Fine-tuning моделей: когда и как
Практическое руководство по дообучению LLM на собственных данных. Когда это нужно, как подготовить данные и технические аспекты процесса.
Fine-tuning — дообучение предобученной модели на специализированных данных. Это мощный, но ресурсоёмкий инструмент. Важно понять, когда он нужен, а когда достаточно RAG или prompt engineering.
Когда использовать fine-tuning: специфический стиль или формат ответов, который сложно задать промптом; задачи, требующие глубоких доменных знаний, недостаточно представленных в базовой модели; необходимость снизить затраты (дообученная меньшая модель дешевле большой базовой); производительность где задержка критична.
Процесс: 1) Подготовка датасета (минимум 100-500 пар вопрос-ответ для начала, лучше 1000+). 2) Выбор базовой модели (Llama 3, Mistral, или через OpenAI/Anthropic API). 3) Обучение (OpenAI fine-tuning API, Hugging Face PEFT/LoRA, Modal или Replicate для GPU). 4) Оценка (сравнение с baseline на hold-out наборе). Альтернативы: RAG (если данные часто меняются), prompt engineering (если задача решается качественным промптом), few-shot examples (для небольших изменений поведения).
Полезно для профессий: