大模型四大训练方法对比（RAG、prompt、fine-tuning与agent）

RAG适合需要外部知识辅助的问答系统，prompt适合自然语言生成任务，微调适合各种特定的NLP任务，而agent则适合需要连续决策的问题。生成：将这些信息片段与输入提示一起作为上下文，生成最终的回答或文本。生成输出：将提示输入到预训练模型中，模型根据提示生成剩余的输出。交互：agent在环境中执行动作，并根据环境的反馈调整其策略。微调：在特定任务的标注数据上继续训练，通常使用较小的学习率。检索：

whywhyhh

805人浏览 · 2024-10-12 19:59:45

whywhyhh · 2024-10-12 19:59:45 发布

RAG

检索增强生成

工作原理：

检索：根据输入的提示（prompt），模型在大型外部知识库中检索相关的信息片段。

生成：将这些信息片段与输入提示一起作为上下文，生成最终的回答或文本。

prompt

工作原理：

设计提示：创建包含任务指令和部分输入数据的提示。

生成输出：将提示输入到预训练模型中，模型根据提示生成剩余的输出。

fine-tuning

工作原理：

预训练：在大规模语料库上预训练一个模型。

微调：在特定任务的标注数据上继续训练，通常使用较小的学习率。

agent

工作原理：

交互：agent在环境中执行动作，并根据环境的反馈调整其策略。

学习：通过不断的尝试和错误，agent学习如何最大化累积奖励。

RAG适合需要外部知识辅助的问答系统，prompt适合自然语言生成任务，微调适合各种特定的NLP任务，而agent则适合需要连续决策的问题。

MCP技术社区

欢迎加入 MCP 技术社区！与志同道合者携手前行，一同解锁 MCP 技术的无限可能！

更多推荐

通义灵码2.5来袭！MCP 功能直接让开发效率提升300%（附实战案例）

通义灵码2.5是阿里云推出的AI编码助手，以智能协作为核心，深度融合开发全流程。其三大升级点包括：编程智能体实现任务自主规划、MCP工具生态支持自然语言生成SQL、记忆进化系统个性化适配开发者习惯。通过自然语言即可完成数据库操作、代码生成与优化，大幅提升开发效率。此外，还具备工程级变更管理、多文件协同编辑及版本控制功能，适用于多种IDE环境，为企业提供安全高效的开发解决方案。