В чем разница между генерацией текста на основе внешних данных и внутренних знаний языковой модели?

Разница между генерацией текста на основе внешних данных и внутренних знаний языковой модели заключается в том, что первый подход позволяет учитывать актуальную информацию, а второй — опирается только на данные, на которых модель обучалась. companies.rbc.ru embedika.ru

Генерация на основе внутренних знаний происходит по классической схеме: пользователь задаёт вопрос, а модель формирует ответ на основе статичных знаний, полученных в ходе обучения. embedika.ru Такие модели не способны учитывать новую или специфичную информацию. companies.rbc.ru Например, если модель обучалась на данных 2023 года, она может не учитывать новые станции московского метро, открывшиеся в 2024 году. companies.rbc.ru

Генерация на основе внешних данных реализуется с помощью подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG). companies.rbc.ru ru.wikipedia.org При таком подходе система обращается к внешним источникам (базам знаний, архивам, интернету) для получения дополнительного контекста, который затем используется для формирования финального ответа. blog.deepschool.ru RAG позволяет модели в реальном времени получать актуальные данные из внешних источников, анализировать их и использовать для генерации ответов. companies.rbc.ru

Таким образом, генерация на основе внешних данных расширяет возможности модели, позволяя ей оперировать свежими и специализированными знаниями, а генерация на основе внутренних знаний ограничена данными, доступными на момент обучения модели. companies.rbc.ru blog.deepschool.ru