Дообучение моделей - fine-tuning

Файн-тюнинг нужен в двух случаях. Первый — когда есть однотипная простая задача и вы хотите решать её дешевле. Берёте небольшую открытую модель — Mistral, Llama, Phi — обучаете на своих примерах, и она справляется без дорогих больших моделей. Классификация обращений, разбор документов, генерация ответов в строгом формате.

Второй случай — стилистика. Посты, письма, ответы в поддержке должны звучать одинаково. Файн-тюнинг фиксирует тон и формат один раз, и больше не нужно объяснять это в каждом промпте.

Файн-тюнинг меняет поведение модели, а не её знания. Если нужно, чтобы модель работала с вашими данными и документами — это задача для RAG. Мы часто используем оба инструмента вместе: RAG даёт модели нужные данные, файн-тюнинг задаёт правильный стиль ответа.

Это позволяет получить точный и предсказуемый результат — модель отвечает так, как нужно вашему бизнесу, без лишних инструкций в каждом запросе.

Настройка базы знаний

Подготовка данных для тонкой настройки

Для обучения нужны примеры в формате «вопрос — ответ». Чтобы зафиксировать стиль и тональность, хватает 100–200 пар. Для узкой специализации может понадобиться тысяча и больше.

Качество примеров важнее их количества. Данные проходят очистку, проверку и разбивку на логические блоки — от этого этапа зависит конечный результат.

Процессы дообучения

Полное переобучение меняет все веса модели — это долго и дорого. В большинстве случаев мы используем LoRA и QLoRA: они добавляют новые слои поверх модели, не затрагивая исходные веса.

В 90% задач такого подхода достаточно — результат сопоставимый, затраты в разы меньше.

Результаты внедрения

Повышение качества

Улучшение точности ответов за счет правильной настройки и тестирования

Понимание специфики бизнеса

Тонкая настройка для понимания отрасли.

Индивидуальный подход к данным

Структурирование информации для более эффективного обучения.

Файн-тюнинг — это инструмент с конкретной областью применения. Мы поможем разобраться, подходит ли он для вашей задачи, и настроим модель так, чтобы она работала предсказуемо и экономично.