Что такое fine-tuning?
Дообучение, или fine-tuning, это дополнительное обучение готовой модели ИИ на небольшом наборе ваших примеров, чтобы она надёжнее решала конкретную задачу или писала в нужном стиле. Оно меняет поведение модели, но не то, какие свежие факты она знает.
Ещё называют: файнтюнинг, дообучение модели
Зачем это компании
Дообучение требует времени и данных: нужно много хороших примеров, а при смене базовой модели работу повторяют. В большинстве задач компании результат быстрее дают хорошие промпты или RAG. Дообучение окупается в узких задачах с большим потоком, где маленькая дообученная модель заменяет большую и медленную.
1Что нужноНабор примеров «вход и идеальный ответ», очищенный и проверенный человеком, который знает задачу.
2Дообучение или RAGRAG нужен, когда ответ зависит от меняющихся документов, а дообучение для постоянного формата, тона или классификации.
3В машинном обученииТа же идея работает для моделей изображений и речи: начинают с обученной модели, а не с нуля.
ПримерЛогистическая компания в Алматы сортирует большой поток таможенных и транспортных документов по нескольким десяткам типов. Большая модель делает это хорошо, но медленно. После дообучения меньшей модели на размеченных прошлых документах сортировка идёт быстрее и дешевле на документ, а команда каждую неделю проверяет выборку.
По теме
Что мы делаем
Связанные термины
LLMБольшая языковая модель: модель ИИ, обученная на огромном объёме текстов понимать и писать текст.RAGСпособ научить ИИ отвечать по вашим документам: сначала найти нужные фрагменты, потом написать ответ.Промпт-инжинирингСоставление и проверка инструкций для модели ИИ, чтобы она давала точный и стабильный результат.
Нужно это внедрить?
Опишите задачу, назовём объём, цену и срок. Цена фиксируется в договоре.
Ваш выборРазработка ИИ-агентовот 480 000 ₸
Заявку получает команда, ответим в рабочее время.Цена фиксируется в договоре до оплаты.Созвон, только если попросите.