【自然语言处理与大模型】微调与RAG的区别
1、什么时候用微调？什么时候用RAG？
对于精细化、非常细节的问题检索，如查看某年某月发生了什么事情，和实时知识要求比较高的场景下推荐采用RAG技术对文档进行检索。本质上RAG没有改变大模型参数。
而对于一些相对固定的领域知识，如一些法律知识、医学知识、行业规范等，则可以采用较多主题一致、但内容多样的文档进行微调，从而实现知识灌注，改变了模型参数。
| 使用场景 | 微调 | RAG |
|---|---|---|
| 自我认知 | 通过微调模型，使其更好地理解自身的角色、功能和限制，从而在与用户交互时提供更准确、恰当的回应。 | - |
| 对话风格 | 微调可以帮助模型学习特定的对话风格，如正式、幽默或专业等，以适应不同的应用场景和用户需求。 | - |
| 扩充知识 | 利用微调技术，可以向模型注入特定领域的知识，增强其在该领域的理解和表达能力，提高回答的专业性和准确性。 | - |
| 指令跟随能力 | 通过在高质量的指令数据上进行微调（如多轮指令、复杂任务分解），显著提升模型理解并准确执行用户指令的能力，适用于Agent、自动化助手等场景。 | - |
| 工具调用能力 | 微调可让模型学会识别何时调用外部工具（如API、计算器、数据库），并生成符合规范的工具调用参数（如JSON格式），实现与外部系统的高效协同。 | - |
| 实时数据更新 | - | RAG技术能够使模型实时访问和利用最新的数据源，确保回答的信息是最新的，避免知识过时的问题。 |
| 精确回答 | - | 在需要高度精确回答的场景中，RAG技术可以通过检索相关文档或数据库，为用户提供准确、详细的答案，提升用户体验。 |
2、微调的优缺点？RAG的优缺点？
微调的优点主要是将特定领域知识“固化”进模型参数中，形成模型的“长期记忆”，无需每次检索即可调用。模型直接生成结果，无需额外检索步骤，响应速度快，适合高并发、低延迟场景。通过指令微调（Instruction Tuning），可显著提升模型理解复杂指令、调用工具（如API）的能力，适用于AI Agent系统。
微调的缺点在与训练成本高，需要大量标注数据、高性能GPU资源和较长训练时间，尤其全参数微调成本极高。知识更新困难，模型知识固化，若需更新知识（如政策变化），必须重新训练或增量训练，流程复杂。容易过拟合，在小样本数据上微调可能导致模型泛化能力下降，对未见问题表现不佳。不可解释性强，存在灾难性遗忘。
RAG的优点主要是实时知识更新、可解释性强。部署灵活、成本低，无需重新训练模型，只需维护外部知识库，适合动态内容频繁变更的场景。减少幻觉，模型基于真实文档生成答案，大幅降低“编造信息”的风险。支持多源融合，可从多个数据源（PDF、数据库、网页等）检索信息，实现跨源知识整合。
RAG的缺点在于依赖检索质量、延迟较高。上下文长度限制，检索到的内容需压缩进模型输入窗口（如32K），关键信息可能被截断。对模糊查询敏感，用户提问不清晰时，检索效果差，影响最终回答质量。
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 微调 | 模型学会特定风格和知识 回答速度快，延迟低 支持指令理解和工具调用 适合私有化部署 | 训练成本高，需要大量数据和算力 知识更新难，要重新训练 容易忘记旧知识（灾难性遗忘） 难以解释为什么这样回答 |
| RAG | 知识可实时更新，只需改数据库 回答有来源，可追溯 不用训练模型，部署快 减少胡说（幻觉） | 依赖检索效果，搜不到就答不好 响应慢一点（要先检索） 输入长度有限，可能丢信息 要维护知识库，工作量不小 |
3、微调与RAG并不对立，常常结合使用。
在实际应用中，微调与RAG技术往往需要结合使用，我们可以先通过微调让模型掌握稳定的核心知识与专业表达风格，然后在必要的场景中，通过RAG技术让模型能够动态的获取最新信息。二者结合可以在保证回答的专业性与一致性的同时，避免知识过时，兼顾长期记忆与实时更新，从而显著提升系统的可靠性与实用性。
4、模型微调可能存在哪些风险？
微调最大的风险是可能会使得模型丧失原有能力，也就是所谓的灾难性遗忘，此外还有可能造成训练数据过拟合，或者在训练数据中带入隐私数据，后期使用不当间接导致模型在回答问题时造成隐私数据泄露等等。
5、模型微调和模型蒸馏的区别？
模型蒸馏指的是借助更强大的教师模型产生的数据，来训练小尺寸的学生模型，目前模型蒸馏分为黑箱蒸馏和白箱蒸馏，黑箱蒸馏过程中教师模型不会公开中间输出，学生模型只能学习教师模型的输入和输出，此时学生模型的训练过程本质上就是有监督微调，二者没有区别。
典型例子就是DeepSeek R1模型蒸馏Llama 3系列小模型和Qwen3系列小模型的过程，其实就是有监督微调。而白箱蒸馏则要求教师模型输出中间预测结果，在透明的情况下，学生模型不仅能模仿最终答案，还能学习教师模型的推理链路、注意力分布、隐藏层表示等更丰富的信息。这种方式能更好地提升学生模型的推理能力和对齐效果，但同时也依赖于教师模型内部结构的开放程度。