Retrieval Augmented Generation (RAG) vs. Fine-Tuning von Large Language Models

Die Entwicklung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) hat die Art und Weise revolutioniert, wie wissensbasierte Systeme mit AI-Unterstützung aufgebaut werden können. Traditionell gibt es zwei Schlüsselmethoden, um diese Modelle für bestimmte Aufgaben und Domänen zu optimieren: Fine-Tuning (FN) und Retrieval-Augmented Generation (RAG). In diesem Aritkel untersuchen wir, warum RAG im Vergleich zum Fine-Tuning großer Sprachmodelle einen kostengünstigeren und effizienteren Ansatz darstellt, insbesondere wenn AI in spezialisierten Unternehmensbereichen eingesetzt wird. Unsere Analyse basiert auf einer aktuellen Studie, die die Leistung dieser Methoden anhand prominenter Sprachmodelle wie GPT-J-6B, OPT-6.7B und LLaMA, einschließlich der zweiten Version LLaMA-2, vergleicht.

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Überblick über RAG und Fine-Tuning

Beim Fine-Tuning wird ein bereits existierendes großes Sprachmodell auf domänenspezifischen Daten weitertrainiert, um spezielles Wissen zu integrieren. Das Fine-Tuning verbessert die Fähigkeit des Modells, kontextuell relevante Antworten zu erzeugen, bringt jedoch erhebliche Herausforderungen mit sich, wie z. B. die hohen Rechenkosten und ein erhöhtes Risiko von „Halluzinationen“, bei denen das Modell ungenaue oder fiktive Informationen generiert.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hingegen kombiniert die bereits bestehenden Fähigkeiten von Sprachmodellen mit einem externen Wissensabfragesystem. Wenn eine Frage gestellt wird, durchsucht der Retrieval-Mechanismus eine Wissensdatenbank nach den relevantesten Informationen und liefert diese an das Sprachmodell. Dadurch kann das Modell präzise Antworten geben, die auf aktuellen Informationen basieren, ohne dass es immer wieder neu trainiert werden muss.

Beispiel: Angenommen, wir möchten aktuelle wissenschaftliche Artikel in unsere Wissensbasis integrieren, um damit andere wissenschaftliche Arbeiten zu unterstützen.

• Fine-Tuning: Im Falle von Fine-Tuning müssten wir das gesamte Sprachmodell jedes Mal neu trainieren, wenn neue wissenschaftliche Artikel hinzukommen. Dazu müssten die neuen Daten gesammelt, vorbereitet und das Modell daraufhin trainiert werden, was hohe Rechenressourcen und Kosten verursacht. Erst nach diesem erneuten Training könnte das Modell die neuen Informationen nutzen, was den gesamten Prozess langwierig und teuer macht.
• RAG: Bei der Verwendung von RAG müssten wir einfach die neuen wissenschaftlichen Artikel in unsere Wissensdatenbank einfügen. Sobald eine neue Frage gestellt wird, durchsucht der Retrieval-Mechanismus diese Datenbank und holt die relevanten Informationen für das Sprachmodell, sodass aktuelle und verlässliche Antworten generiert werden können. Es ist kein erneutes Training des gesamten Modells erforderlich, sondern bereits bestehende Informationen werden als Kontext dem Large Language Model zur Verfügung gestellt, und nur auf diesem Kontext wird eine Antwort generiert, wodurch Zeit und Kosten gespart werden.

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Leistungsvergleich zwischen RAG und Fine-Tuning

Die referenzierte Studie verwendete mehrere Schlüsselmetriken, um RAG und Fine-Tuning zu vergleichen, darunter ROUGE-, BLEU- und METEOR-Scores sowie die Kosinus-Ähnlichkeit.

• ROUGE: ROUGE misst, wie gut die generierten Texte die wichtigen Inhalte der Referenztexte abdecken. Ein hoher ROUGE-Score bedeutet, dass das Modell in der Lage ist, die wesentlichen Aspekte der Vorlage wiederzugeben.
• BLEU: BLEU bewertet, wie gut die Wortfolgen des generierten Textes mit denen des Referenztextes übereinstimmen. Ein hoher BLEU-Score zeigt, dass das Modell die gleiche Wortwahl und Satzstruktur wie die Vorlage verwendet. Dies ist besonders wichtig bei Aufgaben wie der maschinellen Übersetzung.
• METEOR: METEOR berücksichtigt sowohl die Genauigkeit der Wortwahl als auch die Reihenfolge der Wörter. Ein hoher METEOR-Score weist darauf hin, dass das Modell in der Lage ist, flüssige und präzise Antworten zu generieren, die auch stilistisch stimmig sind.
• Kosinus-Ähnlichkeit: Diese Metrik misst die inhaltliche Ähnlichkeit zwischen zwei Texten. Ein hoher Wert zeigt, dass das Modell die Bedeutung des Referenztexts gut erfasst hat und in der Lage ist, die wesentlichen Inhalte wiederzugeben.

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Wichtigste Ergebnisse

RAG zeigte eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit im Vergleich zu den fine-getunten Modellen. Durchschnittlich erzielte RAG 16 % höhere ROUGE-Scores, 15 % höhere BLEU-Scores und eine 53 % bessere Kosinus-Ähnlichkeit. Das bedeutet, dass RAG besonders in geschäftskritischen Anwendungen von Vorteil ist, in denen es auf Präzision und Effizienz ankommt. Ein weiteres Problem bei fine-getunten Modellen ist die Tendenz, „Halluzinationen“ zu erzeugen, also ungenaue oder erfundene Informationen. RAG mildert dieses Problem, indem es gezielt aktuelle und relevante Informationen aus einer Wissensdatenbank verwendet. Besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Finanzwirtschaft, wo falsche Informationen schwerwiegende Folgen haben können, ist RAG von großem Vorteil.

Fine-Tuning erfordert jedes Mal ein komplettes Retraining, wenn neue Informationen hinzukommen, was kostspielig und zeitaufwendig ist. RAG hingegen ermöglicht die einfache Integration neuer Informationen, indem diese einfach der Wissensdatenbank hinzugefügt werden. Dadurch ist RAG besonders skalierbar und eignet sich hervorragend für schnelllebige Bereiche, in denen sich das Wissen häufig ändert. Fine-getunte Modelle erzielten etwas bessere METEOR-Scores, was bedeutet, dass sie kreativer und stilistisch nuancierter sind. In kreativen Bereichen, wie der Werbebranche oder der Literatur, könnte Fine-Tuning weiterhin relevant sein, allerdings auf Kosten der Skalierbarkeit und mit einem höheren Risiko für Halluzinationen.

Aus Kostensicht bietet RAG im Vergleich zu Fine-Tuning erhebliche Vorteile. Fine-Tuning erfordert erhebliche Rechenressourcen und ist kostspielig, besonders bei häufigen Updates. RAG vermeidet diese Kosten, da kein Retraining erforderlich ist. Die einfache Integration neuer Daten in RAG-basierte Systeme macht diese anpassungsfähiger und ermöglicht eine bessere Reaktion auf sich ändernde Geschäftsanforderungen. Außerdem bedeutet eine geringere Halluzinationsrate ein niedrigeres Risiko, falsche oder irreführende Informationen zu verbreiten, was besonders für Unternehmen wichtig ist, die hohe Anforderungen an die Genauigkeit haben.

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Fazit

Der Vergleich von RAG und Fine-Tuning zeigt, dass RAG einen effizienteren und kostengünstigeren Ansatz für den Aufbau von wissensbasierten AI-Systemen darstellt. RAG überzeugt durch die Bereitstellung genauer, aktueller Informationen, ohne dass teure Retrainings erforderlich sind, was es ideal für Anwendungen macht, bei denen Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind. Fine-Tuning bietet zwar leichte Vorteile in der Kreativität, hat jedoch Schwierigkeiten mit der Skalierbarkeit und dem Risiko von Halluzinationen, was seine praktische Nutzung in dynamischen Geschäftsumfeldern einschränkt.

Insgesamt bietet RAG eine überzeugende Alternative für Unternehmen, die wirtschaftliche und zuverlässige AI-Lösungen einsetzen möchten, um sicherzustellen, dass die generierten Ergebnisse stets auf den neuesten und genauesten verfügbaren Informationen basieren.

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