В чем разница между обучением LLM на статических данных и при помощи диалога?

Разница между обучением LLM на статических данных и при помощи диалога заключается в том, как модель усваивает информацию.

Обучение на статических данных (предобучение, pretraining) предполагает загрузку большого объёма текста, после чего модель понимает статистические закономерности: какие слова встречаются вместе, какие фразы типичны, какие — нет. hostkey.ru dtf.ru На этом этапе рождаются базовые языковые навыки: грамматика, структура текста, паттерны. tenchat.ru Однако после предобучения LLM ещё не умеет вести диалог, фильтровать ложь или следовать инструкциям. hostkey.ru

Обучение при помощи диалога (дообучение, fine-tuning) решает эту проблему. tenchat.ru Модель обучают на диалогах, добавляют инструкции, подключают специфичные домены (медицина, финансы, юриспруденция). tenchat.ru В результате LLM перестаёт отвечать «обо всём», а начинает говорить по делу и в формате Q&A. tenchat.ru

Таким образом, при обучении на статических данных модель усваивает информацию, основываясь на закономерностях, усвоенных из обучающих данных, которые могут быть неполными, устаревшими или содержать ошибки. blogs.novita.ai При обучении при помощи диалога LLM учится на примерах диалогов, что помогает ей «почувствовать» стиль общения, типичные вопросы, границы допустимого. vc.ru