Fine-tuning (тонкая настройка) — это процесс дообучения предварительно обученной нейросети на небольшом наборе данных, специфичных для вашей задачи.
Почему это эффективно:
Большие модели (вроде GPT, Llama) уже «знают» язык, логику, структуру текста. Fine-tuning не учит их с нуля, а лишь корректирует поведение под ваш контекст.
Как это работает:
Берётся готовая модель
Например, GPT-3, обученная на триллионах слов из интернета.Добавляются специализированные данные
- Для медицины: выписки, диагнозы, статьи,
- Для юриспруденции: законы, прецеденты, договоры,
- Для компании: внутренние документы, стиль общения.
Происходит частичное переобучение
Только некоторые слои модели (часто последние) обновляются, чтобы сохранить общие знания, но адаптировать вывод под новый домен.
Преимущества fine-tuning:
- Требует в разы меньше данных и вычислительных ресурсов, чем обучение с нуля,
- Позволяет модели использовать вашу терминологию и стиль,
- Повышает точность и релевантность ответов в узкой области.
Примеры использования:
- Чат-бот поддержки в банке, который знает внутренние продукты,
- Медицинский ассистент, понимающий диагнозы и препараты,
- Корпоративный ИИ, пишущий отчёты в стиле компании.
Важно: fine-tuning не делает модель «умнее», но делает её более уместной. Это как нанять эксперта и дать ему ваш внутренний справочник — он сразу начинает говорить на вашем языке.
