Как работает дообучение моделей искусственного интеллекта для конкретных задач?

Дообучение моделей искусственного интеллекта (fine-tuning) позволяет адаптировать их под конкретные задачи, повысить качество и предсказуемость ответов. gimal-ai.ru vc.ru

Процесс дообучения включает несколько шагов: yandex.cloud

1. Сбор и подготовка данных. yandex.cloud Обычно это пары «запрос — ответ», которые показывают модели, как правильно реагировать на запросы. yandex.cloud От качества этих данных напрямую зависит результат. yandex.cloud
2. Выбор базовой модели. yandex.cloud Подойдут открытые модели или закрытые, доступные через API облачных платформ. yandex.cloud Выбор определяется целями и бюджетом проекта. yandex.cloud
3. Чёткое определение задачи. yandex.cloud Это помогает сконцентрировать модель на нужных навыках и корректно оценить результаты. yandex.cloud
4. Настройка параметров. yandex.cloud Важно правильно настроить скорость обучения, размер пакета данных, количество проходов по данным. yandex.cloud
5. Проверка модели. 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

Некоторые методы дообучения:

• Полное дообучение всех параметров. gimal-ai.ru Модель «дообучается» по новому датасету, изменяя абсолютно все свои параметры. gimal-ai.ru Такой подход используют, если задача сильно отличается от оригинального задания. gimal-ai.ru
• Частичное дообучение (заморозка слоёв). gimal-ai.ru Часть слоёв (например, начальные) «замораживают», чтобы их параметры не изменялись. gimal-ai.ru Дообучаются только последние (или выборочные) слои. gimal-ai.ru
• Добавление адаптеров к модели. habr.com Этот метод позволяет донастроить модель для новой задачи без изменения её основных параметров. habr.com
• Выбор оптимальных параметров. habr.com Селективные методы позволяют адаптировать модель к новым задачам, изменяя только критически важные параметры. habr.com