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讨论总结

原帖介绍了微软将RAG和微调相结合以实现更好的领域适应的技术。评论者们的讨论涉及多个方面，包括分享自己的相关研究或做事方法、提供更多信息链接、表达对原帖研究的认可、对原帖提出异议认为所说不是新方法以及进行不同技术之间的比较等，整体氛围比较理性和技术向。

主要观点

  1. 👍 分享自己做事的相关方法并提供微软RAFT的更多信息链接
    • 支持理由：为方便自己学习且可能对他人有参考价值
    • 反对声音：无
  2. 🔥 原帖所说的RAG + fine - tuning本质上就是RAG，不是新方法
    • 正方观点：这种做法自BERT和T5时代就是标准做法，原帖只是一种实现方式
    • 反方观点：原帖未回应，暂未发现反方观点
  3. 💡 微软的相关技术短期值得追求，中期KBLaM更有前景
    • 支持理由：从技术发展和潜力角度分析
    • 反对声音：有人对KBLaM缺乏信任，因其较新

金句与有趣评论

  1. “😂 Here’s how I did it: (https://github.com/bespokelabsai/curator/tree/main/examples/blocks/raft)."
    • 亮点：直接分享自己做事的方法并给出相关链接，很实用。
  2. “🤔 Cool research OP!”
    • 亮点：简洁地表达对原帖研究的认可态度。
  3. “👀 Mundane_Ad8936: Sorry OP but RAG + fine - tuning (embeddings, LLMs, etc) is just RAG..”
    • 亮点：明确提出对原帖内容的异议。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于原帖提到的技术是否为新方法，以及KBLaM技术是否值得信任。可能的原因是大家从不同的技术背景和理解角度出发，对技术的本质和发展前景有不同的判断。

趋势与预测

  • 新兴话题：KBLaM技术的发展前景以及更多的应用实例。
  • 潜在影响：如果KBLaM技术如部分人所预期的那样发展，可能会对相关领域的技术选择和研发方向产生影响。

详细内容：

标题：微软新技术引发的Reddit热议

近日，Reddit上一则关于“Microsoft developed this technique which combines RAG and Fine-tuning for better domain adaptation”的帖子引起了广泛关注。该帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要讨论了微软开发的将RAG（检索增强生成）和微调相结合以实现更好的领域适应的技术。引发的主要讨论方向包括对这一技术的创新性、实用性以及与其他相关技术的比较等。

文章将要探讨的核心问题是：这一技术究竟是真正的创新还是只是已有方法的一种实现，以及它在不同时期的应用前景如何。

在讨论中，有人分享了自己的相关研究经历：“在离开前公司之前，我做了一些相关研究，进行了闭环LLM训练以提高RAG准确性。它在不同领域都能相当可靠地工作，所以我想知道我们是否在描述类似的现象。”并提供了相关链接：ALoFTRAG - https://arxiv.org/abs/2501.11929 。

有人认为：“对不起，RAG + 微调（嵌入、LLM 等）就是 RAG。这从 BERT 和 T5 时代起就是标准做法。您的特定方法只是一种实现，而不是新方法。不知道为什么每个人都想创造自己的变体。从名称上就能看出来，您是在进行检索增强。”但也有人反驳道：“不，‘单纯的RAG’中没有微调。它可以被认为是基于指令的有监督微调的一种特定方式。引用论文‘在 RAFT 中，我们准备训练数据，使得每个数据点包含一个问题（Q）、一组文档（Dk ）和从其中一个文档（D∗ ）生成的相应的思维链风格答案（A ∗ ）。’”

有人表示：“我对RAG不太了解，所以没听说过也不奇怪。但快速浏览一下，这看起来真的很有趣。我一直大力支持微调‘和’RAG，而不是将其视为二选一。但与我更直接的方法（只是‘编译’更大的信息丰富的数据集用于不同目的）相比，RAFT方法看起来确实很有趣。”同时，还提到：“虽然这不是能超越其他项目的东西，但我认为值得一提的是[HippoRAG 2](https://github.com/OSU - NLP - Group/HippoRAG)。上个月我偶然看到了一篇关于它的期刊文章，并一直在研究这个概念。”

有人认为从短期来看这一技术值得追求，但从中期来看KBLaM看起来更有前景。有人则发出疑问：“那长期呢？”还有人说：“最终我们都会走向宇宙的热寂，做任何有用的工作都将变得不可能。”有人回应道：“你怎么能这么确定？KBLaM才出现10天，除非我自己尝试，否则我不确定如何比其他技术更信任它。您能分享任何具体的参考/用例来帮助我做出决定吗？”

讨论中的共识是大家都对新技术充满好奇和期待，希望通过实践来验证其效果。特别有见地的观点是将这一技术与其他类似技术进行对比和思考，丰富了讨论的深度和广度。

总之，这场关于微软新技术的讨论展现了Reddit用户对技术创新的关注和思考，也为我们提供了多角度的见解。但最终这一技术的价值和前景，还需要在实践中进一步检验。