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2025-07-15 11:23:05
作者:JIfan
阅读量:169
文章目录
大模型训练微调和本地知识库的区别在于技术原理、数据处理方式、模型性能表现、知识更新难度等,下面我们通过一个形象的比喻来说明区别在哪里?如果你在上一门语文课,大模型训练微调是真正内化知识,更加专业精准,而本地知识库(专业说法叫RAG,检索增强生成)就像一本教科书,可以查询知识内容。
本地知识库就像一本开卷的教科书,虽然没有学过课程相关的知识,但你通过查看知识库的内容,就可以了解相关的知识,可以快速查询到对应的内容,解决你自己的问题。
大模型训练微调就像你已经把这个教科书的知识都已经学过一篇,考试的时候直接从记忆里面把知识直接用起来,快速答题,非常快正确性也很高。当然如果你训练微调得不够,可能会出现正确性不高,专业性不够的问题。
当然在成本上来说,知识库部署更加快捷成本更低,而大模型训练微调成本明显大很多,包含数据整理、训练资源(算力)和长期维护的成本。
总结一下它们的区别:
1.技术原理
大模型训练微调:是基于预训练模型的基础上,使用特定行业的数据和调整模型参数,是的该大模型在具体行业的表现更加出色,比如银行微调金融模型,使得更加擅长回答金融的问题。
本地知识库:是将特定行业的知识以结构化或非结构化的方式存放起来,但需要的时候可以通过检索系统从知识库中找到相关的知识,如果再进一步和大模型结合,那么就可以进行智能回答,智能整合相关的各类文档,并结合语义进行回答。
2.数据处理方式
大模型训练微调:需要对数据进行标注和清洗,过程非常负责,需要庞大的数据量,保障大模型能够充分学习特定行业的知识,保障内容的专业性和正确性。
本地知识库:基本不需要数据的标注,直接吧现有的文档和相关数据进行上传,同时构建比较统一的文档类型,更好的提高检索的效率。
3.模型性能表现
大模型训练微调:在特定行业的专业性非常强,可以更加准确,同时回答的内容和习惯也符合行业的特征。当然相比通用大模型,在其他行业表现就差强人意了。
本地知识库:回答的准确性和专业性主要由知识库的质量决定的,不会超出知识库里面的内容,影响回答的质量,不过可以不断更新和维护,保障知识的最新和准确性。
4.成本和资源需求
大模型训练微调:需要大量的计算资源和存储空间,同时需要大量的时间进行训练,也需要专业的技术人才,成本和时间都比较大。
本地知识库:不需要大量的计算资源进行训练,只需要一定的存储空间老保存知识库的内容都可以,同时需要一个人进行定期维护更新,对时间和成本需求比较小。
5.知识更新难度
大模型训练微调:当行业知识发生大的变化的时候,需要重新进行训练微调,时间周期长,更新难度较大。
本地知识库:知识库可以随时更新,不需要进行训练,知识更新难度小。
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总体而言大模型训练微调是一件很专业成本也大的事情,建议中大型企业进行部署使用,小型企业不太建议上大模型,所以知识库解决方案还是比较划算的。希望以上说明能帮你更好地理解并选择适合自己的方案!
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