模型微调（Fine-Tuning）
模型微调是一种在预训练的语言模型基础上进行进一步训练的方法。在这个阶段，模型会使用特定任务的数据集进行训练，以便更好地适应该任务。微调过程中，模型的所有参数都会被更新，以最小化在特定任务上的损失函数。这种方法通常需要大量的标注数据，以便模型能够学习到任务相关的特征和模式。微调可以使模型在特定任务上表现得更好，但同时也可能导致模型过于专注于训练数据中的特定模式，而忽略了其他可能的用法。
检索增强生成（RAG）
RAG是一种结合了检索和生成的方法。它不仅使用预训练的语言模型，还结合了一个检索系统，用于从大量数据中检索与输入问题相关的信息。这些检索到的信息作为上下文信息被送入语言模型，帮助模型生成更准确、更丰富的回答。RAG不需要对整个数据集进行标注，而是利用现有的数据资源，通过检索来增强模型的知识和理解能力。这种方 法使得模型能够在回答问题时考虑到更广泛的信息，提高了生成内容的相关性和准确性。
选择时需要考虑的因素
需要考虑的因素有很多：
- 成本：在数据设计和开发上投入的资金是否能够带来所需的效益？要考虑人力、技术和流程方面的成本。模型微调需要大量显卡，但是RAG不用。
- 可用数据：有哪些专有数据可用，以及它们的格式是什么？RAG的优势在于它不像微调那样不透明，即具有较好的可解释性，并且在技术上更易于实施。
- 可用模型：有哪些模型可被选用？不同的模型在微调和RAG方面的表现各异。有些模型通过微调可能带来的性能提升不容忽视。
- 微调数据：微调需要大量的标注数据，而RAG依赖于检索系统来获取相关信息，不一定需要标注。
- 模型独立性：微调相对简单，主要是对现有模型进行再训练；RAG则需要构建或集成一个检索系统，技术实现相对复杂。
- 持续维护：由于RAG的性质不像微调那样不透明，因此进行持续的更新和数据维护变得更加容易。
- 可观察性和可检查性：用户输入的prompt可以轻松地与检索到的上下文参考数据以及LLM生成的响应配对。这种配对能够更容易地理解模型是如何生成特定回答的，从而提高了模型的透明度和可信度。通过观察和检查生成的回答与上下文数据之间的关系，可以更好地评估模型的性能，并在必要时进行调整和优化。
微软的实验结果
微软的一项论文对于RAG和微调进行了实验性的比较。结论是RAG相比微调具有显著优势。微调相比基础模型确实能提升效果，但它没赶上RAG方法的有效性。
论文中认为这种差异可能由如下因素造成：
- RAG不仅用知识丰富了模型，还结合了与问题相关的上下文，这是微调所缺乏的能力。
- 由于一种被称为灾难性遗忘的现象，微调可能会对模型的其他方面产生不利影响。
- 无监督微调的模型通过监督微调可以获得额外的对齐优势，正如Orca2相比基础的Llama2性能显著提升所展示的那样。
实验结果如下图所示：
同样有趣的是：RAG与微调结合并不总是胜过单一的RAG或微调方法。
