大模型训练方法对比：微调、Prompt Engineering、RAG与从零训练

大模型训练方法对比：微调、Prompt Engineering、RAG与从零训练

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/136722558

在大模型训练领域，微调（finetune）、prompt engineering、RAG（检索增强生成）以及从零训练是四种主要的技术路线。本文将从准确性、实现复杂性、工作量投入、灵活性等多个维度对这些方法进行对比分析，帮助读者理解它们各自的优劣和适用场景。需要注意的是，本文内容基于2025年1月的技术发展水平，部分细节可能随时间推移而发生变化。

1. 几种方式

1.1 微调（finetune）

1.1.1 全面微调

• 在全面微调中，所有模型参数都会更新

1.1.2 参数高效微调（PEFT）

• 仅更新一小部分参数来进一步调整预训练模型
• 相比于全面微调，PEFT更高效、更快的训练，同时保留预训练中的知识

1.2 Prompt Engineering

• 又分为Zero-shot Prompting和Few-shot prompting
• 在用户的查询前添加一些示例，这些示例本质上是样本输入和预期模型输出对

1.3 RAG

2. 对比分析

知识维度

• RAG对知识的更新时间和经济成本更低，不需要训练，只需要更新数据库即可。
• 如果大模型缺乏某个领域的知识，足量数据的微调才能让模型对该领域有基本的概念。
• RAG在注入新知识上效果优于微调。

稳定性和可解释性

• RAG相比微调能更容易获得更好的效果，突出的是稳定性、可解释性。
• 微调效果不稳定，训练不好容易出现幻觉。

成本

• 训练方面，RAG的成本就是更新数据库，而微调需要大量显卡和时间资源。
• 推理方面，RAG由于需要检索，耗时可能更多，但具体取决于检索模块的复杂程度。

任务特定 vs 通用性

• 微调通常是为特定任务进行优化，而RAG是通用的，可以用于多种任务。
• 微调对于特定任务的完成效果好，但在通用性问题上不够灵活。

即时性 vs 训练

• RAG模型可以实现即时的知识更新，无需重新训练，在及时性要求高的应用中占优势。
• 微调通常需要重新训练模型，时间成本较高。

隐私性

• 隐私性的挑战来源于数据处理和模型训练过程中的信息泄露风险。

总结

• 准确性（低——>高）：Prompt Engineering<RAG ≈微调<从零训练大模型
• 实现复杂性（低——>高）：Prompt Engineering<RAG <微调<从零训练大模型
• 工作量投入（少——>多）：Prompt Engineering<RAG <微调<从零训练大模型
• 灵活性（少——>多）：从零训练大模型<微调<Prompt Engineering<RAG

适用场景

• RAG：知识需要快速更新的领域，对实时性要求不是特别高的应用场景，需要高度可解释性或准确性的场景。
• 微调：数据量较小但质量高的领域，对模型效果有较高要求且可以承担相应计算资源消耗的场景，领域知识比较独特需要模型深入学习的场景。