В машинном обучении модель — это как художник, создающий общие формы, которые затем дорабатывает для получения уникальных произведений. Файнтюнинг — это как мастерская, где эта доработка происходит, придавая моделям индивидуальность и точность. Файнтюнинг (fine-tuning) — это метод дообучения, который позволяет адаптировать уже обученные модели для новых задач, избегая начала обучения с нуля. Он особенно актуален в эпоху крупных предварительно обученных моделей, таких как GPT. Обучение "с нуля" требует много данных и вычислительных мощностей, что делает его длительным и ресурсозатратным...

В мире машинного обучения постоянно возникают парадоксы. Один из самых интригующих и актуальных сегодня — неожиданная связь между классическим дообучением на курированных данных (SFT) и более сложным подходом — обучением с подкреплением (RL). Казалось бы, это абсолютно разные подходы. Но так ли это на самом деле? В своей недавней работе исследователи Чонгли Цинь и Йост Тобиас Шпрингенберг представили провокационную идею: 🎯 Supervised fine-tuning (SFT) на отобранных данных — это на самом деле частный случай обучения с подкреплением...