大语言模型调优和结合知识库的异同点

大语言模型调优和结合知识库是两种常见的提升语言模型性能和准确性的方法。它们各有侧重，适用场景也有所不同。下面从几个维度来对比分析这两种方法：

1. 方法定义和目的

• 大语言模型调优（Fine-tuning）：是指将预训练好的语言模型，在特定下游任务的数据集上继续训练，以适应该任务的特点。目的是让模型在特定领域或任务上获得更好的表现。

• 结合知识库：是指将知识图谱、知识库等外部知识资源，以某种形式融入到语言模型中，让模型能够利用这些结构化的知识进行推理和回答。目的是让模型具备一定的知识背景，更好地理解特定领域的概念和关系。

2. 技术路线和实现方式

• 调优通常是在预训练模型的基础上，通过有监督学习的方式，在下游任务的数据集上训练得到。主要通过调整模型参数来适配任务。

• 结合知识库则有多种实现方式：

  • 将知识图谱的实体、关系嵌入向量，作为模型的side information，帮助模型更好地理解特定实体和关系。
  • 利用知识图谱为模型生成过程提供外部知识，如RAG模型，通过检索式为生成过程提供最新的外部知识。
  • 让模型具备学习和推理知识图谱的能力，如KEPLER模型，能够预测知识图谱中的缺失链接。

3. 适用场景和优缺点

• 调优适用于有大量标注数据的下游任务，通过调整模型参数来适配特定领域。优点是效果好，缺点是需要较多标注数据，且模型容易发生过拟合。

• 结合知识库则适用于需要利用特定领域知识进行推理、问答的场景。优点是可以利用外部知识，减少对标注数据的依赖；缺点是知识图谱的质量、覆盖度等会影响模型效果。

4. 典型案例

• 调优的典型案例是GPT系列和BERT系列模型，在多个NLP任务上进行调优，获得很好的效果。

• 结合知识库的典型案例包括：

  • ERNIE、CokeBERT等模型，将知识图谱的实体嵌入作为side information融入模型。
  • RAG模型，将检索到的知识融入生成式模型，提供最新的外部知识。
  • KEPLER模型，具备学习知识图谱并预测链接的能力。

综上所述，大语言模型调优和结合知识库是两种互补的方法：

• 如果手头有大量的标注数据，可以通过调优让模型适配特定任务，效果会比较好；
• 如果希望模型具备一定的领域知识，能够进行推理和问答，则可以考虑结合知识库的方法；
• 也可以将两者结合起来，先通过调优适配领域，再融入知识库提升推理能力。

建议根据具体的业务场景和数据条件，来选择合适的模型调优或结合知识库的方法。