Когда мы слышим слово «нейросеть», многие представляют себе нечто магическое, что «само всё знает».
Но на самом деле — это результат огромной, кропотливой и вполне земной работы.
📦 Этап 1. Сбор данных
Любая нейросеть начинается с данных.
Чтобы она могла “понимать” тексты, распознавать лица или создавать картины, ей нужно показать миллионы примеров.
Например:
- для ChatGPT — тексты, книги, статьи, диалоги;
- для Midjourney — изображения, картины, фото;
- для аудио-моделей — записи речи и звуков.
📌 Чем больше и разнообразнее данные — тем умнее сеть.
Но важно, чтобы они были чистыми: без ошибок, дубликатов и вредного контента.
🧩 Этап 2. Обучение (Training)
На этом этапе нейросеть ищет закономерности.
Она проходит через миллиарды примеров и учится “угадывать”, что должно быть дальше.
💡 Пример: если модель видит начало предложения
“Кошка залезла на…”
она должна догадаться, что дальше, вероятно, будет “дерево” или “крышу”, а не “пылесос”.
Это происходит за счёт весов нейронов — миллионов математических параметров, которые сеть подстраивает сама, чтобы лучше предсказывать результат.
🧠 Этап 3. Fine-tuning (доп. настройка)
После базового обучения нейросеть становится умной, но не специализированной.
Чтобы сделать её полезной, её донастраивают под конкретные задачи — процесс называется fine-tuning.
Например:
- GPT дообучают на диалогах, чтобы она вела себя как собеседник;
- Модель для медицины — на медицинских текстах;
- Художественная модель — на стилях конкретных художников.
🎯 Это как если бы вы учили язык в целом, а потом отдельно — профессиональный сленг программиста или врача.
🔄 Этап 4. Проверка и доработка
После обучения модель тестируют: задают ей тысячи вопросов, сравнивают ответы, исправляют ошибки, фильтруют нежелательный контент.
Иногда приходится “переучивать” модель или корректировать веса.
⚙️ Итого
Обучение нейросети — это не магия, а смесь:
- математики,
- терпения,
- и тонкой настройки человека.
ИИ — не рождается умным.
Его делают умным люди.