1. Введение
С ростом востребованности больших языковых моделей (LLM) в бизнесе, науке и государственном управлении их кастомизация становится важнейшей задачей.
💡 Классический fine-tuning, который ранее был основным методом адаптации моделей, сталкивается с проблемами стоимости, катастрофического забывания и вычислительной нагрузки.
⚡ Будущее кастомизации LLM связано с более гибкими и интеллектуальными методами адаптации, такими как:
✔️ Модульное дообучение (LoRA, PEFT, Adapters)
✔️ Онтологическое обучение – включение экспертных знаний через онтологии
✔️ Гибридные методы – сочетание retrieval-based подходов и обучения на небольших специализированных датасетах
📌 В этой статье рассмотрим тенденции в дообучении LLM и переход от классического fine-tuning к онтологическому обучению.
2. Классический fine-tuning: проблемы и ограничения
Fine-tuning подразумевает полное или частичное обновление весов модели на специализированных данных.
🔹 Основные подходы к fine-tuning
🔹 Основные проблемы fine-tuning
❌ Катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) – модель теряет старые знания, если обучается на новых данных.
❌ Высокие вычислительные затраты – особенно при дообучении больших моделей (>7B параметров).
❌ Низкая гибкость – приходится заново обучать модель при каждом изменении данных.
Вывод: Fine-tuning полезен для узкоспециализированных задач, но он не является оптимальным решением для динамически обновляемых знаний.
3. Онтологическое обучение: новый подход к кастомизации LLM
🔹 Что такое онтологии?
Онтология – это формализованная модель знаний, включающая:
✔️ Термины и понятия
✔️ Связи между объектами
✔️ Логические правила
📌 Пример: В медицине онтология может включать:
- Болезни и их симптомы
- Взаимодействие лекарств
- Клинические протоколы
🔹 Как онтологическое обучение применяется в LLM?
1️⃣ Использование онтологий для фильтрации данных перед обучением
2️⃣ Формирование знаний через retrieval-based подход (модель получает знания из онтологических баз в реальном времени)
3️⃣ Инъекция онтологической информации в embedding-слои (модель "понимает" семантические связи между понятиями)
📌 Пример: применение в юриспруденции
🔹 Вместо простого обучения модели на юридических текстах можно дать ей онтологию законов.
🔹 Это позволит гибко обновлять знания, не требуя полного дообучения модели.
4. Сравнение классического fine-tuning и онтологического обучения
⚡ Вывод: Онтологический подход позволяет экономить ресурсы и обеспечивает актуальность знаний без постоянного fine-tuning.
5. Гибридные методы: объединение fine-tuning и онтологического обучения
🔹 Retrieval-Augmented Generation (RAG) – модель ищет информацию в базе знаний перед генерацией ответа.
🔹 Гибридное обучение – fine-tuning + онтологии + адаптивные методы (LoRA, Adapters).
🔹 Методы передачи знаний (Knowledge Distillation) – перенос знаний из одной модели в другую без полного дообучения.
📌 Пример применения в бизнесе:
✅ В банковской сфере – инъекция знаний о финансовых продуктах без переобучения LLM.
✅ В медицине – автоматическое обновление клинических протоколов в ИИ-ассистентах.
✅ В юридической сфере – обновление нормативных актов без изменения структуры модели.
6. Будущее кастомизации LLM: основные тренды
🚀 🔹 Развитие адаптивных методов (LoRA, QLoRA, Adapters)
🚀 🔹 Переход к онтологическому обучению для гибкого обновления знаний
🚀 🔹 Использование гибридных методов (RAG + fine-tuning)
🚀 🔹 Фокус на explainability (объяснимость моделей)
🚀 🔹 Автоматизация подбора гиперпараметров (AutoML для LLM)
7. Выводы
✔️ Классический fine-tuning уступает место более гибким методам кастомизации.
✔️ Онтологическое обучение позволяет LLM понимать сложные доменные знания.
✔️ Гибридные методы обеспечивают баланс между точностью, гибкостью и вычислительными затратами.
✔️ Будущее за адаптивными и семантически обогащенными моделями, которые могут динамически обновлять знания.
📌 Заключение:
Кастомизация LLM должна быть экономичной, гибкой и легко обновляемой. Использование онтологического обучения и retrieval-based методов открывает новые перспективы для бизнеса и науки. 🚀
Больше статей, глубоко раскрывающих тонкости обучения больших языковых моделей (LLM) на специализированных датасетах и их кастомизации под конкретные задачи, читайте на нашем канале по следующим ссылкам:
Как бороться с проблемами смещения (bias) и недостаточного объема данных- https://dzen.ru/a/Z6o5NsAFhAdFoxfp
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM: методы сбора, разметки и очистки данных- https://dzen.ru/a/Z6o6ElSRfBqKJ6IW
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM- https://dzen.ru/a/Z6o4oGfDPh4V9OG0
Примеры кастомизации LLM под разные задачи: медицина, финансы, юридическая сфера и др.- https://dzen.ru/a/Z6o325PpvHkGw-8T
Что такое дообучение LLM и чем оно отличается от обучения с нуля- https://dzen.ru/a/Z6o299L6LFgFT0iJ
Обзор типов кастомизации LLM: дообучение, адаптация с LoRA, инжиниринг промптов- https://dzen.ru/a/Z6o2N6yfbxrS_Nck
Использование LoRA и других методов адаптации без полного fine-tuning: сравнение LoRA, QLoRA, P-Tuning, Adapter Layers- https://dzen.ru/a/Z6sPdqyfbxrSAAyZ
Тонкости fine-tuning LLM: стратегии и лучшие практики- https://dzen.ru/a/Z6sMG0FvPVkTx6K4
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
Почему стоит выбрать нас:
- Индивидуальный подход: мы создаем решения, адаптированные под уникальный дизайн вашего бизнеса.
- Высокое качество: наши разработки обеспечивают точность и надежность работы.
- Инновационные технологии: использовать передовые технологии и методы, чтобы предложить вам лучшее из мира ИИ.
- Экономия времени и ресурсов: автоматизация процессов и внедрение умных решений помогают снизить затраты и повысить производительность.
- Профессиональная поддержка: Наша команда экспертов всегда готова обеспечить качественную поддержку и консультации на всех этапах проекта.
В использовании искусственного интеллекта уже сегодня — будущее для вас!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/