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网站建设方面的书籍,快排seo排名软件,影视网站源码下载,muse怎么做响应式网站大模型走进日常科研后#xff0c;一些尴尬现实很快暴露出来#xff1a;它懂很多公共知识#xff0c;却不懂我们的本地资料#xff1b;什么都能聊两句#xff0c;却对特定领域知之甚少#xff0c;或者很难长期按既定规则稳定办事。 于是就出现了两条互补的路子#xff1a…大模型走进日常科研后一些尴尬现实很快暴露出来它懂很多公共知识却不懂我们的本地资料什么都能聊两句却对特定领域知之甚少或者很难长期按既定规则稳定办事。于是就出现了两条互补的路子用 RAG 把文献、政策、会议记录、内部文件交给大模型让它回答时真正基于我们的材料微调大模型实现将我们的专业领域知识、文风偏好刻入大模型让它在特定领域中上更像一个可重复使用的专家助手。这篇文章讨论的就是这两种知识增强模式分别解决了什么痛点对不同人意味着什么在哪些场景各有优势以及在社科研究中应当如何选择和使用。RAG 和模型微调各自是在做什么RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成做的事情可以概括成两步查资料用户提问后系统在你提供的文档库政策、论文、报告、会议记录等里检索出若干相关片段。让模型基于这些资料作答把“问题 检索到的片段”一起喂给大模型让它参考这些内容生成回答、摘要或说明。关键点是RAG 不改模型本身只改变“模型每次看到的资料”。它的作用是让模型在回答时能且只能用上你自己的文档和知识库而不是只靠它预训练时学到的公共知识“能且只能用上你自己的文档和知识库”指的是大多数开发者或厂商的知识库产品策略实际情况是 RAG 可以同时调用知识库内容和模型本身的知识。简易版 RAG 工作原理示意图弱化了不易理解的向量化步骤模型微调在模型内部写入你的任务偏好模型微调fine-tuning是在现成大模型的基础上再用你的数据训练一次准备一批示例输入是什么、你希望它输出成什么样例如文献 → 按你设定框架的摘要文本 → 你预先定义好的标签/分类。用这些示例继续训练模型调整模型参数让它在类似输入下更自然地给出你想要的那种输出。关键点是微调直接改变模型内部参数相当于给它长期安排一套新知识和新习惯。它的作用是让模型在特定任务、特定风格上更贴合你的要求而不需要每次都通过很复杂的提示词去“临时引导”。简易版模型微调示意图RAG 和模型微调分别缓解了哪些痛点副作用又是什么**RAG 知识库解决的核心问题是大模型看不到我们的资料。**在社科研究和学习的过程中几个常见的痛点是本地知识模型根本不知道 地方性政策、内部制度、项目报告、会议记录、内部统计表……通用大模型在预训练时通常都没见过。大模型无法及时更新最新的知识文献而用户则可以随时把新内容上传到知识库。资料多且分散人工查找成本高 一项研究可能涉及几十份政策文本、若干期刊论文靠人翻查耗时耗力靠关键词查找又容易漏掉重要内容。需要“有依据”的回答 不只是要一个结论还要知道这句话出自哪份文件、哪一条规定、哪一段记录这是最强有力的抑制大模型幻觉的方式之一。相比之下通用大模型就是一个黑箱我们无法得知它基于什么材料做出回答。RAG 自身的副作用也特别明显就是**它只能基于知识库进行问答对知识库外的内容一无所知而且回答的质量高度依赖检索和知识库内容质量。**比方说如果知识库中含有错误知识和“过期”知识那么回答的结果必然也不正确。模型无法在用户的知识库中检索到相关信息可能是因为别名提问时换了个说法等等。模型只知道知识库中的知识知识库外的任何知识都无法回答。模型微调解决的是模型在特定领域的知识储备不够或者太过依赖提示词行为不够稳定。即便不接知识库通用大模型在很多社科任务上已经“能用”但常常存在这些痛点普通大模型在特定领域尤其是小众领域上的表现不佳同时无法获取该领域的最新内容。我们通过微调模型。能够让模型在特定领域中加强认知最终在该领域上让 8B 参数的模型拥有比肩 200B 普通大模型的能力。每次都要写很长的提示词结果仍不稳定 同一个情感分类、立场判断、主题编码任务今天提示 A、明天提示 B输出规则不一难以批量使用。重复性任务难以规模化自动执行 比如给成千上万条文本打标签、按预设框架做摘要如果完全依赖 prompt很难保证效率和一致性。模型微调的短板同样明显总的来说除了解决了的痛点其余的几乎都是缺点。和 RAG 一样高度依赖微调时的材料微调后的模型很容易学到材料中的坏知识、坏习惯。可能会造成其他领域能力的退化。和 RAG 相比依然是一个“黑箱”我们无法得知模型的回答是基于微调的材料还是模型本身就带有的知识。技术成本和人力成本明显都更高对个人用户不友好。社科人如何做选择这个问题要从三个方面分析获得的效益、能否容忍缺点以及付出的成本。先说 RAG明显的效益就是我们可以通过自然语言提问的方式轻松获取到自己“资料库”中的知识能从模型回答中快速定位到回答的依据不必担心模型回答的可靠性而且 AI 还会帮你做相关的数据分析。RAG 的缺点在上文已经说明最明显的就是其没有通用大模型的能力只能基于知识库作答。基于RAG知识库的非库内知识问答最后就是成本对于个人用户来说RAG 的门槛非常低市面上已经有做得很好的面向个人的免费 RAG 网站或应用软件。对用户的技术低到可以忽略只需要动动手把自己的资料上传即可。后续知识库构建的复杂步骤全部由服务商提供。所以 RAG 路线非常适合对大模型技术能力不高不想花费过多时间又希望能够快速基于已有材料进行检索、问答、分析等任务的人。再说模型微调微调后的模型能够在特定领域中表现更佳能够一定程度上弥补大模型无法代替专业技术人士工作的难题且微调后的模型一般非常稳定在特定任务上提高一致性和可重复性比如情感/立场分类、多标签编码、按固定框架总结文献等。模型微调的缺点主要集中在成本和微调过程中不妨都放在下一段说明吧。模型微调的成本非常高如果用户要做本地部署让微调好的模型能够稳定干活那么不仅要求用户具备专业的技术能力一步一步操作还需要购买价格昂贵的硬件做支撑。而且有意思的是想要微调后的模型具备更强的能力就越是需要选择参数更多的大模型作为“底座”越是用更“大”的模型需要的硬件就越昂贵。所以要求越高花费也就越高这怎么听都不适合个人用户而是面向企业开发者。如果不走本地部署路线转而使用大厂提供的模型微调接口那么情况要好一些但还是对用户有较高的技术能力要求因为这条路线基本上还是需要用户自己提供训练数据而且训练过程需要按 Token 计费训练后的调用也要继续付费。所以对普通人还是不够友好。模型微调对于普通人最尴尬的一点是花费大量精力在本地部署的一个“低参数”大模型其表现可能仍比不上顶尖的的通用大模型 [1]。那么用户为什么不选择使用高参数的通用大模型的 API 服务呢所以我们认为模型微调的局限性还是太强了这也是相关产品没有全面铺开的主要原因。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。作为一名老互联网人看着AI越来越火也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课还有我录的一些实战讲解。全部免费不搞虚的。学习从来都是自己的事我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了有需要的直接拿能用到多少就看你自己了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以点击文章最下方的VX名片免费领取【保真100%】