Введение Большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся результаты в генерации текста, анализе данных и автоматизации интеллектуальных задач. Однако их базовые версии обучены на общих данных и могут давать неточные или неполные ответы в специализированных сферах. Кастомизация LLM позволяет адаптировать модели под конкретные области знаний, повышая точность и релевантность ответов. В этой статье разберем, как настраивать LLM для медицины, финансов, юриспруденции и других отраслей, а также приведем примеры кода для реализации. 1. Кастомизация LLM для медицины Задачи Метод кастомизации: Fine-tuning на медицинских текстах Используем предобученную модель (LLaMA 2 или GPT-4) и дообучаем ее на медицинском корпусе PubMed. Пример реализации ✔ Повышение точности диагностики
✔ Поддержка врачей в принятии решений
✔ Быстрый анализ научных публикаций 2. Кастомизация LLM для финансового анализа Задачи Метод кастомизации: LoRA + специализированный датасет финансовых отчетов Пример реализации