原贴链接

帖子仅提供了一个YouTube链接（https://www.youtube.com/watch?v=LDMFL3bjpho），无具体内容可翻译

讨论总结

这个讨论主要是关于在创建大型语言模型（LLM）特定领域专家时，RAG（检索增强生成）和微调（Fine Tuning）两种方法的比较。一些人强调微调可能存在损害模型连贯性和知识传授的问题，需要更多测试来确定其输出质量；另一些人则指出在不同场景下两者各有优劣，如处理静态知识微调可能更好，处理动态实时数据RAG更有吸引力。同时还有评论者在做相关研究或实践时遇到的问题，以及部分人对原帖内容表示感谢或寻求帮助。

主要观点

  1. 👍 认为需要更多测试来展示RAG和微调输出的整体质量
    • 支持理由：微调有损害模型连贯性和整体知识的不良倾向，很多研究表明微调不能很好地传授新知识且会对模型造成相当大的损害。
    • 反对声音：无明确反对。
  2. 🔥 微调可使AI代理更好，但需要RAG获取事实和现实世界知识，两者应结合使用
    • 正方观点：AI代理既需要微调带来的优势，也需要RAG获取的事实知识。
    • 反方观点：有人认为调优良好的LLM不需要RAG。
  3. 💡 在知识静态不常变时微调优于RAG，处理动态实时数据RAG更具吸引力
    • 理由：微调在知识稳定时能较好发挥作用，RAG在应对动态数据上更有优势。
  4. 💡 企业未来可能每24小时自动微调专用LLM以保持更新，RAG将成为例外
    • 正方观点：企业为保持数据更新会频繁微调。
    • 反方观点：目前微调成本较高难以频繁进行。
  5. 💡 目前微调成本较高难以频繁进行
    • 理由：参数高效技术运行频繁成本不低，更多数据加入模型权重会增加资源消耗。

金句与有趣评论

  1. “😂 We’re going to need more tests to show the overall quality of the output.”
    • 亮点：直接指出RAG和微调在输出质量方面需要更多测试。
  2. “🤔 In general, finetuning has a bad tendency to hurt the coherence and overall knowledge of the model.”
    • 亮点：强调了微调可能存在损害模型连贯性和整体知识的问题。
  3. “👀 Fine tuning def makes for a better agent but you still need RAG for facts and real world knowledge.. best practice for AI agents is both not one or the other..”
    • 亮点：提出了微调与RAG结合使用对AI代理更好的观点。
  4. “🤔 if knowledge is static and not deemed to change frequently, then fine tuning is certainly better than RAG. However, dealing with dynamic or real time data makes RAG more appealing”
    • 亮点：清晰阐述了在不同知识特性下RAG和微调的优劣。
  5. “😎 I am working on my thesis in AI trying to incorporate both RAG & finetuning to drive down the cost of Q&A chatbots, and I will give Kolo a go :)”
    • 亮点：展示了将RAG和微调用于降低问答聊天机器人成本的实践。

情感分析

总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于微调与RAG的优劣比较，如微调是否能很好地传授新知识、在不同场景下两者的适用性等。产生分歧的原因是不同的人在各自的实践或研究中有不同的体验和认识，同时目前还缺乏足够全面和深入的研究来明确两者在各种情况下的确切表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：小模型结合良好思维链用于持续微调。
  • 潜在影响：如果企业未来每天微调专用LLM成为现实，将对LLM的性能提升、成本控制以及在各行业的应用效果产生重要影响，也可能促使相关技术（如RAG、参数高效技术等）进一步发展以适应这种需求。

详细内容：

《RAG 与微调在创建 LLM 特定领域专家模型中的争议》

近日，Reddit 上一篇题为“RAG vs. Fine Tuning for creating LLM domain specific experts. Live demo!”的帖子引发了热烈讨论。该帖子包含了一个链接：https://www.youtube.com/watch?v=LDMFL3bjpho ，获得了众多关注。

讨论的主要方向集中在 RAG 与微调在创建特定领域专家模型中的优劣。有人认为微调存在诸多问题，比如容易损害模型的连贯性和整体知识，很多时候新知识的训练效果不佳。但也有人提出，在高质量合成训练数据的支持下，微调的结果可能优于 RAG，未来微调甚至可能成为行业标准。

有人分享道：“我们需要更多测试来展示输出的整体质量。一般来说，微调有损害模型连贯性和整体知识的不良倾向。我敢打赌，如果真的在代码运行、答案的事实准确性等方面让 RAG 模型和微调模型一较高下，采用原始模型的 RAG 会胜过微调模型。”

也有人说：“已经有大量的研究、实验等表明，微调未能恰当地教授新知识，反而对模型造成了相当大的损害。我见过很多新手在尝试微调后感到沮丧，因为结果并非他们所期望的。如果对模型过度拟合，可能会带来虚假的希望，它会更清晰地提取您训练的数据，但同时您会发现模型的其他部分（以及其解决问题的能力）大幅下降。”

然而，另一方则表示：“从我的测试来看，使用高质量的合成训练数据进行微调，产生的结果优于 RAG。如果可以打赌，我敢说 10 年后微调将成为在新领域和知识中创建专业 LLM 的行业标准，而 RAG 将成为数据频繁变化时的例外。”

在讨论中，也有人提出了一些实际问题，比如：“当您谈论‘微调’时，这是否也包括模型作者在预训练后进行的那种？还是仅局限于类似自制的微调？”

对于这些争议，目前尚未形成明确的共识。但这场讨论无疑为相关领域的研究和实践提供了丰富的思考素材。未来，我们期待看到更多的实践和研究成果，以确定 RAG 与微调在创建 LLM 特定领域专家模型中的最佳应用方式。