Post-training — этап дообучения модели после базового обучения, включающий инструкции, предпочтения и выравнивание поведения под реальные задачи.
Определение
Post-training — это совокупность процедур, которые преобразуют базовую языковую модель в практический инструмент. На этапе pre-training модель обучается на огромных корпусах текста и приобретает способность предсказывать токены, но остаётся неуправляемой: она не следует инструкциям, не оптимизирована под безопасность и не понимает формат прикладных задач. Post-training исправляет это, добавляя управляемость, согласованность и способность работать в реальных сценариях.
Post-training включает supervised fine-tuning, instruction tuning, методы оптимизации предпочтений и этапы безопасности. Именно он определяет итоговый характер модели — её стиль, аккуратность, способность выполнять задания и избегать нежелательного поведения.
Как работает
Post-training выполняется после завершения pre-training и опирается на специализированные данные, инструкции и критерии качества. Его можно условно разделить на несколько компонентов:
- Supervised fine-tuning — обучение на размеченных примерах «запрос → ответ».
- Instruction tuning — обучение на наборах заданий, которые учат модель пониманию структурированных инструкций.
- Preference optimization — корректировка поведения на основе предпочтений разметчиков или моделей.
- RLHF или альтернативы — усиление корректного поведения за счёт сигнала вознаграждения.
- Safety tuning — отдельное дообучение для уменьшения токсичности и опасных выводов.
- Tool-use или function-calling адаптация — обучение работе с инструментами.
Эти методы могут использоваться в разных комбинациях, формируя окончательный профиль модели: формальность, стиль рассуждений, устойчивость, степень осторожности и способность к выполнению сложных задач.
Где применяется
- Создание ассистентов общего назначения.
- Доменные модели для медицины, юриспруденции, аналитики.
- Системы кодогенерации.
- Интеграция моделей в продукты и корпоративные решения.
- Обучение безопасному поведению.
- Модели для многоагентных систем.
Практические примеры использования
В ассистентах общего назначения post-training делает модель пригодной к диалогам: она начинает понимать формат инструкций, давать структурированные ответы и избегать нежелательного поведения.
В инженерных моделях post-training включает доменные примеры запросов и решений, усиливая способность анализировать код, выявлять ошибки и соблюдать стиль проектов.
В приложениях для модерации post-training включает строгие датасеты безопасности, чтобы минимизировать токсичный или неприемлемый вывод.
В многоагентных системах post-training помогает формировать согласованность поведения между агентами, учит их давать формализованные команды и избегать неустойчивых решений.
Ключевые свойства post-training
- Управляемость — модель начинает следовать задачам, а не просто продолжать текст.
- Контролируемость — вывод становится более детерминированным и структурированным.
- Адаптируемость — модель перенимает стиль области и требования продукта.
- Безопасность — снижается вероятность опасных или вредных ответов.
Проблемы и ограничения
- Качество данных сильно влияет на поведение — шум приводит к повторению ошибок.
- Переобучение — узкие датасеты ухудшают универсальность модели.
- Смещение стиля — модель может перенять нежелательные паттерны.
- Сложность балансировки — слишком агрессивная оптимизация предпочтений снижает вариативность.
- Зависимость от предварительного обучения — слабая base model ограничивает эффект post-training.
Преимущества и ограничения
- Плюс: делает модель пригодной для реальных задач.
- Плюс: позволяет задавать стиль, структуру и уровень строгости поведения.
- Плюс: улучшает качество reasoning и устойчивость.
- Плюс: поддерживает гибкость — можно комбинировать разные методы.
- Минус: требует больших объёмов качественных данных.
- Минус: сложность настройки и выбора баланса методов.
- Минус: неправильная калибровка может привести к чрезмерной осторожности.
- Минус: затратность при обучении крупных моделей.
Связанные термины
- Supervised fine-tuning
- Instruction tuning
- Preference optimization
- RLHF
- DPO
- ORPO
- Safety tuning
- Post-hoc alignment