AIГлоссарий

Fine-tuning

Связанные услуги

AI Автоматизация
Fine-tuning (дотягивание, тонкая настройка) – это как бы отправить выпускника университета на курсы повышения квалификации. У вас уже есть мощная базовая AI-модель (как GPT-4 или Llama 3), знающая «всего понемногу». Вы скармливаете ей ваши специфические данные, чтобы она стала экспертом именно в вашей нише.

Как работает Fine-tuning?

Создание большой языковой модели (LLM) с нуля стоит миллионы долларов (это Pre-training). Fine-tuning стоит сотни или тысячи долларов, поскольку вы меняете только внутренние "весы" модели под свой стиль.

Вам нужно подготовить датасет формата "Вопросы - Идеальный ответ" (например, 1000 примеров того, как ваш лучший менеджер отвечает клиентам). Модель учится на этих парах и начинает копировать этот тон голоса, терминологии и логики.

Fine-tuning vs RAG

Это две разные технологии. **RAG** ​​дает модели новые знания (как открытая книга на экзамене). **Fine-tuning** изменяет поведение, стиль и формат ответа модели. Их часто используют вместе: fine-tuning для правильного тона голоса, а RAG – для актуальных фактов.

Зачем используют Fine-tuning?

01Корпоративный Tone of Voice

Чтобы бот общался не как сухой робот, а отвечал в фирменном дерзком стиле вашего бренда.

02Генерация кода

Обучение модели писать код исключительно на специфическом внутреннем фреймворке компании.

03Медицина/Юриспруденция

Создание модели, идеально понимающей сложный медицинский сленг и аббревиатуры.

/ Частые вопросы

Зависит от задачи. Иногда достаточно 50-100 высококачественных примеров (few-shot), для сложных задач – от 1000 до 10 000.

/ Связанные термины

Fine-tuning
/ Fine-tuning

Готовы внедрить?

Мы поможем с внедрением. 30-минутный аудит ваших процессов - бесплатно.

Записаться на аудит