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机器学习03-内部学习分享

2024/12/22 0:19:19 来源：https://blog.csdn.net/2301_77717148/article/details/144539969  浏览:  次   关键词：机器学习03-内部学习分享

机器学习03-内部学习分享

文章目录

  • 机器学习03-内部学习分享
    • @[toc]
    • 1-机器学习概念区分
      • 1-传统机器学习VS深度学习-1
      • 2-传统机器学习VS深度学习-2
      • 3-传统机器学习VS大模型-3
    • 2-神经网络的演进
      • 1-基础数学发展
      • 2-神经网络概念提出
      • 3-CPU的架构设计、量子计算机的架构设计以及神经元的计算对比
        • 1. CPU的架构设计
        • 2. 量子计算机的架构设计
        • 3. 神经元的计算
        • 4. 三者的比较
        • 5-对比总结
      • 5-神经网络的发展进程
    • 3-机器学习VS大模型
      • 1-概念对比
      • 2-主要区别
    • 4-Transformer和ChatGPT大模型
      • 1. 并行计算能力
      • 2. 注意力机制的核心原理
        • 自注意力机制（Self-Attention）
        • 多头注意力（Multi-Head Attention）
      • 3. Transformer对大语言模型的加速作用
      • 4. 查询、键、值（Queries, Keys, Values）分别代指什么
        • 查询（Queries, Q）
        • 键（Keys, K）
        • 值（Values, V）
        • 具体示例
        • 具体计算过程
        • 总结
      • 5. 总结
    • 5-什么是自回归
      • 自回归模型的基本原理
      • ChatGPT与自回归
      • 大模型进行文本输出的原理
      • 自回归模型的优势与挑战
    • 6-Qwen_1.8b_chat_int4含义
      • 1-Qwen_1.8b_chat_int4含义
        • 1. Qwen
        • 2. 1.8b
        • 3. chat
        • 4. int4
        • 5.总结
      • 2-Qwen_1.8b_预训练
        • 含义总结
      • 3-Qwen_1.8b_Chat
        • 含义总结
        • 具体应用
    • 7-大模型微调FineTuning
      • 1. Fine-Tuning (`ds`)
      • 2. LoRA (`lora_ds`)
      • 3. LoRA Single (`lora_single`)
      • 4. QLoRA (`qlora_ds`)
      • 5. QLoRA Single (`qlora_single`)
      • 6.总结
    • 8-检索增强RAG
      • 1-检索增强RAG
        • RAG 的基本流程：
        • 为什么 RAG 优于传统的基于检索的方法：
        • 示例流程：
      • 2-RAG和Elasticsearch对比
      • 3-RAG和向量数据库之间是什么关系
      • 4-RAG和大模型什么关系
      • 5-如何将输入Embedding向量化
      • 6-RAG的具体实现方案
      • 7-向量数据库的向量关系
    • 9-大模型的业务应用
    • 开放式问题，目前大家看到的哪些AI应用，如果作业中心想结合大语言模型，我们可以做什么

1-机器学习概念区分

机器学习、神经网络、深度学习等易混淆概念的区分

1-传统机器学习VS深度学习-1

2-传统机器学习VS深度学习-2

3-传统机器学习VS大模型-3

2-神经网络的演进

从基础数学到神经网络的演进，以及图灵机等概念的引入

1-基础数学发展

基础数学的发展，解决了很多计算上的问题，为后面神经网络的发展奠定了数理基础

2-神经网络概念提出

冯-诺依曼计算机已经出现，使用的是CPU的架构设计；但是生物学的发展发现神经元使用【电化学信号传递，脉冲信号】构建了生物世界的感知，可能是一种新的计算架构

  • 神经网络模型简化

  • CNN卷积神经网络-1

  • CNN卷积神经网络-2

3-CPU的架构设计、量子计算机的架构设计以及神经元的计算对比

CPU的架构设计、量子计算机的架构设计以及神经元的计算在原理和应用上有显著的不同。以下是对这三者的详细比较：

1. CPU的架构设计

CPU（中央处理器）是传统计算机系统的核心组件，其架构设计主要基于冯·诺依曼架构。以下是CPU架构设计的主要特点：

  • 冯·诺依曼架构：CPU的架构基于冯·诺依曼架构，包括存储器、控制单元、算术逻辑单元（ALU）和输入/输出接口。数据和指令存储在同一存储器中，按顺序执行。

  • 顺序执行：CPU按照程序计数器（PC）的指示，逐条执行指令，具有高度的顺序性。

  • 通用计算：CPU设计用于执行各种类型的计算任务，具有较强的通用性。

  • 时钟频率：CPU的性能通常通过时钟频率来衡量，时钟频率越高，每秒执行的指令数越多。

2. 量子计算机的架构设计

量子计算机是一种利用量子力学原理进行计算的计算机，其架构设计与传统CPU有显著不同。以下是量子计算机架构设计的主要特点：

  • 量子比特（Qubit）：量子计算机的基本计算单元是量子比特，它可以同时处于多个状态（叠加态），这是传统比特（0或1）所不具备的特性。

  • 量子纠缠：量子计算机利用量子纠缠现象，使得多个量子比特之间可以存在非局部的关联，这种关联可以用于加速某些类型的计算。

  • 量子门操作：量子计算机的计算是通过量子门操作来实现的，量子门操作是对量子比特进行的一系列量子力学操作。

  • 量子并行性：量子计算机利用量子叠加和纠缠特性，可以在同一时间处理大量可能性，从而在某些特定问题上（如因子分解、搜索问题）表现出指数级的加速。

3. 神经元的计算

神经元的计算是指生物神经系统中神经元的信息处理方式，这种计算方式与CPU和量子计算机的架构设计有显著不同。以下是神经元计算的主要特点：

  • 生物神经元：神经元是生物神经系统中的基本单元，通过电化学信号进行信息传递。神经元之间通过突触连接，形成复杂的神经网络。

  • 脉冲信号：神经元的信息传递通常是通过动作电位（脉冲信号）来实现的，这种信号具有时间依赖性。

  • 并行处理：生物神经系统中的神经元可以并行处理信息，多个神经元可以同时激活，形成复杂的神经网络。

  • 学习与适应：神经元通过突触可塑性进行学习和适应，突触的强度可以根据经验和学习进行调整。

4. 三者的比较
特性CPU架构设计量子计算机架构设计神经元计算
基本计算单元传统比特（0或1）量子比特（叠加态）生物神经元
计算原理冯·诺依曼架构，顺序执行量子叠加、纠缠，量子门操作电化学信号传递，脉冲信号
并行性有限并行性量子并行性并行处理
学习与适应能力无无通过突触可塑性进行学习和适应
应用领域通用计算特定问题（如因子分解、搜索问题）生物神经系统信息处理
5-对比总结

CPU的架构设计基于冯·诺依曼架构，具有顺序执行和通用计算的特点；量子计算机的架构设计利用量子力学原理，具有量子并行性和在特定问题上的指数级加速能力；神经元的计算基于生物神经系统的电化学信号传递，具有并行处理和学习适应能力。这三者在基本计算单元、计算原理、并行性、学习与适应能力以及应用领域上都有显著的不同。

5-神经网络的发展进程

神经网络的发展进程补充：https://blog.csdn.net/2301_77717148/article/details/144410117

3-机器学习VS大模型

1-机器学习(分而治之) 对比 大模型（端到端黑盒）
2-机器学习和大模型是人工智能领域中的两个相关但不同的概念。

1-概念对比

  1. 机器学习：
    • 机器学习是一门研究计算机算法如何从数据中学习并做出预测或决策的学科。它通过训练模型来识别数据中的模式和结构，从而实现对未知数据的预测或分类。机器学习包括多种方法和技术，如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
  2. 大模型：
    • 大模型通常指的是参数量巨大的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。这些模型具有大量的神经网络参数，能够处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。大模型往往需要大量的训练数据和计算资源来训练，但它们在许多任务上表现出色，能够捕捉到数据中的细微特征和复杂关系。

2-主要区别

  • 范围：机器学习是一个更广泛的领域，包括各种学习方法和技术，而大模型是深度学习中的一种特定类型，侧重于构建具有大量参数的模型。

  • 复杂度：大模型通常比传统的机器学习模型更为复杂，具有更多的参数和更深的网络结构。

  • 训练需求：大模型需要更多的训练数据和计算资源，因为它们的参数量巨大，训练过程更加耗时和资源密集。

  • 应用场景：大模型在处理复杂任务时表现出色，如自然语言理解和生成、图像和视频分析等，而传统的机器学习模型可能在某些简单任务上更为高效。

总之，机器学习是一个涵盖多种技术的领域，而大模型是其中一种特定的深度学习方法，以其强大的表达能力和对大数据的处理能力而著称。

4-Transformer和ChatGPT大模型

Transformer为什么可以加速大语言模型，Transformer注意力机制的核心原理

  • Transformer引入了注意力机制

  • ChatGPT实现过程

Transformer之所以能够加速大语言模型的处理，主要得益于其注意力机制的设计。以下是对Transformer加速大语言模型和其注意力机制核心原理的详细解释：

1. 并行计算能力

Transformer模型具有较强的并行计算能力，这使得它能够在大语言模型中显著加速处理速度。传统的RNN（循环神经网络）或LSTM（长短期记忆网络）模型在处理序列数据时，必须按顺序逐个处理每个时间步的输入，这种顺序依赖性限制了并行计算的效率。而Transformer通过自注意力机制，能够同时处理序列中的所有位置的数据，无需依赖前一时间步的输出，从而实现了高效的并行计算。

2. 注意力机制的核心原理

注意力机制是Transformer的核心组件，它允许模型在处理输入序列时，动态地关注不同的部分。具体来说，注意力机制通过计算每个输入位置与其他位置的相关性，来决定哪些部分需要更多的“注意力”。以下是注意力机制的核心原理：

自注意力机制（Self-Attention）

在Transformer中，自注意力机制用于处理序列中的每一个位置。它的工作原理如下：

  1. 输入表示：首先，输入序列中的每个词会被转换为向量表示，通常是通过嵌入层来完成的。

  2. 查询、键、值（Queries, Keys, Values）：每个位置的输入向量会被转换为三个不同的向量：查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）。这些转换通常是通过线性变换来完成的，即乘以不同的权重矩阵。

  3. 注意力分数计算：接下来，通过计算查询向量和键向量的点积，得到注意力分数。这个分数衡量了每个位置与其他位置的相关性。

  4. 缩放和Softmax：为了稳定训练过程，注意力分数通常会除以一个缩放因子（比如查询向量和键向量的维度的平方根），然后通过Softmax函数进行归一化，得到注意力权重。

  5. 加权求和：最后，将这些注意力权重与值向量相乘，并对结果进行加权求和，得到该位置的输出向量。

多头注意力（Multi-Head Attention）

为了增强模型的表达能力，Transformer通常使用多头注意力机制。具体来说，模型会并行运行多个自注意力机制（称为“头”），每个头都有自己的查询、键和值的权重矩阵。每个头的输出会被拼接在一起，并通过另一个线性变换融合成最终的输出。

3. Transformer对大语言模型的加速作用

Transformer的并行计算能力和高效的注意力机制，使得它在大语言模型中能够显著提升处理速度。具体体现在以下几个方面：

  • 减少计算时间：通过并行处理序列中的所有位置，Transformer避免了RNN/LSTM模型中顺序计算的瓶颈，从而大幅减少了计算时间。

  • 提升模型表达能力：多头注意力机制使得模型能够同时关注序列中不同位置的不同特征，增强了模型的表达能力，有助于捕捉长距离依赖关系。

  • 简化模型结构：相比于RNN/LSTM，Transformer的结构更加简单，不需要维护复杂的记忆单元，这也有助于加速模型的训练和推理过程。

4. 查询、键、值（Queries, Keys, Values）分别代指什么

在Transformer模型中，查询（Queries）、键（Keys）和值（Values）是自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的核心组成部分。它们帮助模型在处理输入序列时，能够关注到序列中不同部分的相关性。

查询（Queries, Q）
  • 定义：查询是当前位置的表示，用于与所有的键进行比较，以确定哪些位置的值对当前位置最为重要。
  • 作用：查询帮助模型决定“我需要关注哪些信息”。
键（Keys, K）
  • 定义：键是序列中所有位置的表示，用于与查询进行比较，以确定每个位置与当前位置的相关性。
  • 作用：键帮助模型决定“这些信息的重要性如何”。
值（Values, V）
  • 定义：值是序列中所有位置的实际信息，模型会根据查询和键的匹配程度，对值进行加权求和，得到最终的输出。
  • 作用：值是模型从中提取信息的基础。
具体示例

假设我们有一个简单的句子：“The cat sat on the mat.”，我们将其输入到Transformer中，并关注“sat”这个词。

  1. 查询（Q）：对于“sat”这个词，模型会生成一个查询向量 $ Q_{\text{sat}} $。这个查询向量的目的是让模型知道“sat”这个词在句子中的上下文中需要关注哪些信息。

  2. 键（K）：对于句子中的每一个词（包括“The”, “cat”, “sat”, “on”, “the”, “mat”），模型都会生成一个键向量 $ K_{\text{The}}, K_{\text{cat}}, K_{\text{sat}}, K_{\text{on}}, K_{\text{the}}, K_{\text{mat}} $。这些键向量用于与查询向量进行比较，以确定每个词与“sat”的相关性。

  3. 值（V）：对于句子中的每一个词，模型也会生成一个值向量 $ V_{\text{The}}, V_{\text{cat}}, V_{\text{sat}}, V_{\text{on}}, V_{\text{the}}, V_{\text{mat}} $。这些值向量包含了每个词的实际信息。

具体计算过程

  1. 计算注意力分数：模型会计算查询向量 $ Q_{\text{sat}} $ 与每个键向量 $ K_{\text{The}}, K_{\text{cat}}, K_{\text{sat}}, K_{\text{on}}, K_{\text{the}}, K_{\text{mat}} $ 的点积，得到一个注意力分数矩阵。这个矩阵表示“sat”与句子中每个词的相关性。

  2. 归一化：通过对这些分数进行softmax归一化，模型得到一个概率分布，表示“sat”应该关注每个词的程度。

  3. 加权求和：最后，模型会用这些归一化后的分数对值向量 $ V_{\text{The}}, V_{\text{cat}}, V_{\text{sat}}, V_{\text{on}}, V_{\text{the}}, V_{\text{mat}} $ 进行加权求和，得到最终的输出向量，这个向量包含了“sat”在句子中的上下文信息。

总结
  • 查询（Q）：表示当前位置的关注点。
  • 键（K）：表示序列中所有位置的特征，用于与查询比较。
  • 值（V）：表示序列中所有位置的实际信息，用于提取相关信息。

通过这种机制，Transformer能够有效地捕捉句子中不同词之间的复杂关系，从而在自然语言处理任务中表现出色。

5. 总结

Transformer通过其高效的注意力机制和并行计算能力，能够显著加速大语言模型的训练和推理过程。其核心的注意力机制（特别是自注意力和多头注意力）使得模型能够高效地捕捉序列中的长距离依赖关系，并且通过并行计算减少计算时间。这些特性使得Transformer成为现代大语言模型的基础架构。

5-什么是自回归

什么是自回归？为什么说ChatGPT大模型是自回归，大模型进行文本输出的原理是什么？

自回归（Autoregressive）是一种统计学概念，通常用于时间序列分析中，表示当前的观测值是基于之前的观测值的函数。在自然语言处理领域，自回归模型是指生成文本时，每个词的生成都依赖于之前已经生成的词序列。

自回归模型的基本原理

自回归模型假设序列中的每个元素都取决于前面的若干个元素。在自然语言处理中，这通常意味着每个词的生成都依赖于前面的词。例如，在生成一句话时，模型会先生成第一个词，然后根据第一个词生成第二个词，依此类推，直到生成完整的句子。

ChatGPT与自回归

ChatGPT是OpenAI开发的一种大型语言模型，基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。GPT模型是一个自回归模型，因为它在生成文本时，每个词的生成都依赖于之前生成的全部词序列。

具体来说，ChatGPT在生成文本时，会根据用户输入的提示（prompt），逐步生成下一个词，然后再根据已生成的词序列生成下一个词，如此循环，直到生成完整的回复。这个过程是自回归的，因为每个步骤的输出都依赖于前面的所有输出。

大模型进行文本输出的原理

大型语言模型如ChatGPT通过以下步骤进行文本输出：

  1. 编码输入：模型首先将用户输入的文本转换为数值表示，通常通过词嵌入（word embeddings）来实现。

  2. 自注意力机制：模型使用多头自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，从而理解上下文。

  3. 生成下一个词：基于当前的上下文表示，模型预测下一个最有可能的词。这通常是通过一个 softmax 层来实现的，该层输出每个可能词的概率分布。

  4. 采样或选择：从概率分布中采样或选择概率最高的词作为下一个词。

  5. 重复过程：将新生成的词添加到序列中，并重复上述过程，直到达到预定义的序列长度或生成了表示结束的特殊标记。

自回归模型的优势与挑战

优势：

  • 灵活性：自回归模型可以生成任意长度的序列，因为它们是逐步生成的。

  • 上下文依赖：能够捕捉长期的依赖关系，因为每个词的生成都考虑了整个历史序列。

挑战：

  • 计算成本高：由于是逐步生成，每生成一个词都需要进行一次前向传播，这在计算上是昂贵的，尤其是在生成长序列时。

  • 速度慢：相比于非自回归模型，自回归模型的生成速度较慢，因为它们不能并行生成序列中的所有词。

  • 暴露偏差：在训练过程中，模型在生成下一个词时使用了真实的前序词，而在推理时使用的是模型自己生成的词，这种差异可能导致性能下降。

尽管存在这些挑战，自回归模型在许多自然语言处理任务中仍然表现出色，尤其是在需要高精度和流畅性的文本生成任务中。

6-Qwen_1.8b_chat_int4含义

1-Qwen_1.8b_chat_int4含义

了解大模型的基础概念

在人工智能和机器学习领域，特别是大模型（如语言模型）的命名通常包含了一些关键信息，帮助用户理解模型的特性、版本和优化情况。Qwen_1.8b_chat_int4 这个名称可以分解为几个部分来理解：

1. Qwen
  • Qwen 可能是模型的名称或系列名称。例如，Qwen 可能是某个公司或研究团队开发的语言模型系列的名称。
2. 1.8b
  • 1.8b 表示模型的参数量。这里的 b 代表 billion，即十亿。因此，1.8b 表示这个模型有 18 亿个参数。参数数量通常与模型的复杂度和能力相关，参数越多，模型通常能够处理更复杂的任务，但也需要更多的计算资源。
3. chat
  • chat 表示这个模型是专门为聊天或对话任务设计的。这意味着模型在训练时可能特别注重对话生成、问答等任务，使其在这些任务上表现更好。
4. int4
  • int4 表示模型的量化级别。量化是一种优化技术，通过减少模型权重的精度来减少模型的体积和计算复杂度。int4 表示模型使用了 4 位整数量化。通常，模型的权重是 32 位浮点数（float32），而 int4 量化将这些权重压缩到 4 位整数，从而显著减少模型的体积和计算需求，但可能会略微降低模型的精度。
5.总结

Qwen_1.8b_chat_int4 这个名称表示这是一个参数量为 18 亿、专门为聊天任务设计的语言模型，并且使用了 4 位整数量化技术来优化模型的大小和计算效率。这种模型通常适用于资源受限的环境，如移动设备或边缘计算设备，同时仍然能够提供较好的对话生成能力。

2-Qwen_1.8b_预训练

给上半句话，让模型预测下半句话

在大模型领域中，"Qwen_1.8b_预训练"指的是一个具体的预训练语言模型，其名称和参数如下：

  1. Qwen：这可能是该模型的名称或系列名称，代表了这个模型的特定系列或品牌。

  2. 1.8b：这部分表示模型的参数大小，即1.8亿个参数（1.8 billion parameters）。参数数量是衡量模型大小和复杂度的一个重要指标，参数越多通常意味着模型可以捕捉更复杂的模式和信息，但也需要更多的计算资源来进行训练和推断。

  3. 预训练（Pre-trained）：预训练是指模型在广泛的、未标记的数据集上进行训练，以学习语言的基本结构和知识。预训练模型通常是在大量文本数据上进行训练的，目的是捕捉语言的通用模式和知识，而不依赖于特定的任务或领域。

含义总结
  • Qwen：模型名称或系列。
  • 1.8b：模型大小，表示有1.8亿个参数。
  • 预训练：模型已经在大量通用文本数据上进行了训练，具备了基本的语言理解和生成能力。

这种预训练模型可以进一步在特定任务（如文本分类、机器翻译、问答系统等）上进行微调（fine-tuning），以适应具体的应用需求。

3-Qwen_1.8b_Chat

在预训练模型基础上，再进行chat的训练；训练示例：你知道通义前问是什么吗？->通义前问是XXXXX

在大模型领域中，"Qwen_1.8b_chat"指的是一个特定的预训练语言模型，其名称和参数如下：

  1. Qwen：这可能是该模型的名称或系列名称，代表了这个模型的特定系列或品牌。

  2. 1.8b：这部分表示模型的参数大小，即1.8亿个参数（1.8 billion parameters）。参数数量是衡量模型大小和复杂度的一个重要指标，参数越多通常意味着模型可以捕捉更复杂的模式和信息，但也需要更多的计算资源来进行训练和推断。

  3. chat：这部分表示该模型的用途或特定功能——聊天（chat）。这意味着模型经过专门的训练和优化，以在聊天对话场景中表现出色，例如能够生成自然的对话回复、理解上下文、进行多轮对话等。

含义总结
  • Qwen：模型名称或系列。
  • 1.8b：模型大小，表示有1.8亿个参数。
  • chat：模型用途，专门用于聊天对话场景。
具体应用
  • 聊天机器人：这个模型可以用于构建聊天机器人，能够与用户进行自然对话，回答问题，提供信息或娱乐。
  • 客户支持：可以应用于客户支持系统，自动回复用户的查询或问题。
  • 虚拟助手：可以用作虚拟助手，帮助用户完成各种任务，如设置提醒、查询信息等。

这种专门为聊天场景设计的模型通常会经过更多的对话数据训练，以提高其在对话理解和生成方面的性能。

7-大模型微调FineTuning

什么是大模型，微调FineTuning是个什么概念

在机器学习和深度学习领域，尤其是在涉及模型微调（Fine-Tuning）和低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）时，不同的术语和方法可能会有不同的实现细节和适用场景。以下是对你所提到的几种方法的简要解释：

1. Fine-Tuning (ds)

Fine-Tuning 是指在已经预训练好的模型基础上，针对特定任务进行进一步训练，以优化模型在该任务上的表现。Fine-Tuning 通常涉及以下步骤：

  • 加载预训练模型。
  • 冻结部分或全部模型的权重。
  • 根据特定任务的数据集进行训练。

这里的 ds 可能指的是某种分布式训练（Distributed Training），即在多台机器上并行进行微调。

2. LoRA (lora_ds)

LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种用于高效微调大模型的技术。LoRA 的基本思想是通过低秩矩阵分解来减少模型参数的更新量，从而加速训练过程并减少内存占用。lora_ds 可能是指在分布式环境下使用 LoRA 进行微调。

3. LoRA Single (lora_single)

lora_single 指的是在单机上使用 LoRA 进行微调。这种方法适合小规模数据集或计算资源有限的情况。

4. QLoRA (qlora_ds)

QLoRA (Quantized LoRA) 是 LoRA 的一种扩展技术，它在 LoRA 的基础上加入了量化（Quantization）技术。量化可以进一步减少模型参数的存储空间和计算量，适合在资源受限的环境中使用。qlora_ds 是指在分布式环境下使用 QLoRA 进行微调。

5. QLoRA Single (qlora_single)

qlora_single 指的是在单机上使用 QLoRA 进行微调。这种方法结合了 LoRA 和量化技术，适合在单机资源有限的情况下进行高效微调。

6.总结

  • Fine-Tuning (ds): 在分布式环境下进行微调。
  • LoRA (lora_ds): 在分布式环境下使用低秩适应（LoRA）进行微调。
  • LoRA Single (lora_single): 在单机上使用低秩适应（LoRA）进行微调。
  • QLoRA (qlora_ds): 在分布式环境下使用量化低秩适应（QLoRA）进行微调。
  • QLoRA Single (qlora_single): 在单机上使用量化低秩适应（QLoRA）进行微调。

不同的方法适用于不同的场景和资源条件，选择合适的方法可以有效提高模型微调的效率和性能。

8-检索增强RAG

1-检索增强RAG

什么是增强RAG，什么是向量数据库，和大模型有什么关系

  • 1）到底什么是RAG
  • 2）RAG和Elasticsearch对比
  • 3）RAG和向量数据库之间是什么关系
  • 4）RAG和大模型什么关系
  • 5）如何将输入Embedding向量化
  • 6）RAG的具体实现方案

查询向量数据库（Vector Database）是 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 流程中的一部分，但并不等同于整个 RAG 流程。RAG
是一种结合了检索和生成的技术，旨在提高语言模型的性能，特别是在需要处理大量上下文或实时数据更新的场景中。

RAG 的基本流程：

  1. 检索（Retrieval）:

    • 使用向量数据库或其他检索机制，根据输入查询检索相关文档或信息片段。
    • 向量数据库通常用于存储和检索高维向量，如文本的嵌入表示，以便快速找到最相关的文档。

  2. 生成（Generation）:

    • 将检索到的相关文档与原始查询一起输入到语言模型中。
    • 语言模型根据这些信息生成回复或答案。
为什么 RAG 优于传统的基于检索的方法：

  • 上下文理解:

    • 传统的检索方法可能只能提供相关文档的列表，而 RAG 能够结合这些文档的内容生成更连贯和准确的回答。

  • 减少幻觉:

    • 语言模型有时会产生不准确或不存在的信息（称为“幻觉”），而 RAG 通过引入外部知识来减少这种现象。

  • 实时更新:

    • 向量数据库可以定期更新，确保检索到的信息是最新和最准确的。
示例流程：

  1. 用户查询:

    • 用户向系统提出一个查询，例如：“Zilliz Cloud 的主要功能是什么？”

  2. 检索阶段:

    • 系统将查询转换为向量，并在向量数据库中查找最相关的文档。
    • 假设检索到两个文档：
      • 文档1：描述 Zilliz Cloud 是一个全面管理的向量数据库和服务，帮助用户释放非结构化数据的潜力，用于 AI 应用。
      • 文档2：描述它能够存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大量嵌入向量。

  3. 生成阶段:

    • 将检索到的文档与原始查询一起输入到语言模型中。
    • 语言模型生成回复，整合从多个文档中获取的信息，提供一个全面的答案。

通过这种方式，RAG 充分利用了向量数据库的强大检索能力以及语言模型的生成能力，为用户提供更准确和有用的信息。

2-RAG和Elasticsearch对比

  • Milvus向量数据库03-搜索理论：https://blog.csdn.net/2301_77717148/article/details/144314159

RAG相对于elasticsearch,理念上更先进，替换【传递的倒排索引的查找方式】为【向量距离关系查找方式】，而【向量】天生就和【LLM大模型】就耦合在一起，所以【RAG】在【大模型】场景中更适用

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和Elasticsearch是两种不同的技术，它们在某些应用场景中可以相互配合，但各自有不同的特点和用途。以下是它们之间的一些对比：

  1. 技术类型和用途：

    • RAG：RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的自然语言处理技术。它通过从外部知识库中检索相关信息片段，然后将这些片段与用户输入一起送入生成模型，以生成更加准确和上下文相关的回答。
    • Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，主要用于存储、搜索和分析大量数据。

  2. 数据处理和检索：

    • RAG：RAG模型可以有效地利用外部知识库，提供更深入、准确且有价值的答案，提高了生成文本的可靠性。
    • Elasticsearch：Elasticsearch以其快速的搜索能力著称，能够处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司。

  3. 可扩展性和性能：

    • RAG：RAG模型具有高扩展性，检索和生成模块可以独立扩展，适应不同规模数据。
    • Elasticsearch：Elasticsearch可以在笔记本电脑上运行，也可以在承载了PB级数据的成百上千台服务器上运行，具有很好的水平扩展性。

  4. 实时性和动态性：

    • RAG：RAG能通过外部知识库实时更新内容，避免依赖模型静态知识。
    • Elasticsearch：Elasticsearch提供近实时的搜索和分析能力，能够在海量数据下实现秒级响应。

  5. 成本效益：

    • RAG：RAG是一个成本效益较高的选项，因为它需要的计算和存储资源较少，无需拥有自己的大型语言模型（LLM），也无需花费时间和资金对模型进行微调。
    • Elasticsearch：Elasticsearch作为一个成熟的搜索引擎，其成本效益取决于部署规模和使用情况，但通常需要一定的硬件和维护成本。

  6. 安全性和隐私管理：

    • RAG：RAG可以通过限制知识库的权限来实现安全控制，确保敏感信息不被泄露。
    • Elasticsearch：Elasticsearch提供了跨集群复制功能，可以作为热备份随时投入使用，确保数据的安全性和可用性。

  7. 应用场景：

    • RAG：RAG适用于需要结合检索和生成的场景，如问答系统、内容推荐等。
    • Elasticsearch：Elasticsearch适用于需要全文搜索、数据分析和日志分析的场景，如站内搜索、BI系统、商品价格监控等。

总的来说，RAG和Elasticsearch在技术特点和应用场景上有所不同，它们可以单独使用，也可以结合使用以发挥各自的优势。例如，在构建基于RAG的搜索功能时，可以利用Elasticsearch来存储和搜索专有数据，以及搜索可从中提取背景信息的其他外部知识库。

3-RAG和向量数据库之间是什么关系

RAG底层核心就是使用Vector向量的距离计算，所以RAG底层的存储系统不是【传统的数据库】而是【向量数据库】

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）与向量数据库之间的关系主要体现在以下几个方面：

  1. 数据检索与增强：RAG技术通过从外部数据源检索相关信息，并将其作为输入提供给大型语言模型（LLMs），以增强模型在特定任务中的表现。向量数据库因其高效的数据存储和检索能力，成为RAG技术实施的重要支持。

  2. 语义相似性搜索：向量数据库的核心优势在于能够通过语义相似性算法实现海量非结构化数据的快速检索，这使得它在复杂的知识库构建、客户服务高效搜索等方面展现出显著优势。

  3. 技术互补性：RAG技术与向量数据库的结合，可以看作是一种技术互补。RAG通过检索系统提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。

  4. 解决大模型限制：RAG通过检索外部信息作为输入，辅助大型模型回答问题，这种方法能显著减少生成信息不准确的问题，增加回答的可追溯性。

  5. 私有数据管理：RAG提供了一个安全可落地的实践基础，同时也能更好地管理企业现有和新增的知识，解决知识依赖问题。向量数据库在这方面提供了访问权限控制和数据管理的支持。

  6. 技术实现：在业界实践中，RAG检索通常与向量数据库密切结合，催生了基于ChatGPT + Vector Database +
    Prompt的RAG解决方案，简称为CVP技术栈。这一解决方案依赖于向量数据库高效检索相关信息以增强大型语言模型（LLMs）。

  7. 信息载体：向量数据库作为存储向量化数据的载体，与RAG技术没有直接关系，但可以作为RAG技术的一种具体实现方式。

综上所述，RAG与向量数据库之间的关系是相互依存和互补的。RAG利用向量数据库的高效检索能力来增强大型语言模型的性能，而向量数据库则提供了存储和检索向量化数据的能力，两者共同作用于提升知识管理和内容生成的效率和准确性。

4-RAG和大模型什么关系

RAG（Retrieval-Augmented
Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook
AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。

RAG与大模型的关系主要体现在以下几个方面：

  1. 互补性：RAG作为大语言模型（LLM）的应用开发架构，通过拓展访问特定领域数据库或内部知识库，补足通用模型在垂直领域的知识短板。

  2. 性能提升：RAG通过整合外部数据库的知识，提高了生成内容的准确性和可信度，减少了大模型的幻觉问题和过时知识的问题。

  3. 数据安全性：RAG对接的私有数据库不参与大模型数据集训练，能在改善模型性能的同时，更好地保证数据隐私和安全。

  4. 减少模型幻觉：RAG能有效减少模型幻觉的发生，进一步提升大模型检索和生成性能。

  5. 无需重新训练：RAG使得开发人员无需为每一个特定任务重新训练整个庞大的模型，他们可以简单地给模型加上一个知识库，通过这种方式增加模型的信息输入，从而提高回答的精确性。

  6. 应用拓展：RAG作为大模型在垂直领域的应用拓展，允许持续知识更新和集成领域特定信息，推动其成为各类大模型落地项目不可缺少的技术组件。

综上所述，RAG通过检索外部信息来增强大模型的能力，解决大模型在知识更新、准确性和数据安全性方面的挑战，是大模型应用中的一个重要方向。

5-如何将输入Embedding向量化

Embedding示例如下，输出embedding维度就是embedding列表的个数；如果是768位，列表就是768个向量

  • Embedding后的数据示例如下：
{"data": [{"embedding": [-0.013840336352586746,0.050973281264305115],"index": 0,"object": "embedding"}],"model": "embedding-2","object": "list","usage": {"completion_tokens": 0,"prompt_tokens": 9,"total_tokens": 9}
}

6-RAG的具体实现方案

当前使用【Milvus向量数据库】进行实现，在下一篇文档中进行详细补充

  • Milvus向量数据库07-向量数据库实战：https://blog.csdn.net/2301_77717148/article/details/144383257

7-向量数据库的向量关系

9-大模型的业务应用

开放式问题，目前大家看到的哪些AI应用，如果作业中心想结合大语言模型，我们可以做什么

  • 未来与Agent的相处模式

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