Как работает система дообучения языковых моделей для решения конкретных задач?

Система дообучения языковых моделей для решения конкретных задач (fine-tuning) позволяет превратить универсальную ИИ-систему в инструмент для решения определённых бизнес-задач. yandex.cloud

Процесс проходит в несколько этапов: www.rush-analytics.ru

1. Предобучение. www.rush-analytics.ru Модель обучают на открытых данных для формирования языковой интуиции. www.rush-analytics.ru
2. Дообучение. www.rush-analytics.ru Модель обучают на специализированных выборках. www.rush-analytics.ru Обычно это пары «запрос — ответ», которые демонстрируют примеры правильной работы. yandex.cloud От качества этих данных напрямую зависит результат. yandex.cloud
3. Инструкционное обучение. www.rush-analytics.ru Модель обучают с примерами, как выполнять конкретные задачи. www.rush-analytics.ru
4. Реформатирование через RLHF. www.rush-analytics.ru Модель донастраивают по обратной связи от человека. www.rush-analytics.ru

Некоторые методы дообучения:

• Prompt-инженерия. habr.com Обучение происходит на основе запросов. habr.com Инструкции для модели формулируют так, чтобы та выдавала желаемый результат. habr.com
• Аугментация данных. habr.com Это вариант дообучения с помощью искусственно составленного набора данных. habr.com Например, модели для биологических задач не просто подают на вход тексты, а предварительно обогащают их названиями генов и молекул. habr.com
• Обучение с подкреплением. habr.com Модель обучают генерировать текст на основе вознаграждений. habr.com Модель получает «подкрепление», если результат выглядит определённым образом. habr.com

Перед началом процесса важно чётко определить задачу. yandex.cloud Это помогает сконцентрировать модель на нужных навыках и корректно оценить результаты. yandex.cloud

После настройки модель проверяют на тестовом наборе данных, который не использовали при обучении. yandex.cloud Это позволяет объективно оценить, насколько хорошо система работает с новой информацией. yandex.cloud