文章探讨了大模型在垂直领域的应用挑战，包括幻觉和时效性问题，提出了检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)两种解决方案。详细介绍了微调的种类、工具框架及费用估算方法，以及实际操作流程。通过这些技术手段，可以增强大模型在特定领域的专业知识掌握能力，减少幻觉现象，提供更准确且最新的内容。
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本文来自“大模型本地化部署及微调”，重点分析大模型在垂直领域使用时为啥需要修改或增强，检索增强生成RAG和微调Fine-tunning选择，微调的种类和相关工具框架介绍，RAG、Fine-tunning微调时费用常见的估算方法，实际微调。
目前大模型存在的问题
- 幻觉问题：LLM 有时会生成看似合理但实际错误的内容，这种现象被称为“幻觉” 。 这主要是由于预训练数据的局限性，模型可能缺乏特定领域的知识，或在数据中学习到错误信息。
- 时效性问题：LLM 的训练数据通常截至于特定时间点，因此无法处理训练后发生的事件或更新的信息。 这在需要实时信息的应用中是一个显著的限制。
- 大模型（如GPT、LLaMA等）通常是在大规模通用数据上预训练的，因此在知识覆盖、语言能力上表现优秀，但对于某些垂直领域（如医疗、法律、金融）的专业知识和特定语境可能并不充分。
主要解决的方法：
- 检索增强生成（RAG）：结合信息检索和生成模型，在生成回答时实时检索最新的外部信息，以提供准确且最新的内容。
- 微调（Fine-Tuning）：使用领域特定的数据对模型进行微调，使其更好地掌握专业知识，减少幻觉现象。
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