Оптимизируем дообучение LLM: теория + гайд

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта большие языковые модели (Large Language Models, LLM) становятся неотъемлемой частью множества приложений – от интеллектуальных чат-ботов до систем анализа данных. 

Эффективное применение больших языковых моделей не обходится без тонкой настройки, потому что базовые модели, обученные на обобщенных данных, могут не учитывать уникальные особенности конкретных задач или доменов. Тонкая настройка позволяет адаптировать модель к специфическим требованиям приложения, что улучшает ее производительность и точность [1]. 

Согласно исследованию Brown et al. (2020) о модели GPT-3, тонкая настройка на специализированных наборах данных значительно повышает эффективность модели в узконаправленных задачах, таких как медицинская диагностика или юридический анализ [2].

Однако тонкая настройка может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно в части использования графических процессоров (GPU). Более того, сами большие языковые модели, запускаемые локально, сделают много боли (дорого!) при покупке мощностей для их эффективной работы [3, 4]. 

Дальше я расскажу как настроить небольшую LLM (llama-3.2-3b-instruct) так, чтобы снизить требования к оборудованию и ускорить процесс интеграции модели в бизнес-процессы.