Большие модели умеют многое, но универсальность не всегда гарантирует точность в конкретной области. Дообучение позволяет взять уже обученную нейросеть и «подстроить» её под нужный тип данных, язык, стиль работы или специфику компании.
Короткое определение
Дообучение — это дополнительный этап обучения модели на новых, специализированных данных. Он нужен, чтобы улучшить работу нейросети в конкретной области без необходимости обучать её с нуля.
Подробное объяснение
Большие модели обучаются на огромных универсальных датасетах: текстах, коде, документах, изображениях. Это делает их гибкими, но не идеально точными в узких сферах. Если компании нужна модель для юридического анализа или обработки технических инструкций, потребуется адаптация — именно это делает дообучение.
Во время дообучения модель продолжает настраивать часть своих параметров, опираясь на специализированный набор данных. Такой набор может содержать документы определённого формата, корпоративные записи, отраслевой словарь, диалоги службы поддержки или другие доменные примеры.
Дообучение экономит ресурсы: вместо того чтобы тренировать модель с нуля, используются уже существующие знания большой нейросети, а поверх них — новая логика. Благодаря этому адаптация возможна даже для небольших команд.
Существуют разные методы адаптации. Классическое fine-tuning изменяет часть параметров модели. Более лёгкие методы — вроде LoRA — позволяют добавлять «пласты» параметров поверх основной модели, сохраняя ядро неизменным. Это ускоряет процесс и снижает требования к вычислениям.
Дообучение особенно важно для языков и рынков, где мало открытых данных. Для русского языка этот этап стал ключевым — благодаря нему модели лучше понимают грамматику, юридическую лексику, бизнес-корреспонденцию и бытовые диалоги.
В российских экосистемах дообучение применяется повсеместно. YandexGPT адаптируют под разные сценарии Алисы и корпоративные задачи. GigaChat получает доменные версии для компаний. VK обучает модели на внутренних датасетах для модерации и поиска.
Результат дообучения — модель, которая понимает контекст глубже, делает меньше ошибок и работает точнее в рамках заданной доменной области.
Примеры использования
- Обучение модели на юридических документах для контрактного анализа.
- Адаптация под медицину: работа с диагнозами, заключениями, снимками.
- Дообучение чат-бота на базе данных службы поддержки.
- «Корпоративная» версия модели, знающая внутреннюю терминологию.
- Обработка технической документации в инженерных компаниях.
- Создание персонализированных моделей под конкретные бренды или темы.
Связанные термины
- Обучение модели
- Fine-tuning
- LoRA
- Dataset
- Параметры модели
- Причинно-следственное обучение
- LLM