Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet eine großartige Möglichkeit, Large Language Models (LLMs) mit Daten zu versorgen und Antworten basierend auf Ihren eigenen Inhalten zu generieren. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft beim Umgang mit sensiblen Daten, die in kontrollierten Umgebungen verbleiben sollten. In meinen aktuellen Projekten als Private Equity Tech Advisor arbeite ich oft mit solchen Daten. Zu diesem Zweck verwende ich Metas LLama 3.2 Modell, das lokal und nicht in der Cloud läuft.
Aber was ist, wenn Ihr Anwendungsfall keine sensiblen Daten betrifft? Könnte die Verwendung eines öffentlich zugänglichen Modells wie OpenAIs GPT die Ergebnisse verbessern? Vergleichen wir!
Dieser Beitrag ist Teil einer Reihe von Beiträgen über LLMs und RAGs. Schauen Sie sich auch die anderen Artikel an:
LLama 3.2 versus OpenAI GPT-4o
Ich habe denselben Prompt und dasselbe Dokument als Input verwendet. Vergleichen wir die Antworten.
Mein Prompt war:
DOCUMENT:
{context}
QUESTION:
{query}
INSTRUCTIONS:
Answer the user's QUESTION using the DOCUMENT text above.
Keep your answer grounded in the facts of the DOCUMENT.
If the DOCUMENT doesn't contain the facts to answer the QUESTION then please say so.
Das Dokument (Context) basierte auf einem Artikel, den ich vor einiger Zeit über QA geschrieben habe.
Metas Llama 3.2 Modell
Hier ist die Antwort von Metas LLama 3.2 Modell:
Can you tell me how modern QA should look like?
According to the document, a modern QA approach should be the following:
- Go without a separate QA team by default
- Hire engineers that write tests on the proper level and own the quality aspect
- Use metrics, quality KPIs, and post-mortems to oversee the quality of software in the department
- Have support teams when large features go live and exploratory testing
- Automation for few critical paths
In other words, a modern QA approach focuses on ensuring that engineers write high-quality tests and own the quality aspect, rather than relying solely on a separate QA team. It also emphasizes the importance of metrics, post-mortems, and automation to improve software quality.
Kurz und knapp…
OpenAI GPT-4o
Und hier ist die Antwort von OpenAIs GPT-4o Modell:
Modern QA, based on the context provided, should integrate closely with the engineering process > rather than function as a separate team. Here are the key aspects of how modern QA should look:
Embedded Within Engineering: QA should not be a distinct team but rather integrated within > engineering. Engineers should be responsible for writing tests and ensuring quality from the outset.
Focus on Metrics and Quality KPIs: QA’s role shifts towards overseeing the quality of > software by monitoring metrics and conducting post-mortems when necessary. This involves tracking > bugs, customer support requests, and other quality indicators.
Support for Large Features and Exploratory Testing: While engineers and product managers > handle most testing and feature releases, QA can provide additional support for large features that > impact multiple areas of an application. This includes exploratory testing to ensure comprehensive > coverage.
Selective Automation: Instead of maintaining a large, unmanageable e2e test suite, QA should > focus on automating a few critical paths in the application. This ensures that crucial functions > like login/logout are tested reliably without overburdening the system with false positives.
Continuous Collaboration with Product Managers: Product managers should handle ticket > acceptance based on defined criteria and user experience expectations. QA can assist but should not > replace the product manager’s role in this process.
In summary, modern QA is about integrating quality assurance into the engineering workflow, > focusing on strategic automation, quality metrics, and providing support for complex features > rather than acting as a separate gatekeeping entity.
Eine ziemlich coole Antwort. Sehr fundiert. Und anders als das, was Llama 3.2 liefert.
Ergebnisse
- OpenAIs GPT-4o: Die Antwort war umfassender und entsprach meinen Erwartungen besser. Sie lieferte eine nuancierte und detaillierte Erklärung moderner QA-Praktiken mit Betonung auf Integration und strategischem Fokus.
- Metas LLama 3.2: Obwohl die Antwort korrekt und nützlich war, war sie im Vergleich zu GPT-4os Antwort weniger detailliert.
Darüber hinaus war OpenAIs GPT-4o deutlich schneller und lieferte eine nahezu sofortige Antwort. Im Gegensatz dazu dauerte das lokale Ausführen von LLama 3.2 etwa eine Minute, was die Effizienz cloudbasierter Modelle für produktionsreife Lösungen unterstreicht (Ja - ich weiß - Äpfel mit Birnen verglichen).
Zusammenfassung
Die Wahl zwischen LLama und OpenAI hängt weitgehend von Ihrem Anwendungsfall ab:
- Für sensible Daten: Entscheiden Sie sich für das lokale Ausführen von LLama auf einem gut konfigurierten Rechner mit GPU. Dieses Setup stellt sicher, dass Ihre Daten vor neugierigen Blicken geschützt bleiben.
- Für nicht-sensible Daten: Ein Projekt mit OpenAI zu starten ist oft vorteilhafter. Es beschleunigt die Time-to-Market durch seine Geschwindigkeit und Qualität der Ergebnisse. Wenn Kosten oder die Sensibilität der Daten zum Problem werden, können Sie jederzeit zu einem lokal laufenden Modell wie LLama 3.2 wechseln.
Letztendlich ermöglichen Ihnen RAGs, die Stärken sowohl lokaler als auch cloudbasierter Modelle zu nutzen und so Flexibilität und Leistung zu gewährleisten, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Nutzen Sie sie, wenn Sie können!
