Fine‑tuning языковых моделей: как адаптировать ИИ для решения специализированных задач

Метод Fine‑tuning похож на курсы повышения квалификации для опытного специалиста. Нейросеть осваивает только те знания, которые нужны для решения конкретных задач. Такой подход позволяет быстро настраивать модели на новые условия и точное выполнение специализированных функций. Это важно для областей со сложной терминологией: медицины, юриспруденции, программирования и других.

В статье расскажем, что такое дообучение языковых моделей и почему оно необходимо, а также покажем различные техники: от полного переобучения до экономичных методов LoRA и QLoRA. Кроме того, разберём процесс подготовки данных и методы оценки результатов.

Что такое Fine‑tuningЧто такое Fine‑tuning

Fine‑tuning (тонкая настройка) — метод адаптации готовой языковой модели к специфическим задачам компании. Модель учится на примерах «запрос — ответ» для конкретной отрасли, и это помогает настроить её параметры для высокой точности в выбранной сфере.

С появлением больших языковых моделей Fine‑tuning стал важным этапом внедрения ИИ в бизнес‑процессы.

Зачем нужно проводить дообучение языковых моделейЗачем нужно проводить дообучение языковых моделей

Преимущество Fine‑tuning — контроль за данными. Компании используют собственную информацию в защищённой среде. Это снижает риск утечек и помогает соблюдать нормы в регулируемых отраслях.

Fine‑tuning связывает базовые возможности нейросетей с реальными задачами бизнеса. Так из общей модели получается точный инструмент для конкретных целей компании.

Преимущества и недостатки Fine‑tuningПреимущества и недостатки Fine‑tuning

Fine‑tuning превосходит инженерию промтов по качеству результатов. Этот метод точнее решает бизнес‑задачи, где критична безошибочность ответов модели.

Настроенные модели эффективнее справляются с редкими сценариями. Они позволяют задать нужный формат ответов, например структурированные данные JSON или HTML. Также можно выбрать стиль общения и подстроить тон под характер бренда.

Наиболее практичный метод из семейства PEFT — технология LoRA, которая добавляет компактные математические матрицы к весам модели.

Недостатки Fine‑tuningНедостатки Fine‑tuning

Fine‑tuning требует значительных ресурсов. Процесс нуждается в мощных компьютерах и большом объёме памяти, особенно при полном переобучении. Например, для настройки модели с 7 млрд параметров понадобится 80 ГБ видеопамяти в экономичном формате FP16.

Существует риск чрезмерной адаптации к учебным данным. В этом случае модель хуже работает с новой информацией, которой не встречала при обучении. ИИ может также утратить часть общих способностей и снизить качество решения задач, с которыми раньше справлялся.

Обновление настроенной модели часто вызывает сложности. Иногда приходится заново проходить весь процесс, что увеличивает затраты. Также модель может начать создавать неверную информацию — так называемые галлюцинации. Это особенно вероятно, если в обучающих данных были ошибки.

Для снижения рисков конфиденциальности рекомендуется тщательно очищать данные от чувствительной информации.

Метод RAG — альтернатива Fine‑tuningМетод RAG — альтернатива Fine‑tuning

Retrieval Augmented Generation — технология интеграции внешних знаний, которая улучшает работу языковых моделей иначе, чем Fine‑tuning, который плохо подходит для освоения большого объёма новой информации — например, внутренних документов компании. Модель может начать забывать предыдущие знания или выдавать неверную информацию — галлюцинировать.

RAG не пытается «выучить» информацию. Вместо этого нейросеть получает доступ к внешним базам данных и берёт оттуда актуальные сведения в момент ответа. Этот метод объединяет способность создавать тексты с функцией поиска во внешних источниках. Например, чат‑бот Grok от компании xAI использует RAG для получения свежих данных из интернета.

Ещё одно отличие: при использовании RAG конфиденциальные данные хранятся отдельно, в защищённой базе. Это лучше контролируется, чем при Fine‑tuning, когда информация интегрируется напрямую в нейросеть.

Гибридные подходы: объединение Fine‑tuning и RAGГибридные подходы: объединение Fine‑tuning и RAG

Хотя эти методы часто противопоставляют, современные системы всё чаще используют их комбинацию. Гибридные решения дают лучшие результаты, чем каждый метод по отдельности.

Дообученная модель лучше понимает специфику предметной области и контекст, а RAG восполняет информационные пробелы. Такой подход особенно эффективен в ситуациях, когда для обучения доступно ограниченное количество примеров, но требуются точные ответы.

Гибридный подход позволяет использовать более компактные модели. Можно применять экономичные настроенные системы, дополняя их знаниями через RAG для сложных вопросов. Это значительно снижает затраты на вычислительные ресурсы и ускоряет работу.

При появлении новой информации достаточно обновить базу знаний для RAG без повторного обучения всей модели. Это делает поддержку системы проще и дешевле в долгосрочной перспективе.

Для сложных задач эффективна двухэтапная генерация. Сначала модель создаёт предварительный ответ, который вместе с результатами RAG используется для формирования окончательного, уточнённого результата.

Когда следует применять метод Fine‑tuningКогда следует применять метод Fine‑tuning

Fine‑tuning помогает языковой модели глубоко изучить специфику определённой области. Этот метод необходим, если обычная работа с запросами не обеспечивает нужное качество. Такая ситуация указывает на потребность в более серьёзной адаптации ИИ.

Fine‑tuning оправдан только при достаточном количестве обучающих данных. Например, для полного переобучения обычно требуются десятки тысяч примеров. При использовании экономичных методов вроде LoRA иногда хватает пары тысяч примеров. Если данных недостаточно, лучше обратить внимание на другие подходы, например, инженерию промтов (правильное составление запросов к нейросети).

Этот подход позволяет модели освоить профессиональный язык и контекст узкой сферы. Особую ценность он представляет для медицины, юриспруденции и финансовой сферы, где ошибки могут привести к серьёзным проблемам.

В строго регулируемых отраслях Fine‑tuning помогает соблюсти все нормативные требования к данным. Нейросеть можно научить на внутренних документах компании в защищённой среде, обеспечив конфиденциальность информации и соответствие требованиям законодательства.

Этот метод улучшает способность нейросети следовать сложным инструкциям, которые трудно включить в обычный запрос. Модель лучше справляется с редкими сценариями, повышая стабильность работы и расширяя круг решаемых задач.

Кроме того, Fine‑tuning наделяет модель новыми навыками, которые сложно получить через стандартные запросы. Это особенно важно для редких языков, где базовые модели работают недостаточно эффективно и требуют дополнительной настройки.

Когда Fine‑tuning не требуетсяКогда Fine‑tuning не требуется

Если коротко — когда метод RAG уже обеспечивает хорошие результаты. Если модель даёт удовлетворительные ответы без дополнительного обучения, лучше не тратить ресурсы на настройку.

Не стоит применять Fine‑tuning при работе с часто обновляемой информацией: новостями, рыночными данными или каталогами продуктов с меняющимся ассортиментом. В таких случаях RAG обеспечивает доступ к актуальным данным и нет необходимости постоянно переобучать модель.

Для общих тем, хорошо представленных в данных предварительного обучения, часто достаточно правильно составленных запросов. Это значительно проще и экономичнее, чем полноценная настройка модели.

В чат‑ботах и консультантах важно сохранить общие разговорные способности. Чрезмерная специализация через Fine‑tuning иногда ухудшает естественность диалога, делая общение с ИИ менее комфортным для пользователей.

Малым и средним компаниям часто сложно внедрять Fine‑tuning из‑за высоких требований к вычислительным ресурсам и качественным данным. Для них RAG или грамотно составленные запросы — это более доступное и практичное решение, обеспечивающее хорошее качество при меньших затратах.

Ресурсы и компоненты для дообучения LLMРесурсы и компоненты для дообучения LLM

Для успешной настройки языковой модели требуются специальные данные, соответствующие конкретной задаче. Обычно это пары «запрос — ответ», демонстрирующие примеры правильной работы, от качества этих данных напрямую зависит результат. Для настройки стиля обычно достаточно нескольких сотен примеров, а для освоения специализированных знаний могут потребоваться тысячи.

Процесс требует базовой модели, которую можно дополнительно настраивать. Подойдут открытые модели вроде LLaMa* или закрытые, доступные через API облачных платформ. Выбор определяется целями и бюджетом проекта.

Важно чётко определить задачу перед началом процесса. Это помогает сконцентрировать модель на нужных навыках и корректно оценить результаты.

Хорошие результаты зависят от правильно настроенных параметров:

• скорость обучения,

• размер пакета данных,

• количество проходов по данным.

После настройки модель проверяют на тестовом наборе данных, который не использовали при обучении. Это позволяет объективно оценить, насколько хорошо система работает с новой информацией.

Данные для обучения LLM: сбор, подготовка и оценкаДанные для обучения LLM: сбор, подготовка и оценка

Настройка модели требует качественных и структурированных данных. Основу составляют пары «запрос — ответ», которые показывают модели, как правильно реагировать на запросы. Такие примеры формируют у ИИ‑системы желаемое поведение.

Источники данных многообразны. Существуют готовые наборы, например:

• Anthropic HH‑RLHF — база для обучения с обратной связью от людей для общих задач,

• MIMIC‑III — медицинская база для здравоохранения,

• CodeSearchNet — коллекция программного кода для разработки ПО.

Компании также используют собственную информацию, создавая специальные интерфейсы для быстрого накопления примеров под уникальные сценарии.

Для создания качественного набора специалисты составляют классификацию типичных запросов, обеспечивают разнообразие формулировок, добавляют сложные пограничные случаи и применяют методы синтетической генерации. Контроль качества происходит на нескольких уровнях проверки.

Набор данных расширяют через аугментацию, искусственное увеличение объёма: перефразируют запросы, создают вариации ответов и синтезируют новые примеры с помощью существующих моделей. Такой подход увеличивает обучающий набор в 3–5 раз без дополнительной ручной разметки.

Данные должны точно соответствовать целевой задаче. Каждый учебный пример содержит чёткий запрос и релевантный ответ. Полезно добавлять контекстную информацию для лучшего понимания задачи моделью.

Подготовка данныхПодготовка данных

Качество подготовки данных определяет успех всей процедуры настройки. Примеры нуждаются в тщательной проверке на точность и релевантность — это фундамент для создания надёжной модели.

Данные хранят в разных форматах, чаще всего в JSONL — отдельные JSON‑объекты в каждой строке, или в CSV — таблицы с разделителями. Выбор формата зависит от стратегии настройки и особенностей базовой модели. Правильный формат обеспечивает совместимость с инструментами и фреймворками.

Очистка данных избавляет от ошибок и «шума»:

• Устраняет дубликаты алгоритмами вроде MinHash — это метод быстрого поиска похожих документов,

• удаляет персональную информацию согласно GDPR,

• фильтрует вредоносный контент,

• применяет специальные правила отбора.

Специальные токены помогают структурировать информацию. Эти маркеры указывают на начало и конец ответа, разделяют элементы списка или выделяют важные части. Такие подсказки улучшают понимание структуры модели.

Эффективная практика — разделение материала на три набора:

• обучающий — для настройки параметров модели,

• валидационный — для проверки во время обучения,

• тестовый — для финальной оценки на новых данных.

Данные структурируются как пары «запрос — ответ», связывающие входную информацию с правильными выходными сигналами.

Оценка данныхОценка данных

Анализ собранных данных перед началом настройки помогает обнаружить проблемы на ранних этапах и сэкономить вычислительные ресурсы. Детальное изучение характеристик информации позволяет избежать многих распространённых ошибок.

Эффективность модели после настройки оценивается специальными метриками:

1. Для задач классификации применяются точность, полнота и F1‑мера — комбинированный показатель точности и полноты.

2. При создании резюме текстов используются метрики ROUGE — оценка соответствия сгенерированного текста эталонному.

3. Качество перевода оценивают показателем BLEU — он показывает, насколько машинный перевод близок к тексту профессионального переводчика

Параметры обучения корректируются на основе тестов с валидационным набором данных. Это помогает определить оптимальные настройки для конкретной задачи и предотвратить переобучение, то есть чрезмерную адаптацию к тренировочным примерам.

Перекрёстная проверка повышает надёжность оценки — модель обучается и тестируется на разных подмножествах данных. Анализ ошибок выявляет случаи некорректных выводов и помогает найти закономерности, указывающие на области для улучшения.

Регулярный мониторинг работы модели с новыми данными в реальных условиях помогает своевременно выявлять проблемы и поддерживать стабильно высокое качество результатов.

Методы настройки языковых моделейМетоды настройки языковых моделей

Для настройки языковых моделей используют разные подходы. Каждый из них отличается точностью и требованиями к ресурсам.

Полное переобучение меняет все параметры модели и даёт самый точный результат. Минус такого подхода — ему нужно много вычислительных ресурсов.

1. LoRA — более экономичный метод, чем полное переобучение. Вместо изменения всех параметров он добавляет небольшие обучаемые матрицы. Это снижает требования к памяти в 10–100 раз и позволяет использовать для настройки даже крупной модели всего один графический процессор.

2. QLoRA идёт ещё дальше и дополнительно сжимает модель до 4‑битной точности с помощью квантования.

3. RLHF — обучение нейросети на основе человеческих оценок. Система постепенно учится создавать тексты, которые пользователи считают полезными.

4. DPO — прямая оптимизация предпочтений. Это упрощённый вариант RLHF, где модель сразу учится отличать хорошие ответы от плохих. Для этого не нужна отдельная модель вознаграждения, поэтому процесс проще и быстрее.

В последние годы компании чаще используют экономичные методы вроде LoRA и QLoRA. Они дают хорошие результаты при меньших затратах на оборудование.

Полное переобучениеПолное переобучение

Метод изменяет все параметры нейросети — веса и смещения. В результате исходные настройки полностью переписываются, и модель учится работать с данными конкретной задачи.

Существует высокий риск сверхспециализации модели. Она может эффективно обрабатывать только те данные, на которых тренировалась, но плохо справляться с новой информацией. Также система может утратить общие языковые навыки, став узкоспециализированным инструментом.

Несмотря на популярность более экономичных методов, полное переобучение остаётся востребованным при внедрении в модель совершенно новых знаний предметной области. Главное условие применения — наличие достаточных вычислительных ресурсов.

LoRA: экономичная настройка без потери качестваLoRA: экономичная настройка без потери качества

Low‑Rank Adaptation — это инновационный метод экономичной настройки нейросетей. Основная идея — не изменять веса исходной модели, а добавить небольшие обучаемые матрицы с низким рангом.

Ранг матриц в LoRA обычно равен восьми, но может достигать 256 для более сложных задач. Технологию легко интегрировать с помощью популярных библиотек глубокого обучения, таких как Accelerate и Deepspeed. Многие платформы, например Modal, предлагают готовые руководства и шаблоны для работы с этой технологией.

Метод активно развивается. Исследователи создают новые версии LoRA, у каждой из которых свои преимущества:

• LoRA‑plus — улучшает стабильность обучения и итоговую точность.

• DoRA — адаптирует модель эффективнее за счёт динамического изменения параметров во время обучения.

• LoFTQ — совмещает низкоранговую адаптацию с квантованием, сильнее снижая требования к памяти.

• AdaLoRA — автоматически настраивает объём используемых параметров в зависимости от сложности задачи.

• DyLoRA — динамически распределяет ресурсы во время обучения, повышая точность и эффективность.

• LoRA‑FA — ускоряет адаптацию модели, точнее определяя, какие параметры стоит менять.

Каждый из этих подходов помогает решать разные задачи, экономя ресурсы и улучшая результаты.

QLoRA: доступная настройка на обычных компьютерахQLoRA: доступная настройка на обычных компьютерах

Quantized Low‑Rank Adaptation — улучшенная версия LoRA с квантованием весов модели до 4‑битного формата NF4. LoRA уменьшает число обучаемых параметров, а QLoRA дополнительно сжимает саму модель и экономит память ещё сильнее.

Такой подход снижает потребление памяти на 40–70% по сравнению с LoRA. При этом качество почти не ухудшается. Теперь даже большие модели с 65 млрд параметров можно настроить на обычных графических картах с 48 ГБ памяти. Благодаря этому передовые технологии стали доступнее для исследователей и разработчиков.

Метод QLoRA особенно ценен для исследователей и компаний с ограниченными вычислительными ресурсами, которым необходимо работать с современными крупными моделями.

RLHF: обучение нейросетей с человеческой обратной связьюRLHF: обучение нейросетей с человеческой обратной связью

Reinforcement Learning from Human Feedback — этот метод помогает нейросетям соответствовать предпочтениям пользователей. В отличие от стандартных методов, которые улучшают объективные показатели, RLHF повышает субъективное качество ответов — то, как их воспринимают люди.

RLHF эффективен для задач, где важно соответствие человеческим ожиданиям. Это особенно заметно в чат‑ботах, которые должны давать не только точные, но и этичные, уместные ответы.

RLHF стал важным этапом в эволюции языковых моделей, позволив им создавать контент, который пользователи считают более полезным и соответствующим своим ожиданиям.

DPO: упрощённая настройка под человеческие предпочтенияDPO: упрощённая настройка под человеческие предпочтения

Direct Preference Optimization упрощает процесс настройки языковых моделей под человеческие предпочтения. Главное преимущество — обучение происходит напрямую, без создания отдельной модели вознаграждения.

В классическом RLHF сначала нужно обучить модель вознаграждения на основе человеческих оценок, а потом с её помощью настроить основную модель через алгоритмы обучения с подкреплением. DPO объединяет эти два шага в один и напрямую корректирует модель по данным о предпочтениях.

DPO эффективен для задач, где важны субъективные критерии, и требует меньше вычислительных ресурсов, чем RLHF. Он устраняет нестабильность при обучении с подкреплением и точнее оптимизирует функцию предпочтений. Благодаря этому адаптация к человеческим оценкам стала доступнее даже для компаний с ограниченными ресурсами.

Fine‑tuning малых языковых моделей: эффективность и экономия ресурсовFine‑tuning малых языковых моделей: эффективность и экономия ресурсов

Малые языковые модели, или SLM, — это компактные нейросети с небольшим числом параметров. Их успешно адаптируют под конкретные задачи. До появления больших моделей инженеры чаще использовали системы с 100–300 млн параметров, и такой подход сохраняет эффективность до сих пор.

Настроить небольшую модель проще и дешевле, особенно для малого бизнеса с ограниченным бюджетом. Компактные нейросети работают даже на простых графических картах. Это снижает стоимость экспериментов и ускоряет запуск новых решений.

Для компактных моделей полная настройка чаще эффективнее, чем использование RAG. Маленькие модели проще обучить под конкретную задачу, а RAG при каждом запросе тратит дополнительные ресурсы на поиск информации.

Ещё один плюс — на небольших моделях можно быстро проверить идеи. Если идея сработает, можно переходить к более крупным системам. Такой подход экономит ресурсы и позволяет быстро понять, стоит ли вкладываться в масштабные решения.

Перспективным методом стал перенос знаний из больших моделей в малые. Такой подход уменьшает затраты и ускоряет обработку запросов, почти не снижая качество. Использование малой модели на собственных серверах может стать экономичной альтернативой для решения простых задач с большой нагрузкой, чем постоянные запросы к крупным моделям через API.

Методы оценки эффективности настроенных моделейМетоды оценки эффективности настроенных моделей

Тестирование настроенной модели позволяет выявить результативность обучения и определить направления для совершенствования.

Объективная оценка требует использования тестового набора данных, не задействованного в обучении. Это позволяет проверить, как модель обрабатывает новую информацию. Для повышения надёжности результатов применяют перекрестную проверку — модель тестируют на разных подмножествах данных.

Графики потерь на валидационном наборе помогают своевременно обнаружить проблемы с обучением. Оптимальный график стремительно снижается вначале, а затем выходит на плато. Против избыточной адаптации помогают:

• регуляризация,

• ранняя остановка,

• дропаут (метод случайного отключения нейронов),

• нормализация пакетов

• увеличение объёма данных.

Чтобы сравнить модель с другими решениями, используют стандартные тесты. Вот самые распространённые:

• GLUE и SuperGLUE — оценивают способность модели анализировать язык.

• HellaSwag — проверяет логику и здравый смысл.

• TruthfulQA — оценивает умение модели давать правдивые ответы и проверять факты.

• MMLU — проверяет знания модели в разных областях.

• IFEval и BBH — тестируют умение модели делать сложные выводы и рассуждать.

Эти тесты помогают понять, насколько модель соответствует лучшим решениям на рынке.

При оценке значение имеют не только точность, но и устойчивость, обобщение, отсутствие предубеждений и соответствие ожиданиям пользователей. Для моделей, перенесённых из больших в малые, важен баланс между качеством работы и затратами ресурсов.

Постоянный мониторинг работы модели помогает вовремя замечать проблемы. Среди них могут быть:

• дрейф концепции — характеристики данных постепенно меняются;

• рост числа ошибочных выводов;

• нежелательные изменения в поведении модели.

Адаптация ИИ для специфических задачАдаптация ИИ для специфических задач

Современные методы адаптации нейросетей помогают настроить языковые модели под любые специфические задачи. Правильный подход зависит от целей компании и доступных ей ресурсов.

Если информация часто меняется, эффективен метод RAG. Он позволяет модели получать свежие данные в реальном времени, не требуя повторного обучения всей системы.

Экономичные подходы LoRA и QLoRA сделали технологию доступнее даже при ограниченных вычислительных ресурсах.

Для небольших компаний перспективным решением становится настройка компактных языковых моделей. Такой подход экономит ресурсы и повышает скорость работы, особенно если модель размещают на собственных серверах.

Методы адаптации нейросетей продолжают развиваться, используя всё меньше вычислительных ресурсов. Важными направлениями стали упрощённые подходы к интеграции человеческих предпочтений, такие как DPO, и гибридные решения, совмещающие преимущества разных технологий.

Сегодня Fine‑tuning становится стандартным этапом внедрения нейросетей в реальные продукты. Благодаря ему модели перестают быть универсальными, но поверхностными инструментами и превращаются в точных помощников, адаптированных под конкретные задачи бизнеса.