Каковы преимущества и недостатки использования fine-tuning для улучшения языковых моделей?

Некоторые преимущества использования fine-tuning для улучшения языковых моделей:

• Контроль за данными. yandex.cloud Компании могут использовать собственную информацию в защищённой среде, что снижает риск утечек и помогает соблюдать нормы в регулируемых отраслях. yandex.cloud
• Адаптация к конкретным задачам. scand.com Fine-tuning позволяет модели лучше понимать определённую область или действовать по конкретным стандартам. scand.com
• Улучшение контроля над стилем и форматом текста. yandex.cloud ИИ может писать в корпоративном стиле, поддерживать нужный тон или создавать документы заданного формата. yandex.cloud
• Расширение круга решаемых задач. yandex.cloud Модель лучше справляется с редкими сценариями, повышая стабильность работы. yandex.cloud
• Экономия денег в долгосрочной перспективе. scand.com Настроенная модель выполняет задачи быстрее и более компетентно, уменьшает количество ошибок и сокращает число повторных запросов. scand.com

Некоторые недостатки использования fine-tuning для улучшения языковых моделей:

• Требование значительных ресурсов. yandex.cloud Процесс нуждается в мощных компьютерах и большом объёме памяти, особенно при полном переобучении. yandex.cloud
• Риск чрезмерной адаптации к учебным данным. yandex.cloud В этом случае модель хуже работает с новой информацией, которой не встречала при обучении. yandex.cloud
• Утрата универсальности. vaiti.io Модель становится более специализированной и хуже решает задачи, для которых изначально была хорошо обучена. vaiti.io
• Трудности обновления модели. vaiti.io Если изменяются данные или требования к задаче, то модель может потребовать повторного fine-tuning, что связано с высокими затратами. vaiti.io