Концепция дообучения нейросетей в машинном обучении

Fine-Tuning (дотюнинг, дообучение) — одна из ключевых методик современного машинного обучения и искусственного интеллекта. С её помощью можно быстро и эффективно адаптировать большие нейросетевые модели под узкие задачи и особенности конкретной сферы. Такой подход помогает экономить вычислительные ресурсы, снижает затраты на обучение и позволяет запускать новые продукты на базе искусственного интеллекта в короткие сроки. В тексте рассмотрим, как работает Fine-Tuning, чем он отличается от обучения с нуля, какие бывают сценарии и методы его применения, а также дадим практические примеры и советы по основным этапам и инструментам дообучения.

Содержание

Что такое fine-tuning в машинном обучении

Fine-Tuning (дообучение) — это специальная процедура, позволяющая адаптировать уже предобученную нейросетевую модель под новую задачу или на новые данные. Связан этот метод с принципом transfer learning (перенос обучения): модель изначально обучается на большом и универсальном датасете, а затем частично дообучается на данных, характерных для вашей задачи.

Зачем это нужно? Главные причины:

Экономия ресурсов — необязательно тратить время и вычисления на полное обучение модели с нуля.
Ускорение внедрения — дообученные решения внедряются быстрее, процесс тестирования и прогона данных занимает меньше времени.
Использование больших моделей — только так возможно эффективно применять крупные языковые и визуальные модели, требующие огромных ресурсов на полное обучение.

Fine-Tuning позволяет использовать весь опыт и возможности сложных моделей, подстраивая их под конкретную предметную область, специфику языка или даже корпоративные стандарты. Такой подход особенно удобен для адаптации генеративных нейросетевых моделей и систем компьютерного зрения для уникальных задач, где свои данные и требования.

Отличие fine-tuning от полного обучения модели с нуля

В машинном обучении модели можно обучать полностью с нуля или дообучать на базе уже имеющихся знаний. Первое — это полное обучение (pre-training), когда все параметры нейросети и все её веса настраиваются только на вашем датасете. Второе — fine-tuning, когда уже готовую (предобученную на большом массиве данных) модель подгоняют под вашу задачу через небольшой дополнительный цикл обучения.

В случае с большими языковыми моделями (LLM) или системами компьютерного зрения полное обучение требует огромных затрат. Это высокие требования к железу, большим наборам данных и времени. Fine-Tuning же позволяет быстро получить адаптированную модель без лишних ресурсов.

Примеры из практики:

RuGPT — дообучение языковой модели на новостных и пользовательских текстах.
СберКорус, YandexGPT — российские LLM, которые часто подвергаются дообучению по специализированным корпоративным, юридическим или сервисным текстам, чтобы лучше понимать специфику и лексику.

Fine-Tuning подходит как для ускорения внедрения, так и для тестов новых сценариев, не требуя дорогостоящей инфраструктуры для обучения с нуля каждый раз.

Основные этапы и принципы fine-tuning

Процесс дообучения включает в себя несколько обязательных шагов. Выполняйте их последовательно, чтобы добиться высокой точности и минимизировать риски переобучения.

Выбор предобученной модели. Подберите модель, которая изначально “знает” достаточно общего — например, GPT, BERT, ViT для языковых и визуальных задач.
Подготовка датасета. Соберите и разметьте данные под задачу. Важно, чтобы они отражали нужные сценарии использования.
Запуск дообучения. Запустите процесс fine-tuning на своих данных. Обычно понадобятся инструменты вроде PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers.
Настройка гиперпараметров. Проверьте и проверьте значения lr (learning rate — скорость обучения), batch size (размер батча), количество эпох (проходов по датасету). Маленький learning rate зачастую предотвращает “забывание” моделью общего опыта.
Валидация качества. Применяйте отдельный валидационный датасет. Оценивайте показатели точности, полноты и потери.

Главное — тщательно подбирайте и очищайте выборку для дообучения. Слишком маленький датасет ведёт к переобучению (overfitting): модель будет хорошо запоминать примеры, но плохо работать на новых данных. Разнообразие, качество и балансировка данных критичны.

Классические и продвинутые методы fine-tuning

Процедура дообучения может быть реализована разными способами. Ниже рассмотрим основные варианты и их особенности.

Полное дообучение всех параметров

Модель “дообучается” по вашему датасету, изменяя абсолютно все свои параметры. Такой подход используют, если ваша задача сильно отличается от оригинального задания при pre-training. Требует больше ресурсов, чаще встречается при работе с небольшими моделями.

Частичное дообучение (заморозка слоёв)

Здесь вы “замораживаете” часть слоёв (например, начальные), чтобы их параметры не изменялись. Дообучаются только последние (или выборочные) слои. Такой подход экономит время и снижает риск переобучения, если задача похожа на оригинальную.

Аддитивные методы: adapter-слои, prompt tuning, soft prompts

Adapter-слои — добавляются небольшие дополнительные блоки между слоями нейросети, которые обучаются отдельно, а основные веса не меняются. Удобно, когда надо поддерживать сразу несколько доработанных под разные задачи моделей на одной базе.
Prompt tuning, soft prompts — модель обучается на специальных коротких фразах “подсказках”. Часто используется в языковых моделях для быстрой подстройки под конкретные шаблоны вопросов или задач.

Методы reparameterization: LoRA, QLoRA

Эти методы позволяют значительно сократить затраты видеопамяти и ускорить обучение:

LoRA — вместо полного обучения параметров используются дополнительные низкоранговые матрицы, сильно снижая объём хранения новых весов.
QLoRA — сочетает LoRA с квантованием весов, дополнительно экономит память и ускоряет процесс.

PEFT-подходы (parameter-efficient fine-tuning) — это все методы, где экономится память и ускоряется адаптация моделей за счёт оптимизации только небольшой части параметров. Их плюс — быстрая настройка и минимальные требования к ресурсам. Но главный минус — иногда адаптация ограничена, и не все задачи можно реализовать только этими способами.

Fine-tuning больших языковых моделей

Дооптимизация крупных языковых моделей (Large Language Models, LLM) на русском языке позволяет решать уникальные задачи. Такие задачи могут включать автоматизацию поддержки, генерацию текстов, анализ мнений и автоматический перевод для российского сегмента. Тонкая настройка дает возможность адаптировать глобальные архитектуры под локальные потребности: родной лексикон, бизнес-термины, сленг, диалекты. Это особенно важно для моделей, обученных на общемировых данных, где мало русскоязычных примеров.

Для работы с LLM в России часто используют дообучение на инструкционных наборах данных (supervised fine-tuning). Такие датасеты, например, составляют из реальных запросов клиентов или технической документации. Другой подход — обучение с подкреплением на обратной связи от людей (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). На этом этапе эксперт оценивает качество сгенерированных ответов, и модель учится выбирать лучшие.

Supervised fine-tuning — позволяет обучить модель выполнять задачи по конкретным инструкциям на русском. Используется в чат-ботах банков, государственных сервисах, крупных онлайн-платформах (пример: SberChat, YandexGPT, YaLM).
RLHF — улучшает восприятие модели, делает ответы более точными и понятными для пользователей. Используется для доводки голосовых ассистентов и экспертных помощников.

В процессе дообучения часто используют open-source языковые модели, такие как RuGPT, SberChat, YaLM. Для эффективной работы требуется подбор релевантных текстов и корректная разметка данных.

Применение Fine-tuning для визуальных моделей и других задач

Модели компьютерного зрения применяют дообучение для распознавания объектов, видов товаров, медицинских изображений или знаков в государственных программах. Это дает возможность решать специфические задачи, где важна локализация по стране, язык интерфейса или уникальные форматы данных.

Распознавание товаров в маркетплейсах, электронных магазинах: дообучение моделей на фотографиях реальных товаров из РФ позволяет повысить точность поиска и рекомендательных систем.
Медицина: адаптация нейросетей под кириллические шрифты на снимках, автоматический анализ рентгенов, МРТ. Нейросети лучше понимают надписи и комментарии, привычные российским врачам.
Госпрограммы: распознавание документов и государственных бланков, где есть уникальные шаблоны, кириллица и определенная структура.

Для дообучения часто выбирают open-source архитектуры: например, YOLO и Detectron2 для задач распознавания, а также готовые модели от RuOpenCV и российские фреймворки. Можно комбинировать разные уровни настройки — полное или частичное дообучение, добавляя специальный слой для русскоязычных меток.

Особенность: требуется собрать качественный датасет с отснятыми объектами, размеченными вручную или полуавтоматически. Важно учесть российскую специфику, чтобы модель корректно работала на новом материале.

Подготовка данных для дообучения

Качественные данные — основа успешного Fine-tuning. В России часто сталкиваются с нехваткой открытых корпусов и необходимостью доработки существующих наборов. Необходимо уделять внимание нескольким ключевым моментам:

Сбор: Найди и собери тексты, изображения, записи, релевантные задаче и языку. Используй сайты с отзывами, форумы, внутренние базы компаний и открытые госреестры.
Разметка: Проверь и разметь каждую запись по нужным категориям. Вручную пометь, где позитивный/негативный отзыв, что изображено на фото. Надежная разметка — залог хорошей работы модели.
Очистка: Убери шум, дубликаты, случайные символы, нерелевантные записи. Для текстов это стоп-слова, html-разметка, личные данные. Для картинок — нечеткие снимки, посторонние объекты.
Балансировка: Уравновесь количество примеров между разными классами, чтобы модель не переобучилась на доминирующий вариант. При необходимости добавь синтетические данные (аугментация).

Шаг	Описание
Поиск корпусов	Поиск открытых русскоязычных датасетов, корпоративных архивов, публикаций
Разметка	Маркировка каждого примера: тема, категория, тег, класс
Очистка	Удаление лишних символов, фильтрация дубликатов, защита персональных данных
Адаптация	Добавление данных с актуальной лексикой, редкими случаями для таргетированных задач

В российских условиях бывает полезно использовать отзывы пользователей, наборы из открытых API сервисов РФ, госотчеты и специализированные ресурсы (например, Opendata Mos.ru, Data Gosuslugi). Корпоративные данные требуют дополнительной анонимизации и согласования.

Следи за качеством разметки и балансом классов. Плохо подготовленные входные данные ухудшают итоговое качество даже самой современной модели.

Практические примеры использования fine-tuning

Fine-tuning часто применяется в самых разных областях. Эта технология помогает адаптировать искусственный интеллект под задачи определённого бизнеса или даже отдельной профессии. Рассмотрим наиболее распространённые сценарии использования дообучения моделей в российских реалиях.

Индивидуализация чат-ботов для банков и онлайн-сервисов. Модели обучают на диалогах и обращениях клиентов из России. После fine-tuning такой бот лучше понимает местные термины и специфику услуг.
Экспертные системы для профессий. В медицине дообучают модели на текстах российских врачей, истории болезней. В юриспруденции – на российских законодательных актах и судебных решениях.
Генерация изображений с учетом российских реалий. Дообученные визуальные модели генерируют изображения с узнаваемыми российскими деталями – архитектурой, культурой, брендами.
Улучшение поисковых алгоритмов. Доработанные языковые модели точнее учитывают особенности Рунета, делая выдачу актуальной для российских пользователей.

Основные сложности и тонкости при дообучении

Процесс fine-tuning не всегда идет гладко. Важно знать об основных требованиях и трудностях, чтобы добиться качественного результата.

Катастрофическое забывание
Если модель слишком долго учится на новых данных, она может “забыть”, чему научилась ранее. Контролируй размер датасета, смешивай старые и новые данные, чтобы сохранить баланс.
Переобучение на маленьком датасете
Дообучая на небольшом объёме, есть риск, что модель подстроится только под эти примеры. Используй регуляризацию, рандомизацию подборок, проверяй качество на отложенных данных.
Сложный выбор гиперпараметров
Параметры обучения (learning rate, batch size, число эпох) сильно влияют на итог. Начинай с небольших шагов обучения и тестируй несколько вариантов, чтобы найти оптимальные настройки.
Нехватка GPU и ресурсов
Современные большие языковые модели требуют производительных видеокарт. Применяй методы оптимизации ресурсов: частичное дообучение, LoRA, adapter-слои. Можешь запускать обучение в облачных сервисах. Используй распределенное обучение, если есть несколько GPU.

Выводы по выгоде и возможностям fine-tuning

Дообучение моделей экономит ресурсы, ускоряет внедрение AI и позволяет решать задачи, важные для российского рынка. Fine-tuning нужен в банках, медицине, поиске и помогает сделать нейросети ближе к нуждам русскоязычных пользователей.

Заключение

Fine-tuning — это реальный путь быстро создавать и внедрять AI-продукты, максимально соответствующие российской специфике. Дотюнинг открывает бизнесу и разработчикам широкие возможности без лишних затрат.

Читать новости ИИ и технологий в Telegram.

HuggingFace	Глобальная экосистема библиотек для дообучения и загрузки моделей. Поддерживает русский язык, содержит датасеты и модели для РФ (RuGPT, SberChat, YaLM).
DeepPavlov	Российский проект с инструментами для обучения и дообучения языковых моделей на русском. Есть готовые сценарии, интеграции и поддержка облачного запуска.
СберDevices	Платформа для разработки своих голосовых и текстовых AI на русском языке. Доступны модели, примеры и документация.
Яндекс DataSphere	Облачная платформа для обработки данных, обучения и дообучения моделей. Интеграция с инфраструктурой Яндекса, поддержка российских языковых моделей.
PyTorch и TensorFlow	Open-source библиотеки для самостоятельной разработки, обучения и дообучения любых нейросетей. Активное сообщество в России, много обучающих примеров.
Colab-ноутбуки	Способ бесплатного или недорогого запуска обучения на выделенных серверах. Поддерживается работа с LLM, есть русскоязычные инструкции и ноутбуки.