AIГлосарій

Fine-tuning

Пов'язані послуги

AI Автоматизація
Fine-tuning (дотягування, тонке налаштування) - це ніби відправити випускника університету на курси підвищення кваліфікації. У вас вже є потужна базова AI-модель (як GPT-4 або Llama 3), яка знає «всього потроху». Ви згодовуєте їй ваші специфічні дані, щоб вона стала експертом саме у вашій ніші.

Як працює Fine-tuning?

Створення великої мовної моделі (LLM) з нуля коштує мільйони доларів (це Pre-training). Fine-tuning коштує сотні або тисячі доларів, оскільки ви змінюєте лише внутрішні "ваги" моделі під свій стиль.

Вам потрібно підготувати датасет формату "Питання - Ідеальна відповідь" (наприклад, 1000 прикладів того, як ваш найкращий менеджер відповідає клієнтам). Модель навчається на цих парах і починає копіювати цей тон голосу, термінологію та логіку.

Fine-tuning vs RAG

Це дві різні технології. **RAG** дає моделі нові знання (як відкрита книга на екзамені). **Fine-tuning** змінює поведінку, стиль та формат відповіді моделі. Їх часто використовують разом: fine-tuning для правильного тону голосу, а RAG для актуальних фактів.

Для чого використовують Fine-tuning?

01Корпоративний Tone of Voice

Щоб бот спілкувався не як сухий робот, а відповідав у фірмовому зухвальському стилі вашого бренду.

02Генерація коду

Навчання моделі писати код виключно на специфічному внутрішньому фреймворку компанії.

03Медицина/Юриспруденція

Створення моделі, яка ідеально розуміє складний медичний сленг та абревіатури.

/ Часті запитання

Залежить від задачі. Іноді достатньо 50-100 високоякісних прикладів (few-shot), для складних задач - від 1000 до 10 000.

/ Пов'язані терміни

Fine-tuning
/ Fine-tuning

Готові впровадити?

Ми допоможемо з впровадженням. 30-хвилинний аудит ваших процесів - безкоштовно.

Записатися на аудит