Техники и методы
Fine-tuning (Дообучение)
Дополнительное обучение модели на специфических данных
Fine-tuning — процесс дообучения предобученной модели на специфическом датасете для адаптации под конкретную задачу.
Зачем нужен fine-tuning:
- Улучшение качества для специфической области
- Следование определённому стилю
- Работа с доменной терминологией
- Снижение стоимости (меньше токенов в промпте)
Альтернативы fine-tuning:
- Prompt engineering — настройка через промпты
- RAG — подключение базы знаний
- Few-shot learning — примеры в промпте
OpenAI, Anthropic и другие провайдеры предлагают API для fine-tuning своих моделей.
Примеры использования
- •Fine-tuning GPT-3.5 для службы поддержки
- •Дообучение на корпоративных документах