Файн-тюнинг (дообучение)
Также: fine-tuning, файнтюнинг, дообучение, тонкая настройка
Дополнительное обучение готовой модели на своих данных, чтобы заточить её под конкретную задачу.
Файн-тюнинг — это дообучение уже готовой модели на узком наборе своих примеров, чтобы она лучше справлялась с конкретной задачей или придерживалась нужного стиля. Базовые знания модель сохраняет, но «специализируется».
Это мощнее промпта, но дороже и сложнее: нужны качественные данные и вычисления. Поэтому для большинства задач сначала пробуют промпт и RAG, а к файн-тюнингу прибегают, когда их не хватает.
Типичные применения: специфический тон бренда, узкая предметная область, стабильный формат ответов в продакшене.
Связанные термины
Большая языковая модель (LLM)
Нейросеть, обученная на огромных объёмах текста, которая предсказывает следующее слово и так генерирует ответы.
RAG (генерация с поиском)
Подход, когда модель перед ответом подтягивает нужные документы и отвечает на их основе.
Промпт
Текстовый запрос к ИИ — инструкция, от формулировки которой напрямую зависит качество ответа.