Введение
Обучение больших языковых моделей (LLM) на специализированных данных — ключевой шаг для их адаптации под конкретные задачи. Однако обучение с нуля требует огромных вычислительных ресурсов, поэтому чаще применяют дообучение (fine-tuning) уже существующих моделей.
Существует два основных подхода к fine-tuning:
- Полное дообучение (обновление всех параметров модели).
- Адаптивные методы (LoRA, PEFT, адаптация на примерах), позволяющие сократить затраты на обучение.
В этой статье разберем тонкости этих стратегий, их преимущества и недостатки, а также приведем примеры кода.
1. Полное дообучение LLM (Full fine-tuning)
1.1. Что такое полное дообучение?
Полное fine-tuning предполагает обновление всех параметров модели с использованием нового датасета. Этот метод эффективен, но требует значительных вычислительных ресурсов и больших объемов данных.
1.2. Когда применять?
✔ Необходима глубокая адаптация модели под узкую задачу.
✔ Важен максимальный контроль над поведением модели.
✔ Есть доступ к мощным GPU (A100, H100) и большому количеству данных.
1.3. Минусы полного дообучения
❌ Требует много видеопамяти (обычно 24GB+ VRAM).
❌ Длительное время обучения (часы или дни).
❌ Высокие требования к разметке данных.
1.4. Пример полного fine-tuning с Hugging Face Transformers
1.5. Когда НЕ стоит использовать полное дообучение?
Если модель будет применяться в разных контекстах, лучше использовать адаптивные методы (LoRA, PEFT).
2. Адаптивные методы fine-tuning
Если ресурсов мало или модель нужно быстро адаптировать, используют параметрические методы:
2.1. LoRA (Low-Rank Adaptation)
Что делает?
🔹 Не обновляет все параметры модели, а добавляет небольшие обучаемые матрицы.
🔹 Значительно снижает объем VRAM (можно обучать даже на 8GB GPU).
🔹 Позволяет быстро переключаться между задачами, не изменяя исходную модель.
Когда использовать?
✔ Когда недостаточно ресурсов для полного обучения.
✔ Когда модель должна сохранить знания, но адаптироваться под новую задачу.
✔ Для многозадачных моделей (например, разные стили диалога).
Пример fine-tuning с LoRA (PEFT)
2.2. PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning)
PEFT — общее название для методов, позволяющих эффективно адаптировать большие модели без полного дообучения. Включает:
- LoRA
- Prefix-Tuning (обучаемые префиксы к входным данным)
- Adapter Layers (добавление небольших слоев поверх LLM)
Когда применять?
✔ Для мультитаскинга (разные задачи без потери оригинальных знаний).
✔ Когда доступно мало данных.
✔ Когда модель будет использоваться в облаке (например, AWS, Azure).
3. Адаптация через примеры(Prompt Engineering + In-Context Learning)
Если модель нельзя дообучать, можно адаптировать поведение с помощью инжиниринга промптов.
Принцип работы
- Вместо fine-tuning модель получает примеры задач в виде текста.
- Например, можно подать 10 примеров юридического анализа, чтобы модель отвечала в нужном стиле без изменения параметров.
3.1. Когда использовать адаптацию на примерах?
✔ Когда нет доступа к fine-tuning модели (например, API GPT-4, Claude, Gemini).
✔ Когда нужно быстро адаптировать модель без долгого обучения.
✔ Когда важно гибко переключаться между разными задачами.
3.2. Пример адаптации через промпты
Допустим, нужно, чтобы LLM отвечала на юридические вопросы в строгом формате.
3.3. Ограничения метода
❌ Ответы зависят от качественного промпта.
❌ Модель не "запоминает" информацию между запросами.
❌ Невозможно корректировать веса модели.
4. Сравнение стратегий fine-tuning
Выводы
🔹 Полное дообучение — мощный, но дорогой способ для глубокого изменения модели.
🔹 LoRA / PEFT — баланс между качеством и ресурсами, подходит для большинства задач.
🔹 Адаптация на примерах — самый быстрый, но ограниченный метод.
Если у вас есть большие вычислительные мощности и нужно полное управление моделью, выбирайте полное fine-tuning.
Если ресурсов мало, а важна гибкость, LoRA и PEFT — лучшие решения.
Если модель нельзя обучать, промпт-инжиниринг поможет быстро адаптировать ее под задачу.
🚀 Выбор метода зависит от ваших целей, бюджета и доступных вычислительных мощностей.
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
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