Есть разные уровни обучения. Pretraining - дорогое обучение с нуля на огромных массивах данных. Fine-tuning - дообучение уже готовой модели на более узких примерах. Instruction tuning учит модель следовать инструкциям. RLHF и похожие подходы помогают подстроить поведение под человеческие оценки.
Важно не путать обучение модели с RAG и prompt engineering. RAG не меняет параметры модели: он подсовывает нужные документы в контекст. Prompt engineering и context engineering тоже не обучают модель, а лучше собирают входные данные и инструкции.
В бизнес-задачах обучение модели нужно не всегда. Часто дешевле и безопаснее начать с хорошего prompt, structured output, RAG, evals и guardrails. Fine-tuning имеет смысл, когда нужен устойчивый стиль, формат, классификация, извлечение данных или поведение на большом количестве похожих примеров.
Перед обучением важно подготовить dataset, убрать ошибки, проверить права на данные, разделить train/test, определить метрики качества и сравнить результат с baseline. Без evals легко получить модель, которая кажется лучше, но хуже работает в реальных сценариях.
Примеры
- Компания дообучает классификатор обращений на размеченных тикетах поддержки.
- Модель fine-tune учится возвращать ответы строго в нужном JSON-формате для внутреннего API.
- Команда сначала пробует RAG по базе знаний, а fine-tuning оставляет только для устойчивого стиля ответов.
- Для проверки качества создают eval dataset с правильными ответами и сравнивают новую модель с baseline.
- Если в обучающих данных есть ошибки, модель начнет воспроизводить эти ошибки в продакшене.
- Локальную модель дообучают на технических инструкциях, но секреты и персональные данные из dataset удаляют заранее.
Где используется
- fine-tuning под формат ответа
- классификация обращений
- извлечение данных из документов
- настройка стиля ответов
- обучение локальной модели
- создание специализированного ассистента
- улучшение structured output
- подготовка dataset для evals
- сравнение модели с baseline
- LLMOps и контроль качества
Связанные термины
Частые вопросы
Обучение модели и fine-tuning - это одно и то же?
Fine-tuning - один из видов обучения. Обучение с нуля меняет модель на огромных данных, а fine-tuning дообучает уже готовую модель на более узком dataset.
Чем обучение модели отличается от RAG?
При обучении меняются параметры модели. При RAG параметры не меняются: система ищет документы и добавляет их в контекст запроса.
Когда не стоит обучать модель?
Если задачу можно решить prompt, context engineering, RAG, structured output или правилами. Обучение дороже, сложнее в проверке и требует хороших данных.
Какие данные нужны для обучения модели?
Нужны качественные, размеченные и законно используемые примеры: вход, ожидаемый выход, контекст, метки, ошибки и отдельный набор для проверки качества.
Как понять, что обучение помогло?
Сравнить новую модель с baseline на eval dataset: точность, формат ответа, ошибки, стоимость, скорость, безопасность и качество на реальных сценариях.
Какие риски есть у model training?
Плохие данные, переобучение, утечка приватной информации, ухудшение общих способностей, рост стоимости поддержки и отсутствие понятных evals.
