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Cet article compare les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour la génération de texte. Les LLM excellent dans la fluidité et la diversité, mais peuvent manquer de pertinence et de cohérence. Les modèles RAG donnent la priorité à la pertinence et à l'exhaustivité en
Grands modèles linguistiques par rapport à la génération augmentée par récupération : quelle est la différence ?
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des modèles génératifs formés sur de grandes quantités de données textuelles. Les modèles de génération augmentée par récupération (RAG) combinent des techniques de récupération et de génération. Dans la génération augmentée par récupération, un ensemble initial de documents pertinents est récupéré à partir d'une base de données, puis un modèle de langage est utilisé pour générer un texte en langage naturel qui est à la fois pertinent pour les documents récupérés et cohérent avec l'invite de saisie.
Avantages clés. et inconvénients de chaque approche
Grands modèles linguistiques :
Inconvénients : Les modèles RAG peuvent être plus complexes à former que les LLM. Ils peuvent également être sensibles à la qualité des documents récupérés.
Les LLM sont bien adaptés à des tâches telles que la génération de textes marketing, l'écriture de scripts et la création de réseaux sociaux. contenu médiatique. Les modèles RAG sont bien adaptés aux tâches telles que la génération d'articles de presse, de documents juridiques et de transcriptions du service client.
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