Искусственный интеллект
Что такое Файн-тюнинг
Дообучение модели на специфических данных
Файн-тюнинг — процесс дообучения предобученной модели на специфическом датасете для адаптации под конкретную задачу или домен.
Подходы к файн-тюнингу
- Full fine-tuning — обновление всех весов модели
- LoRA — Low-Rank Adaptation, обучение только адаптеров
- QLoRA — квантованный LoRA для экономии памяти
- Prompt tuning — обучение только soft prompts
- Adapter tuning — добавление небольших обучаемых модулей
Когда использовать
- Специфический домен — юридические, медицинские тексты
- Корпоративный стиль — тон, терминология компании
- Узкая задача — классификация, извлечение сущностей
- Форматирование — специфический формат ответов
Ключевые параметры
- Learning rate — скорость обучения (обычно низкая: 1e-5 — 5e-5)
- Epochs — количество эпох (обычно 1-5)
- Batch size — размер батча
- Warmup — постепенное увеличение learning rate
Применение в бизнесе
- Корпоративные чат-боты — обучение на внутренних документах
- Классификация тикетов — автоматическая маршрутизация обращений
- Генерация контента — текст в стиле бренда
- Кодовые ассистенты — обучение на кодовой базе компании