Процесс дополнительного обучения предобученной модели (например, LLM) на специфичных данных компании или задачи. Это позволяет адаптировать общую модель под конкретный домен, стиль или требования.
**Пример:** Базовая языковая модель дообучается на бренд-контенте, чтобы писать тексты в уникальном tone of voice бренда, соблюдая его ценности и терминологию.
Дообучение (Fine-tuning) — это процесс адаптации уже предобученной большой языковой модели (LLM) или другой нейронной сети к выполнению очень специфических задач или более точной работе с конкретным набором данных. Вместо создания модели с нуля, что требует огромных вычислительных ресурсов и колоссальных объемов данных, дообучение позволяет использовать уже существующие знания, накопленные моделью на этапе предварительного обучения на общем массиве данных.
Суть процесса заключается в продолжении обучения предобученной модели, но уже на гораздо меньшем, специализированном датасете. В ходе дообучения происходит тонкая настройка весов и параметров модели, что позволяет ей лучше понимать нюансы новой предметной области или задачи, существенно повышая её производительность и точность. Например, модель, обученная на общем тексте, может быть дообучена на медицинских статьях для более точного понимания медицинской терминологии.
Это не только экономит время и ресурсы, но и позволяет достичь значительно лучших результатов по сравнению с обучением с нуля для узких задач. Дообучение является ключевым методом для адаптации универсальных AI-моделей к потребностям конкретного бизнеса или ниши.