在人工智能 (AI) 的動態(tài)格局中，兩項突破性技術(shù)—— 大型語言模型 (LLM)和檢索增強生成 (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 LLM 和 RAG 進行了比較，闡明了它們的機制、應(yīng)用以及它們?yōu)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域提供的獨特優(yōu)勢。
大型語言模型(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)，從他們接受過訓(xùn)練的文本內(nèi)容中學(xué)習(xí)語言模式、語法和知識。
法學(xué)碩士的優(yōu)勢在于其泛化能力：他們無需特定任務(wù)的培訓(xùn)即可執(zhí)行各種與語言相關(guān)的任務(wù)。這包括翻譯語言、回答問題，甚至撰寫文章。然而，法學(xué)碩士并非沒有挑戰(zhàn)。它們有時會產(chǎn)生聽起來合理但不正確或無意義的答案，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)碩士的標志是其龐大的參數(shù)數(shù)量，達到數(shù)十億，涵蓋了廣泛的語言范圍。
· 培訓(xùn)制度：他們對不同的文本數(shù)據(jù)進行預(yù)培訓(xùn)，隨后針對定制任務(wù)進行微調(diào)，加深對語言細微差別的理解。
· 實用范圍：法學(xué)碩士在各個領(lǐng)域都有用途，從幫助內(nèi)容創(chuàng)作到促進語言翻譯。
示例：使用 LLM 生成文本
為了進行說明，請考慮以下使用 LLM 生成文本示例的Python代碼片段：
Python
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從 變壓器 導(dǎo)入 GPT2Tokenizer，GPT2LMHeadModel
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# 輸入
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提示= “澳大利亞保留骨灰多久了?”
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# 使用 GPT2 Tokenizer 對輸入進行編碼
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分詞器= GPT2Tokenizer。from_pretrained ( 'gpt2' )
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輸入=分詞器。編碼( prompt , return_tensors = 'pt' ) ## 使用 pyTorch ('tf' 使用 TensorFlow)
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# 使用 gpt2 模型生成輸出
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模型= GPT2LMHeadModel。from_pretrained ( 'gpt2' )
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outputs = model.generate(inputs, max_length=25)
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# Decode and print the result
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result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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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。
檢索增強生成 (RAG)：概述和用例
RAG 通過將 GPT 等模型的生成能力與檢索機制相結(jié)合，引入了一種新穎的方法。該機制實時搜索文本數(shù)據(jù)庫(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)而且基于事實信息的答案。
與傳統(tǒng)法學(xué)碩士相比，RAG 的主要優(yōu)勢之一是它能夠通過引用最新來源提供更準確和具體的信息。這使得 RAG 對于信息準確性和及時性至關(guān)重要的應(yīng)用特別有用，例如新聞報道或?qū)W術(shù)研究協(xié)助。
然而，對外部數(shù)據(jù)庫的依賴意味著如果數(shù)據(jù)庫不全面或檢索過程效率低下，RAG 的性能可能會受到影響。此外，將檢索機制集成到生成過程中會增加模型的復(fù)雜性，從而可能增加所需的計算資源。
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行知情生成。
· 動態(tài)知識訪問：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)，從而提供增強的多功能性。
· 應(yīng)用領(lǐng)域：RAG在需要外部知識的場景中表現(xiàn)出色，例如深度問答和事實內(nèi)容生成。
示例：實施 RAG 進行信息檢索
下面是如何實現(xiàn)用于檢索和生成文本的基本 RAG 系統(tǒng)的簡化示例：
Python
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from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
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# A sample query to ask the model
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query = "How long have Australia held on to the Ashes?"
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tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") ## Get the tokenizer from the pretrained model
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tokenized_text = tokenizer(query, return_tensors='pt', max_length=100, truncation=True) ## Encode/Tokenize the query
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# Find results with RAG-Sequence model (uncased model) using wiki_dpr dataset
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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
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model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)
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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)
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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 模型來回答查詢，首先對輸入進行標記，然后根據(jù)實時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：
知識可及性
法學(xué)碩士依賴于他們的預(yù)訓(xùn)練語料庫，這可能會導(dǎo)致信息過時。RAG 具有檢索功能，可確保訪問最新數(shù)據(jù)。
實施復(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)奠定了堅實的基礎(chǔ)，而 RAG 模型在即時訪問外部詳細數(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步。在 LLM 和 RAG 模型之間進行選擇需要權(quán)衡 NLP 項目的獨特需求。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，并且是各種語言任務(wù)的首選。相比之下，RAG 的優(yōu)勢在于它能夠提供準確、信息豐富的響應(yīng)，這在知識密集型任務(wù)中特別有價值，并且非常適合需要合并最新或特定詳細信息的情況。
隨著人工智能的不斷發(fā)展，LLM 和 RAG 的比較分析強調(diào)了為正確的任務(wù)選擇正確的工具的重要性。鼓勵開發(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。
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