Что такое LLM?
Большие языковые модели (LLM, или Large Language Models) представляют собой форму искусственного интеллекта, способную анализировать, интерпретировать и генерировать текст на естественном языке.
LLM стали возможны благодаря технологии, известной как трансформер, представленной инженером из Google в 2017 году. До этого языковые модели были больше похожи на Т9 в старых телефонах: могли учитывать только предыдущее слово, или несколько слов. Трансформеры дали моделям возможность учитывать множество связей между составными элементами текста.
Самые знаменитые большие языковые модели: OpenAI ChatGPT, Claude, Gigachat, LLama, Gemini, Grok.
Как проходит обучение LLM
Каждая из LLM обучалась на гигантских массивах текстовой информации. На этапе обучения их «кормили» текстами в огромных объемах — книги, статьи, сайты, диалоги. После таких тренировок модели научились создавать связные тексты — от флирта в дейтинговых приложениях до статей для SEO-продвижения.
К примеру, уже устаревшая версия модели OpenAI — GPT-3 — обучалась на 570 гигабайтах чистого текста. Это может показаться скромным объемом на фоне современных домашних дисков на несколько терабайт. Однако если оценивать этот объем в «книжном» эквиваленте, становится понятнее, насколько это много.
Материалы, на которых обучаются LLM и другие нейросети — обычно называются датасет.
Полное собрание сочинений Достоевского в формате FB2 (15 томов) весит около 23,9 мегабайт. В одном гигабайте содержится 1024 мегабайта. Это значит, что в одном гигабайте можно уместить примерно 615 таких собраний.
Иначе говоря, GPT-3 в процессе обучения «прочитала» эквивалент более 350 тысяч толстых томов. Если представить это в формате аудиокниги, получится «небольшая» запись длиной 700 лет. Много ли из нас могут похвастаться таким читательским опытом?
Конечно, модель не осознала себя и не превратилась в нового Достоевского или Толстого. Зато она научилась настолько реалистично писать тексты, что иногда создается ощущение, будто общаешься с настоящим человеком.
Зачем нужен fine-tuning и дообучение LLM
LLM прекрасно составляют тексты, но иногда им не хватает узкой специализации. Иногда пользователю нужно, чтобы нейросеть всегда пользовалась определенной терминологией, или при составлении ответа старалась обращаться к какой-то конкретной области знаний. Здесь и нужна тонкая настройка, или fine-tuning.
LLM fine-tuning — это процесс адаптации уже обученной языковой модели к специфике конкретной отрасли или бизнес-задачи. Модель дообучается на специализированных примерах в формате «вопрос — ответ», что позволяет повысить её точность в рамках выбранного направления. Такой подход можно сравнить с тем, как опытный профессионал проходит специализированные курсы для работы в узкой области.
Этот метод особенно ценен в сферах с насыщенной и специфической терминологией — таких как медицина, юриспруденция, финансы, IT и другие. Fine-tuning позволяет превратить универсальную языковую модель в точный и эффективный инструмент для решения прикладных задач.
Зачем Fine-tuning нужен бизнесу и корпорациям
Одна из ключевых причин — возможность безопасного обучения модели на внутренних данных компании. Это обеспечивает контроль над информацией, снижает риски утечек и помогает соответствовать требованиям законодательства, особенно в регулируемых отраслях.
Кроме того, Fine-tuning позволяет адаптировать поведение модели под конкретные сценарии использования, улучшая точность и релевантность ответов. Например, можно обучить модель отвечать в определённом формате — JSON, HTML. Или в особом стиле письма: это может быть tone of voice бренда или стиль отдельного автора.
Плюсы и минусы тонкой настройки
Преимущества Fine-tuning:
- Более точные и релевантные ответы для узкоспециализированных тем.
- Возможность настройки формата и стиля выдачи информации.
- Существенное ускорение внедрения ИИ в бизнес по сравнению с обучением модели с нуля.
- Гибкая адаптация под реальные задачи конкретной компании.
К недостаткам можно отнести необходимость в качественно размеченных данных и техническую сложность самого процесса. Однако для большинства бизнесов выгода от тонкой настройки значительно превышает возможные затраты.
Ограничения и риски Fine-tuning
Один из ключевых рисков — переобучение (англ. overfitting), чрезмерная привязка к обучающим данным. Это может привести к снижению способности модели обрабатывать новую, ранее не встречавшуюся информацию.
Также есть вероятность того, что модель слишком хорошо запомнит фрагменты обучающих данных из вашего датасета, выучит их наизусть и будет выдавать пользователю, не задумываясь. По данным исследований за 2023–2024 годы, при специальном запросе нейросеть может воссоздать куски исходных текстов без каких-либо изменений. Это делает важным предварительную очистку обучающей выборки от чувствительных данных.
Кроме того, обновление дообученной модели часто оказывается трудоемким: иногда приходится запускать процесс заново, что требует дополнительных ресурсов. При неправильной настройке возможны ошибки генерации — так называемые галлюцинации, когда ИИ выдаёт недостоверную или искаженную информацию. Особенно часто это происходит, если в исходных данных были неточности или противоречия.
Еще одна проблема — катастрофическое забывание. Получив новые данные, нейросеть может «забыть» информацию, на которой обучалась изначально — при том, что оба набора данных будут релевантны и важны для ответа.
RAG как альтернатива Fine-tuning
В отличие от Fine-tuning, метод RAG (retrieval-augmented generation) подходит для задач, где требуется оперативный доступ к большому объему знаний — например, к внутренней документации или базе знаний компании. В то время как Fine-tuning «впитывает» знания во время обучения, RAG обращается к внешним источникам в момент генерации ответа. Это снижает вероятность устаревания информации и позволяет обходиться без постоянного дообучения модели.
Главное преимущество RAG — актуальность. Поскольку нейросеть не хранит знания внутри себя, обновить систему можно, просто изменив базу данных, к которой она обращается. При этом конфиденциальные сведения хранятся отдельно, что упрощает соблюдение требований безопасности и приватности.
Fine-tuning же остаётся предпочтительным решением, когда важны единый стиль, корпоративный стиль письма и точный формат подачи информации.
Комбинированный подход: RAG + Fine-tuning
Современные ИИ-системы всё чаще используют гибридную стратегию, объединяя сильные стороны RAG и Fine-tuning. Такой симбиоз дает более устойчивые и точные результаты. Fine-tuning языковой модели помогает ей лучше ориентироваться в терминологии и особенностях предметной области, а RAG обеспечивает своевременное пополнение знаниями, которые не были включены в обучающую выборку.
Этот подход особенно полезен при ограниченном количестве примеров для обучения, когда нужна высокая точность и актуальность. Кроме того, он позволяет использовать более лёгкие и экономичные модели: на базовом уровне работает дообученная система, а сложные или редкие запросы дополняются информацией через RAG.
Дополнительный плюс — масштабируемость и удобство поддержки. При появлении новых данных не требуется полное переобучение — достаточно обновить хранилище RAG. Это ускоряет внедрение изменений и снижает затраты на сопровождение системы.
Для сложных задач применяется двухэтапная генерация: сначала ИИ формирует черновой ответ, затем на его основе и с учётом результатов RAG генерируется окончательный, более точный вариант.
Когда стоит использовать Fine-tuning
Метод Fine-tuning подходит в тех случаях, когда базовая языковая модель не справляется с задачами на нужном уровне. Если ответы ИИ не точны, плохо соответствуют отраслевой специфике или не выполняют сложные инструкции, это сигнал — необходима адаптация LLM под задачу.
Тонкая настройка позволяет «вживить» в модель знания из конкретной предметной области. Особенно это актуально, если есть доступ к большому количеству качественных обучающих данных — в идеале десятки тысяч пар «вопрос — ответ». Только тогда Fine-tuning будет действительно эффективен.
Например, если вы сохраняете историю переписки между клиентами и операторами поддержки — на основе этих данных можно дообучить модель. Если все выполнить технически правильно, то после этого ваша LLM сможет отвечать в точности как оператор поддержки. Только не забудьте анонимизировать информацию перед тем, как использовать ее, чтобы выполнить дообучение LLM: убрать имена пользователей, телефоны и другие чувствительные данные.
В отраслях с жёстким регулированием — например, в медицине, банковской сфере или юриспруденции — файн-тюнинг помогает соблюсти все требования к обработке и защите данных. Обучение можно проводить в изолированной среде, используя внутренние документы, при этом обеспечив полное соответствие нормативам и защиту конфиденциальной информации.
Когда в Fine-tuning нет необходимости
Если модель уже демонстрирует высокое качество ответов при помощи подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) или просто с помощью правильно сформулированных запросов — в тонкой настройке нет смысла.
Fine-tuning также не подходит для задач, где информация быстро устаревает — например, при работе с новостными сводками, рыночной аналитикой или постоянно обновляемыми каталогами товаров. Здесь эффективнее использовать RAG, который позволяет модели получать данные из внешних источников в реальном времени без переобучения.
Если запросы касаются тем, уже хорошо охваченных в первоначальном обучении модели, часто достаточно просто уточнить формулировки через промпты и не прибегать к дообучению. Это даёт хороший результат с минимальными затратами.
Ограничения метода в практике
В проектах с акцентом на естественное общение — например, в чат-ботах и голосовых помощниках — чрезмерная специализация через Fine-tuning может навредить. Модель начинает говорить «по шаблону», теряя гибкость и живость диалога, что ухудшает пользовательский опыт.
Для малого и среднего бизнеса Fine-tuning часто оказывается слишком затратным по времени, деньгам и инфраструктуре. В таких случаях гораздо разумнее использовать RAG или просто настраивать запросы: эти методы позволяют добиться качественных результатов без серьёзных вложений и технических сложностей.
Для экономии времени и вычислительных ресурсов ML-разработчики придумали метод LoRA. Он позволяет изменять не все параметры модели, а лишь небольшую их часть — в зависимости от того, какую задачу вы ставите перед собой в процессе дообучения.
Ресурсы и составляющие для дообучения LLM
Чтобы дообучить большую языковую модель под конкретную задачу, необходимы специализированные данные. Обычно это пары «запрос — ответ», демонстрирующие эталонный результат. Чем выше качество этих примеров, тем надежнее будет итоговая модель.
- Для настройки стиля общения достаточно нескольких сотен таких пар.
- Для освоения узкопрофильных знаний могут понадобиться тысячи примеров.
В качестве исходной точки берут уже обученную модель — как опенсорсные решения (например, LLaMa*), так и коммерческие модели, доступные через облачные API. Выбор зависит от бюджета и целей проекта. Главное — сформулировать задачу до начала работы: это позволит сфокусировать обучение на нужных умениях и корректно оценить прогресс.
Подготовка и структура данных
Качество разметки определяет успешность всего процесса, поэтому примеры тщательно проверяют на точность и соответствие теме.
- Форматы хранения. Чаще всего используют либо JSONL — по одному JSON‑объекту в строке; либо CSV — табличный файл с разделителями. Формат выбирают так, чтобы он легко интегрировался с выбранным фреймворком.
- Токенизация. Каждый текст переводится в последовательность токенов, понятных модели. Например, предложение «Я люблю искусственный интеллект» превращается в токены [“Я”, “люблю”, “искусственный”, “интеллект”].
- Специальные токены отмечают границы ответов, элементы списков или важные фрагменты, помогая модели лучше понимать структуру данных.
Проверка результата
Качество файн-тюнинга тестируют на отдельном наборе данных, не использованном в обучении. Это показывает, насколько хорошо система обрабатывает новую информацию и дает объективную оценку качества.
Даже после того, как нейросеть прошла дообучение, нельзя забывать о постоянном контроле качества ее работы, мониторинге ИИ. Например, выявлять ошибки и галлюцинации в общении с пользователями, чтобы улучшить работу модели.
Для проверки результата могут использоваться стандартные наборы вопросов, часто состоящие из нескольких тысяч запросов. Такие наборы также называются «бенчмарки». Самый знаменитый — MMLU от OpenAI — содержит 16 тысяч таких контрольных вопросов.
Еще один — MTEB, используемый на портале Hugging Face для составления рейтинга языковых моделей. Этот бенчмарк оценивает LLM на основе того, как они решают 8 стандартных задач.
Где развернуть LLM?
Есть два метода развертывания нейросетей: on-premise и в облаке. On-premise предполагает, что модель работает на вашем собственном сервере. Этот метод более безопасен, если вы работаете с чувствительными данными, однако, он более затратный, чем облако.
После файн-тюнинга
После обучения и дообучения LLM можно провести дополнительный, финальный шаг — alignment. В рунете этот термин часто переводят как «выравнивание». Это настройка модели на соответствие человеческим ценностям и правильной интерпретации промптов. Часто применяют методику RLHF (reinforcement learning from human feedback): награждают модель за правильные ответы и наказывают за неприемлемые.
Такой подход делает систему более надежной и приближенной к ожиданиям конечных пользователей.
Поможем решить ваши бизнес-задачи
Если вас интересует дообучение LLM моделей на своих данных, а также внедрение ИИ в бизнес — напишите нам в форме ниже. Обсудим, какие инструменты ИИ больше подойдут именно в вашем случае, а еще — пришлем кейсы из мировой и российской практики об успешном внедрении нейросетей в бизнес-процессы.
