Редакция ПотокаДообучать модель рано, пока не подготовлены примеры
В руководстве AWS по supervised fine-tuning главный акцент сделан на наборе примеров. Настройка модели не исправит противоречивые ответы и неправильно размеченные пары.
Внедрим ИИ в работу вашей компании
Бесплатно разберём процессы и подготовим план запуска ИИ.
Что произошло
SFT учит модель форме и поведению ответа, а не загружает ей новую базу фактов. Для новых знаний может быть уместнее поиск по источникам; для SFT нужен отдельный проверочный набор без утечки примеров из обучения. Первоисточник.
Почему это важно
Компания часто покупает дообучение, когда ей достаточно чёткого шаблона или доступа к документам. Решение следует принимать после теста базовой модели на собственных задачах.
Как проверить у себя
Возьмите 100 реальных примеров, очистите персональные данные и запишите ожидаемые ответы. Сначала проверьте промпт и поиск по знаниям, затем оцените остаточные ошибки, которые SFT действительно может исправить.
О материале и источниках
Редакционный материал ЛИИТ. Учебные примеры вымышлены, иллюстрации созданы с помощью ИИ.
- Preparing data for supervised fine-tuning Part 1: Formatting and quality
Первичный материал от 2026-08-26; редакция отделяет заявление компании от рекомендаций для пилота.
Опубликовано