Преимущества файн-тюнинга больших языковых моделей:

• Адаптация к конкретным областям. 3 Файн-тюнинг позволяет настроить общую модель так, чтобы она понимала и генерировала текст, специфичный для определённой области. 3
• Специализация на задачах. 3 Модели можно настроить для различных задач обработки естественного языка, таких как суммирование текста, машинный перевод, ответы на вопросы и другие. 3
• Контроль за данными. 25 Файн-тюнинг позволяет бизнесу контролировать данные, которые видит модель, и гарантировать, что сгенерированный контент не приведёт к утечкам уязвимой информации. 25
• Работа с редкими сценариями. 25 Обобщённые языковые модели могут не справляться с редкими, но очень важными сценариями, специфичными для предметной области. 25

Некоторые недостатки файн-тюнинга:

• Высокие вычислительные затраты. 1 Файн-тюнинг требует значительных ресурсов, особенно для моделей с миллиардами параметров. 1
• Риск катастрофического забывания. 23 Хотя файн-тюнинг повышает точность модели в выполнении отдельной задачи, может снижаться точность в других задачах. 2
• Неточная адаптация. 1 Файн-тюнинг может стать причиной неточной адаптации модели к изменениям в стиле или тоне перевода текста, что ограничивает гибкость модели в различных контекстах. 1
• Ограниченность обучающих данных. 4 Для эффективного обучения модели важно иметь достаточно большой датасет. 4 Если такого объёма данных нет, в некоторых случаях целесообразнее отказаться от файн-тюнинга. 4