大模型四大训练方法对比（RAG、prompt、fine-tuning与agent）

RAG

检索增强生成

工作原理：

检索：根据输入的提示（prompt），模型在大型外部知识库中检索相关的信息片段。

生成：将这些信息片段与输入提示一起作为上下文，生成最终的回答或文本。

prompt

工作原理：

设计提示：创建包含任务指令和部分输入数据的提示。

生成输出：将提示输入到预训练模型中，模型根据提示生成剩余的输出。

fine-tuning

工作原理：

预训练：在大规模语料库上预训练一个模型。

微调：在特定任务的标注数据上继续训练，通常使用较小的学习率。

agent

工作原理：

交互：agent在环境中执行动作，并根据环境的反馈调整其策略。

学习：通过不断的尝试和错误，agent学习如何最大化累积奖励。

RAG适合需要外部知识辅助的问答系统，prompt适合自然语言生成任务，微调适合各种特定的NLP任务，而agent则适合需要连续决策的问题。