Обучение больших языковых моделей (LLM) проходит в несколько этапов: 3

1. Pre-train. 3 На этом этапе в нейросеть загружают большой массив данных о мире. 3 Модель учится предсказывать следующее слово и запоминает, какие слова употребляются в разных контекстах. 3
2. Fine-tune. 3 На этой стадии создаются инструкции для языковой модели, она учится понимать язык и отвечать на вопросы. 3 Модель показывают, что нужно сделать и как должен выглядеть ответ. 3
3. Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением. 2 На этом этапе модель улучшается через механизмы наград и штрафов. 2 В основе процесса лежит отдельная reward-модель, которая оценивает качество ответов основной модели. 2 Она награждает её за полезные и правдивые ответы и штрафует за некачественные. 2

После обучения модель проходит этап тестирования. 1 Её проверяют на реальных задачах, анализируя, насколько качественно и быстро она выполняет свою работу. 1 Если выявляются слабые места, модель может быть дополнительно обучена на более узких и специфичных данных. 1

Также немаловажный этап — дальнейшая поддержка. 1 После выхода модели в свет необходимо дообучать её актуальными данными и постоянно работать над улучшением, основываясь на обратной связи от пользователей. 1