LLM 和 RAG 技术的比较探索：塑造人工智能的未来

[导读]在人工智能 (AI) 的动态格局中，两项突破性技术—— 大型语言模型 (LLM)和检索增强生成 (RAG) ——因其在理解和生成类人文本方面的变革潜力而脱颖而出。本文对 LLM 和 RAG 进行了比较，阐明了它们的机制、应用以及它们为人工智能领域提供的独特优势。

在人工智能 (AI) 的动态格局中，两项突破性技术—— 大型语言模型 (LLM)和检索增强生成 (RAG) ——因其在理解和生成类人文本方面的变革潜力而脱颖而出。本文对 LLM 和 RAG 进行了比较，阐明了它们的机制、应用以及它们为人工智能领域提供的独特优势。

大型语言模型(LLM)：基础和应用

法学硕士，例如 GPT(生成式预训练变压器)，能够在广泛的主题中生成连贯且上下文相关的文本，从而彻底改变了人工智能场景。从本质上讲，法学硕士依赖于大量的文本数据和复杂的神经网络架构，从他们接受过训练的文本内容中学习语言模式、语法和知识。

法学硕士的优势在于其泛化能力：他们无需特定任务的培训即可执行各种与语言相关的任务。这包括翻译语言、回答问题，甚至撰写文章。然而，法学硕士并非没有挑战。它们有时会产生听起来合理但不正确或无意义的答案，这种现象被称为“幻觉”。此外，他们的输出质量在很大程度上取决于训练数据的质量和广度。

核心方面

· 规模：法学硕士的标志是其庞大的参数数量，达到数十亿，涵盖了广泛的语言范围。

· 培训制度：他们对不同的文本数据进行预培训，随后针对定制任务进行微调，加深对语言细微差别的理解。

· 实用范围：法学硕士在各个领域都有用途，从帮助内容创作到促进语言翻译。

示例：使用 LLM 生成文本

为了进行说明，请考虑以下使用 LLM 生成文本示例的Python代码片段：

Python

从变压器导入 GPT2Tokenizer，GPT2LMHeadModel

# 输入

提示= “澳大利亚保留骨灰多久了?”

# 使用 GPT2 Tokenizer 对输入进行编码

分词器= GPT2Tokenizer。from_pretrained ( 'gpt2' )

输入=分词器。编码( prompt , return_tensors = 'pt' ) ## 使用 pyTorch ('tf' 使用 TensorFlow)

# 使用 gpt2 模型生成输出

模型= GPT2LMHeadModel。from_pretrained ( 'gpt2' )

outputs = model.generate(inputs, max_length=25)

# Decode and print the result

result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("Generated text:", result)

此代码使用流行的 LLM GPT-2 初始化文本生成管道，并根据给定的提示生成文本。

检索增强生成 (RAG)：概述和用例

RAG 通过将 GPT 等模型的生成能力与检索机制相结合，引入了一种新颖的方法。该机制实时搜索文本数据库(例如维基百科)以查找可用于通知模型响应的相关信息。这种检索和生成的结合使得 RAG 能够生成不仅与上下文相关而且基于事实信息的答案。

与传统法学硕士相比，RAG 的主要优势之一是它能够通过引用最新来源提供更准确和具体的信息。这使得 RAG 对于信息准确性和及时性至关重要的应用特别有用，例如新闻报道或学术研究协助。

然而，对外部数据库的依赖意味着如果数据库不全面或检索过程效率低下，RAG 的性能可能会受到影响。此外，将检索机制集成到生成过程中会增加模型的复杂性，从而可能增加所需的计算资源。

核心方面

· 混合性质：RAG 模型首先检索相关文档，然后利用此上下文进行知情生成。

· 动态知识访问：与法学硕士不同，RAG 模型可以利用最新或特定领域的数据，从而提供增强的多功能性。

· 应用领域：RAG在需要外部知识的场景中表现出色，例如深度问答和事实内容生成。

示例：实施 RAG 进行信息检索

下面是如何实现用于检索和生成文本的基本 RAG 系统的简化示例：

Python

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

# A sample query to ask the model

query = "How long have Australia held on to the Ashes?"

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") ## Get the tokenizer from the pretrained model

tokenized_text = tokenizer(query, return_tensors='pt', max_length=100, truncation=True) ## Encode/Tokenize the query

# Find results with RAG-Sequence model (uncased model) using wiki_dpr dataset

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

model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)

model_ generated_tokens =模型. generate ( input_ids = tokenized_text [ "input_ids" ], max_new_tokens = 1000 ) ## 从数据集中查找相关信息(tokens)

print ( tokenizer .batch_decode ( model_ generated_tokens , skip_special_tokens = True ) [ 0 ]) ## 解码数据以找到答案

该代码利用 Facebook 的 RAG 模型来回答查询，首先对输入进行标记，然后根据实时检索的信息生成响应。

比较见解：LLM 与 RAG

LLM 和 RAG 之间的选择取决于具体的任务要求。以下是它们的叠加方式：

知识可及性

法学硕士依赖于他们的预训练语料库，这可能会导致信息过时。RAG 具有检索功能，可确保访问最新数据。

实施复杂性

RAG 模型由于其双步骤性质，比 LLM 具有更高的复杂性并且需要更多的资源。

灵活性和应用

两种模型类型都提供了广泛的应用潜力。LLM 为各种NLP任务奠定了坚实的基础，而 RAG 模型在即时访问外部详细数据至关重要的情况下表现出色。

结论：了解 LLM 和 RAG 前景

LLM 和 RAG 都代表了人工智能在理解和生成类人文本的能力方面的重大进步。在 LLM 和 RAG 模型之间进行选择需要权衡 NLP 项目的独特需求。法学硕士具有多功能性和通用性，使其适用于广泛的应用程序，并且是各种语言任务的首选。相比之下，RAG 的优势在于它能够提供准确、信息丰富的响应，这在知识密集型任务中特别有价值，并且非常适合需要合并最新或特定详细信息的情况。

随着人工智能的不断发展，LLM 和 RAG 的比较分析强调了为正确的任务选择正确的工具的重要性。鼓励开发人员和研究人员根据其特定需求权衡这些技术的优点和局限性，旨在充分利用人工智能在创建智能、响应式和上下文感知应用程序方面的全部潜力。