近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，成为AI技术发展的核心驱动力之一。然而，如何高效地应用LLM技术，尤其是在实际产品中实现其潜力，仍然是许多开发者和企业面临的挑战。Hamel Husain发布的免费教程系列《Mastering LLMs》为这一问题提供了系统性的解决方案，涵盖了从评估到检索增强生成（RAG）再到微调的全方位知识。
什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合信息检索（IR）与文本生成的技术。其核心思想是通过检索相关文档或知识库，为LLM提供上下文信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。RAG在处理需要广泛背景知识的任务（如问答、摘要生成等）时表现尤为出色。
RAG的核心组件
- 文档加载与拆分：从多种格式（如PDF、JSON、HTML）中加载文档，并将其拆分为语义上有意义的块。
- 嵌入模型：将文本转换为向量表示，以便进行语义搜索。
- 向量数据库：存储嵌入向量，并高效检索与查询最相似的数据。
- 协调器：将LLM与工具、数据库等连接，增强其能力。
RAG的进阶技术
除了基础RAG管道，高级技术如查询构造、代理工具和后处理进一步提升了RAG的性能。例如，通过SQL或图数据库访问结构化数据，或使用多查询检索器优化用户指令。
RAG与DeepSearch的对比
传统的RAG模式通常将检索到的文档直接输入LLM以生成答案。然而，DeepSearch模式提供了更灵活的工具化替代方案。DeepSearch允许模型运行多次搜索（如向量搜索、全文搜索等），并通过循环迭代尝试找到最佳答案。尽管DeepResearch（将多次搜索结果整合为报告）看起来更吸引人，但其对“研究”质量的误导性仍需警惕。
微调与评估：优化LLM的关键
监督式微调
监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是在已标注数据集上对预训练模型进行再次训练的过程。完全微调（Full Fine-Tuning）虽然效果更好，但效率较低。相比之下，LoRA（低秩适配器）和QLoRA（量化低秩适配器）等参数高效技术（PEFT）显著降低了计算成本。
通过人类反馈进行强化学习（RLHF）
RLHF通过人工反馈优化LLM的输出，使其更符合人类偏好。尽管RLHF比SFT更复杂，但它被认为是提升LLM性能的重要步骤。
评估LLM
评估LLM的可靠方法包括传统指标（如困惑度和BLEU分数）、通用基准（如Open LLM排行榜）和特定任务基准（如PubMedQA）。然而，最可靠的评估仍然是用户接受率或人工比较。
总结
《Mastering LLMs》教程系列为开发者提供了从基础到高级的全面指导，帮助他们在实际产品中高效应用LLM技术。无论是通过RAG增强模型的知识检索能力，还是通过微调和RLHF优化模型性能，这些技术都为AI产品的成功落地提供了有力支持。对于希望深入探索LLM领域的开发者来说，这些资源无疑是不可或缺的宝贵指南。
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