做软件需要网站吗,可以以个人名义做网站么,大地资源在线观看视频在线观看,西宁制作网站需要多少钱LLM的知识库问答有3种实现路径#xff1a;RAG 或 微调#xff0c;或两者结合。 RAG#xff1a;低成本易部署#xff0c;适用于知识会更新的场景#xff0c;但知识内容多的情况下#xff0c;检索成本会变高。微调#xff1a;算力成本高#xff0c;微调效果不稳定#x… LLM的知识库问答有3种实现路径RAG 或 微调或两者结合。 RAG低成本易部署适用于知识会更新的场景但知识内容多的情况下检索成本会变高。微调算力成本高微调效果不稳定训练不好容易出现幻觉不适用于知识频繁更新场景但调好后LLM回复速度很可观。 一种只适合采用外挂知识库而不适合采用微调方式的情况 对于已有的结构化数据一定不要将其直接训练到大模型当中。 结构化数据其实是已经进行了精确标注的数据无论是数据的准确性、可解释性都是大模型中的token所无法企及的如果将这些结构化数据训练到大模型当中极大可能会失去数据的各种标注属性或者会弱化数据及其标注属性的强关联。 大语言模型的基础是机器学习属于归纳法要从海量的数据中发现规律结果的可靠性、可解释性是它正在努力解决的问题那么对于已经解决了这些问题的结构化的数据如果重新混入大模型当中则被认为是一种倒退是损失。 在基于大模型的整体应用架构中大模型的作用到底应该如何定位 从目前来看大模型所起到的作用主要体现在两方面一是推理能力二是知识库。 按照大力出奇迹的思路知识库越大也就是模型参数规模越大推理能力越强当然成本也就越高。 是否存在另外一种选择例如大语言模型就发挥它的“词语接龙”的语言能力用于对指令的理解意图和生成自然语言式的结果而其中关键的内在专业逻辑或事实则由外部知识库来提供不要由大语言模型来“推理”这样就将纯专业知识交给外挂知识库来管理大语言模型则重点提升语言相关的能力不断增强特定的话术和表达方式。概括一句话就是大语言模型负责语言逻辑外挂知识库负责领域中的专业逻辑。
