)據(jù)至關(guān)重要的情況下表現(xiàn)出色。

結(jié)論：了解 LLM 和 RAG 前景

LLM 和 RAG 都代表了人工智能在理解和生成類人文本的能力方面的重大進(jìn)步。在 LLM 和 RAG 模型之間進(jìn)行選擇需要權(quán)衡 NLP 項(xiàng)目的獨(dú)特需求。法學(xué)碩士具有多功能性和通用性，使其適用于廣泛的應(yīng)用程序，并且是各種語(yǔ)言任務(wù)的首選。相比之下，RAG 的優(yōu)勢(shì)在于它能夠提供準(zhǔn)確、信息豐富的響應(yīng)，這在知識(shí)密集型任務(wù)中特別有價(jià)值，并且非常適合需要合并最新或特定詳細(xì)信息的情況。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，LLM 和 RAG 的比較分析強(qiáng)調(diào)了為正確的任務(wù)選擇正確的工具的重要性。鼓勵(lì)開發(fā)人員和研究人員根據(jù)其特定需求權(quán)衡這些技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和局限性，旨在充分利用人工智能在創(chuàng)建智能、響應(yīng)式和上下文感知應(yīng)用程序方面的全部潛力。