大语言模型优化方法简介：Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning

【原文作者】 郭红俊
【作者简介】 郭红俊的认知分享
【微 信 号】 gh_8aa347587bf9

【关 键 词】 tag1、标准提示词、检索增强生成、微调、模块化
【文章摘要】
大型语言模型（如GPT、LLama、Gemini）在准确性、知识更新速度和答案透明度方面存在挑战。论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey”对解决这些问题的模型优化方法做了分类，包括Prompt Engineering（提示词工程）、Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）和Fine-tuning（微调）。每种方法都有不同的层次和特点。

Prompt Engineering包括标准提示词、Few-shot提示词和XoT提示词，用于提高模型的回答精准度。RAG分为Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG三种类型，分别涉及添加相关上下文、在索引/检索前后进行优化以及组合多种模块。而Fine-tuning涉及检索器微调、生成器微调和协同微调，旨在提高模型在特定任务上的表现。

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【原文字数】 2474
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