Что такое Fine-tuning (дообучение)?

AI/ML Основы

Fine-tuning (дообучение)

Определение

Fine-tuning — настройка готовой AI-модели под вашу задачу. Бот начинает отвечать в стиле вашей компании и разбираться в отраслевой терминологии.

Как это работает

Вы берёте готовую модель (GPT, Claude) и дообучаете её на ваших данных: переписки с клиентами, база знаний, документы. Модель «впитывает» ваш стиль и терминологию.

Зачем это бизнесу

Без fine-tuning бот отвечает «обще». С fine-tuning — как ваш лучший менеджер: знает продукт, использует правильные термины, понимает контекст отрасли.

Альтернатива fine-tuning — RAG. Часто RAG проще и дешевле: не нужно дообучать модель, достаточно подключить базу знаний. В AI-Технадзор мы использовали именно RAG.

Связанные термины

LLM (Large Language Model)

LLM — это большая языковая модель, AI-система, которая понимает и генерирует текст. Для бизнеса это означает автоматизацию работы с документами, клиентами и контентом без найма дополнительных сотрудников.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG — технология, при которой AI сначала находит нужную информацию в вашей базе данных, а потом формулирует ответ. Это исключает «выдумки» и даёт точные ответы на основе ваших документов.

Токен

Токен — единица текста для AI-модели (примерно ¾ слова на русском). От количества токенов зависит стоимость работы AI, поэтому важна оптимизация промптов.

Как это работает

Зачем это бизнесу

Связанные термины

Читайте также