Чтобы модель могла анализировать текст, распознавать изображения или давать рекомендации, ей нужно пройти обучение. На этом этапе нейросеть изучает огромные массивы данных, подбирает параметры и учится находить закономерности, которые позже будет использовать в работе.
Короткое определение
Обучение модели — это процесс настройки параметров нейросети на основе примеров и данных. В результате модель начинает корректно распознавать структуры, делать выводы и выдавать осмысленные ответы.
Подробное объяснение
Обучение начинается с подготовки датасета — набора данных, на которых модель будет учиться. Это могут быть тексты, изображения, записи речи, табличные значения или их комбинации. Модель видит пример за примером и постепенно настраивает свои параметры, чтобы уменьшить ошибку.
В основе обучения лежит механизм обратного распространения ошибки. Когда модель выдаёт неверный результат, алгоритм вычисляет, какие параметры этому способствовали, и корректирует их. Этот процесс повторяется миллионы раз, пока сеть не научится распознавать закономерности.
Существуют разные типы обучения. В обучении с учителем каждому примеру соответствует правильный ответ. В обучении без учителя модель ищет скрытые структуры сама. В обучении с подкреплением она получает награды за правильные действия и штрафы за неправильные.
Масштаб имеет значение: современные крупные модели обучаются на десятках или сотнях гигабайт данных. Чем разнообразнее информация, тем шире спектр задач, которые модель сможет решать.
Для языковых моделей обучение включает изучение структуры языка, контекста, логики, связей между словами и общих закономерностей человеческой речи. Этот этап формирует всё: стиль ответов, глубину рассуждений, знание редких конструкций.
Важную роль играют и вычисления. Обучение больших моделей требует значительных ресурсов — десятков GPU, распределённых систем, оптимизированных алгоритмов. Поэтому крупные компании создают специальные инфраструктуры для обучения ИИ.
В России обучение моделей идёт в экосистемах YandexGPT, GigaChat и VK AI. Команды используют комбинацию открытых и собственных датасетов, адаптированных под русский язык и локальные особенности контента. Это позволяет моделям качественно работать в реальных сценариях.
После обучения модель переходит к инференсу — этапу, когда она начинает выдавать ответы пользователям. Но качество этих ответов всегда упирается в то, насколько хорошо прошёл этап обучения и какие данные легли в основу.
Примеры использования
- Обучение сети распознавать объекты по тысячам изображений.
- Создание языковой модели на массиве текстов и диалогов.
- Тонкая настройка модели под юридические или медицинские задачи.
- Обучение рекомендательной системы на поведении пользователей.
- Разработка чат-ботов, учитывающих контекст и историю общения.
Связанные термины
- Dataset
- Backpropagation
- Машинное обучение
- Глубинное обучение
- Параметры модели
- Инференс
- Fine-tuning