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我本地使用NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti（显存6GB）。我将本地大语言模型（LLM）用于很多小任务，效果很好。量化（Q/V Quantization）、闪注意力（Flash Attention）以及小模型（如微软的phi系列）让这一工作得以实现。我正在开展一个更复杂的项目，让我的大语言模型为一个中等流行度的Python库生成代码以完成复杂任务。我的本地大语言模型对这个库产生严重的幻觉，完全没有效果。我尝试在库的文档上使用检索增强生成（RAG）来告知大语言模型库的应用程序接口（API），甚至尝试了代理推理，告诉大语言模型去询问它需要回答的问题，然后利用这些问题来促进RAG。我的解决方案每次要花费数分钟，但效果仍然很差。显然，使用OpenAI的GPT - 4就完全没问题，不需要RAG就能做到。RAG在帮助弱语言模型方面有多有效？这是一个无用的尝试吗？编辑：正如所指出的，这个GPU甚至不支持闪注意力。我弄错了。

讨论总结

该讨论的主题是能否使用RAG（检索增强生成）来补偿较弱的大型语言模型（LLMs）。一些评论者认为可以用RAG补偿，并且在数据管道设置正确时能超越无RAG的更高层级LLM结果，还有人分享构建相关应用的经验。然而也有人表示在自己的经历中RAG与弱LLMs结合毫无作用。此外，还有对RAG相关概念的疑问与解释，以及关于RAG对弱LLMs有效性受多种因素影响的讨论，整体氛围是理性的探讨。

主要观点

  1. 👍 可以用RAG补偿较弱的LLMs。
    • 支持理由：有人用强大向量数据库和小模型构建出很棒的应用，若数据管道设置正确能有很好的效果。
    • 反对声音：有评论者称在自己的经历中，RAG与弱LLMs结合时毫无作用。
  2. 🔥 RAG对弱LLMs的有效性受多种因素影响。
    • 正方观点：有效性取决于RAG的用途、上下文窗口大小以及模型的大小等多种因素，不同类型数据处理方式也不同。
    • 反方观点：无（整体是阐述影响因素，未提及反对观点）
  3. 💡 RAG相关概念的解释（如嵌入模型等）。
    • 解释：嵌入模型类似大型语言模型减半，神经元激活值存储为向量等内容，阐述了向量数据库相关工作原理。

金句与有趣评论

  1. “😂 Yes, you can. And it’s one of the great uses of RAG.”
    • 亮点：直接回答了原帖关于RAG能否补偿弱LLMs的问题，简洁明了。
  2. “🤔 An embedding model is just a large language model cut in half (more or less)”
    • 亮点：用通俗易懂的方式解释了嵌入模型这一概念。
  3. “👀 I would say it depends on the document.”
    • 亮点：提出了RAG对弱LLMs有效性取决于文档类型这一独特观点。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点在于RAG对弱LLMs是否有效。可能的原因是不同评论者的使用场景、经验以及对相关概念的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：RAG在特定类型文档（如法律文本、技术标准）中的应用效果。
  • 潜在影响：如果能确定RAG在不同情况下对弱LLMs的有效性，可能会影响相关领域在模型选择和优化方面的策略。

详细内容：

标题：能否用 RAG 弥补弱 LLMs 的不足？

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子，题为“Can you compensate for weak LLMs with RAG?”。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。帖子中，作者表示自己在本地使用 NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti 进行工作，对于一些小任务，本地 LLMs 表现良好。然而，在开展更复杂的项目时，让本地 LLM 为一个中等流行的 Python 库生成代码以完成复杂任务，却出现了严重的幻觉，效果极差。作者尝试使用 RAG 结合库的文档来为 LLM 提供信息，甚至采用了代理推理，但解决方案仍需数分钟且效果不佳，不禁发问 RAG 对于帮助弱 LLMs 到底有多有效，这是否是一项毫无价值的努力。

在讨论中，观点各异。有人表示，RAG 确实能够弥补不足，如果数据管道设置正确，甚至能超越更高的 LLM 且无需 RAG 的效果。有人称自己在 LLM 热潮中才参与进来，之前主要考虑使用 LLM 并用向量 DB 辅助，未曾深入思考以向量 DB 为主，LLM 做收尾工作。有人询问何处能学习相关操作。还有人详细解释了 RAG 中模型、嵌入模型、向量数据库和上传之间的联系。有人推荐了相关的链接以获取更多信息，有人表示在自己的案例中，RAG 对强 LLMs 有所帮助，对弱 LLMs 则毫无作用，但认为 RAG 仍有其价值。有人指出 RAG 的效果取决于众多变量，如使用目的、上下文窗口大小和模型规模等，需具体情况具体分析。有人结合个人经历分享了使用 RAG 的情况，称其在特定场景下虽慢但值得。还有人表示这取决于文档的类型，对于重要的如法律文本、技术标准等需要大型 LLM，而对于一些不太重要的事情，小型 LLM 也能表现不错。

究竟 RAG 在帮助弱 LLMs 方面效果如何，是否值得投入精力，仍需根据具体情况进一步探讨。