I Large Language Model (LLM) come GPT-4 e Llama 3 hanno influenzato il panorama dell'IA e hanno compiuto miracoli che vanno dal servizio clienti alla generazione di contenuti. Tuttavia, adattare questi modelli a esigenze specifiche significa solitamente scegliere tra due potenti tecniche: Retrieval-Augmented Generation (RAG) e fine-tuning.
Sebbene entrambi questi approcci migliorino gli LLM, sono articolati verso obiettivi diversi e hanno successo in situazioni diverse. Studiamo questi due metodi in dettaglio, vantaggi e svantaggi e come si può selezionarne uno per le proprie esigenze.
Generazione aumentata del recupero (RAG): che cos'è?
RAG è un approccio che mette in sinergia l'aspetto generativo capacità degli LLM con recupero per risposte contestualmente precise. Invece di usare solo la conoscenza su cui è stato testato, RAG recupera informazioni rilevanti tramite database esterni o repository di conoscenza per infondere le informazioni nel processo di generazione delle risposte.
Come funziona RAG
- Modello di incorporamento: Incorpora sia i documenti sia le query nello spazio vettoriale per rendere il confronto più efficiente.
- Cane da riporto: Esamina una knowledge base tramite incorporamenti per acquisire documenti rilevanti.
- Riclassificatore: Assegna un punteggio ai documenti recuperati in base alla loro pertinenza.
- Modello linguistico: Unisce i dati recuperati con le query di un utente in un'unica risposta.
Vantaggi del RAG
- Aggiornamenti dinamici delle conoscenze: Fornisce un flusso efficiente di informazioni con processi di aggiornamento notevolmente ridotti tramite il processo di riaddestramento del modello.
- Riduzione delle allucinazioni: Basando adeguatamente le risposte su conoscenze esterne, RAG riduce al minimo le inesattezze fattuali.
- Scalabilità: Può essere facilmente integrato in set di dati ampi e diversificati, consentendo così di svolgere utili attività aperte e dinamiche, come ad esempio gli agenti dei clienti e la sintesi delle notizie.
Limitazioni del RAG
- latenza: La stessa attenzione nell'estrazione delle informazioni ritarda il tempo di output, il che si traduce in una latenza più elevata e lo rende irrilevante per gli ambienti di lavoro in tempo reale.
- Qualità della Knowledge Base: L'affidabilità nel recupero e nella pertinenza delle conoscenze esterne diventa importante poiché le risposte dipendono esclusivamente da queste fonti.
Fine-Tuning: che cos'è?
La messa a punto fine è un processo di riaddestramento di un LLM pre-addestrato su un set di dati di dominio specifico nella preparazione dell'esecuzione di attività specializzate, consentendo al modello di comprendere appieno i modelli sfumati esistenti entro i limiti di un determinato contesto.
Come funziona la messa a punto
- Preparazione dei dati: I set di dati specifici delle attività dovranno essere ripuliti e suddivisi in sottoinsiemi di addestramento, convalida e test.
- Formazione modello: L'LLM dovrà esercitarsi su questo set di dati con metodi che includono la backpropagation e la discesa del gradiente.
- Contenuto dell'ottimizzazione degli iperparametri: Fornisce una messa a punto precisa di alcuni contenuti iperparametrici critici, tra cui la dimensione del batch e la velocità di apprendimento.
Vantaggi della messa a punto
- Personalizzazione: Consente di avere autorità sulle azioni, sul tono e sullo stile del modello negli output.
- Efficienza nell'inferenza: Quando un LLM è stato messo a punto, produce risposte rapide senza alcun processo di recupero esterno.
- Competenze specialistiche: Particolarmente adatto per applicazioni che richiedono qualità e accuratezza in ambiti ben noti, come il congelamento, le valutazioni mediche e l'analisi dei contratti.
Contro della messa a punto fine
- Risorsa intensiva: Richiede sia una grande potenza di calcolo sia dati etichettati di qualità sufficientemente elevata.
- Dimenticanza catastrofica: La messa a punto fine tende a sovrascrivere le conoscenze generiche acquisite in precedenza, limitandone così la capacità di adattarsi a nuovi compiti.
- Base di conoscenza statica: Una volta completata la formazione, la conoscenza acquisita rimane intatta, a meno che non venga reintrodotta sulla base di nuovi dati aggiuntivi.
Differenze chiave tra RAG e Fine-Tuning
| caratteristica | Generazione aumentata di recupero (STRACCIO) | Ritocchi |
|---|---|---|
| Fonte della conoscenza | Database esterni (dinamici) | Interiorizzato durante l'allenamento (statico) |
| Adattabilità ai nuovi dati | Alto; aggiornamenti tramite fonti esterne | Basso; richiede riqualificazione |
| Latenza | Più alto a causa dei passaggi di recupero | Bassa; generazione di risposta diretta |
| Personalizzazione | Limitato; si basa su dati esterni | Alto; su misura per compiti specifici |
| Scalabilità | Si adatta facilmente a grandi set di dati | Risorse intensive su larga scala |
| Esempi di casi d'uso | Domande e risposte in tempo reale, verifica dei fatti | Analisi del sentiment, attività specifiche del dominio |
Quando scegliere RAG vs. Fine-Tuning
Area di applicazione che necessita di informazioni in tempo reale
Se l'applicazione necessita di conoscenze aggiornate in tempo reale, allora si deve usare RAG: sistemi di riepilogo delle notizie e di assistenza clienti che si basano sui dati in rapida evoluzione. Esempio: assistente virtuale che recupera aggiornamenti in tempo reale come prezzi delle azioni e dati meteo.
Competenza nel dominio
Quando è richiesta una messa a punto fine per la precisione di un dominio ristretto, si può optare per una messa a punto fine nelle aree di revisione di documenti legali e analisi di testi medici. Esempio: un modello messo a punto fine addestrato sulla letteratura medica per l'uso nella diagnosi di condizioni basate su note di pazienti.
Scala
RAG è on-prominent con la scalabilità per query aperte nel nostro spazio, recuperando i risultati da diverse basi di conoscenza in modo dinamico. Esempio: un motore di ricerca con risposte di casi reali che fornisce commenti multisettoriali senza riqualificazione.
Disponibilità delle risorse
La messa a punto potrebbe essere un'opzione migliore in generale per casi d'uso su scala più piccola in cui un set di dati statico sarebbe sufficiente. Esempio: un bot addestrato su un set di FAQ utilizzato internamente da un'azienda.
Tendenze emergenti
- Approcci ibridi: Combinando RAG con minimizzazione, il meglio di entrambi i mondi. Ad esempio:
- RAG per recuperare il contesto dinamico mentre si perfeziona il modello linguistico su sfumature specifiche del compito. Esempio: assistenti legali che accedono alle leggi dei casi mentre le riassumono in modo coerente.
- Fine-tuning efficiente dei parametri (PEFT): LoRA (adattamento di basso rango) aiuta a ridurre al minimo gli aggiornamenti dei parametri durante la messa a punto fine, riducendo così al minimo gli sforzi di elaborazione e garantendo al contempo la massima accuratezza.
- RAG multimodale: I progressi futuri adotteranno una visione mista nei sistemi RAG, combinando testo, immagini e audio per un'interazione avanzata su diversi media.
- Apprendimento per rinforzo in RAG: L'apprendimento per rinforzo può aiutare a ottimizzare le strategie di recupero premiando i modelli affinché generino output più pertinenti e significativi.
[Leggi anche: Rivoluzionare l'intelligenza artificiale con i modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni (MLLM)]
Esempi reali di
| RAG | Ritocchi |
|---|---|
| Assistenti virtuali come Siri e Alexa recuperano informazioni in tempo reale. | I modelli di analisi del sentiment sono in ultima analisi pensati per monitorare i social media. |
| Strumenti di assistenza clienti che categorizzano i ticket utilizzando dati storici e FAQ. | Intelligenza artificiale legale addestrata sulla giurisprudenza basata sulla giurisdizione. |
| Gli strumenti di ricerca recuperano in tempo reale articoli da riviste accademiche per fornire approfondimenti specifici. | Modelli di traduzione che possono essere adattati alle coppie linguistiche specifiche del settore. |
Conclusione
Sia RAG che fine-tuning sono tecniche potenti, definite per risolvere diverse sfide nell'ottimizzazione degli LLM. Scegli RAG quando l'attenzione verso la valutazione, il ridimensionamento e il recupero in tempo reale è primaria, e, al contrario, la messa a punto fine quando precisione, personalizzazione e competenza sono requisiti imprescindibili.
