Fine-tuning (тонкая настройка, дообучение) — это процесс, когда уже обученную языковую модель дообучают на ваших собственных данных.
Примеры из жизни
-
Юридическая фирма хочет, чтобы чат-бот отвечал на вопросы клиентов по специфическим законам РФ. Fine-tuning позволяет сделать так, чтобы языковая модель знала все нюансы именно российского права, а не путала его с американским.
-
В интернет-магазине накопились истории заказов и переписка с клиентами. Разработчики берут эти данные, "кормят" ими модель — и теперь чат-бот магазина может грамотно консультировать по специфике товаров, типичным вопросам покупателей и даже реагировать на нестандартные ситуации, как опытный менеджер.
Как это работает, на примере ИИ-ассистента
- Выбираем языковую модель (например, GPT-4.1 mini)
- Собираем свои данные (документы, переписка, FAQ)
- Дообучаем модель на этих данных
- Получаем ИИ-ассистента, который говорит как ваш лучший сотрудник, а иногда даже лучше (ведь у он не устаёт и у него никогда не болит голова). А если он не может самостоятельно справиться с запросом клиента, то передаст его менеджеру.
Наверняка вы слышали про RAG — технологию, которая позволяет ИИ не выдумывать факты, а искать их в базе знаний. Давайте разберёмся, что это такое, чем fine-tuning отличается от RAG, и какой подход выбрать для вашего бизнеса.
Чем fine-tuning отличается от RAG?
| Fine-tuning | RAG |
|---|---|
| Модель учится на ваших данных и "запоминает" их | Модель ищет нужную информацию в базе знаний в реальном времени |
| Не требует отдельной базы знаний | Требует подготовки и поддержки базы знаний |
| Хорошо работает для повторяющихся задач | Лучше подходит для задач, где критически важна актуальность и точность |
| Знает только то, чему её обучили | Может использовать свежую информацию без переобучения |
Достоинства и недостатки
Fine-tuning:
Достоинства
- Высокая персонализация под бизнес-процессы
- Можно обучить специфическим формулировкам, жаргону, стилю
- Выдаёт ответы значительно быстрее, т.к. не нужен отдельный этап поиска информации
Недостатки
- Дорого и долго (особенно для больших моделей)
- Требует много качественных данных
- После обучения не знает ничего нового (придётся дообучать снова)
RAG:
Достоинства
- Быстро внедряется, не требует долгого обучения
- Легко обновлять базу знаний
- Меньше риска "галлюцинаций" (выдуманных фактов)
Недостатки
- Требует настройки отдельных процессов, таких как настройка поиска и индексация
- Может ошибаться, если база знаний некачественная
- Иногда ответы выглядят "сухо" и менее персонализированы
В каких кейсах что лучше?
- Fine-tuning — если у вас стабильная область знаний, много однотипных задач, и вы хотите, чтобы ИИ говорил на вашем языке (например, внутренний корпоративный ассистент, автоматизация рутинных писем, генерация шаблонов).
- RAG — если ваши данные часто обновляются, важна точность и актуальность, или нужно работать с большими объёмами информации (юридические консультации, поддержка клиентов, поиск по базе документов).
А можно совместить?
Конечно! Самые продвинутые решения используют оба подхода: дообучают модель на своих данных, а для сложных или новых вопросов подключают RAG. Получается гибрид — и умный, и информированный.
P.S. Не знаете, что выбрать? Пишите нам — подберём оптимальное решение для вашего бизнеса!
