Fine-tuning (дообучение модели)
Fine-tuning (файн-тюнинг, дообучение) — это продолжение обучения готовой языковой модели на ваших примерах: сотни или тысячи пар «вопрос — правильный ответ». После дообучения модель лучше держит нужный стиль, формат и терминологию. Но это не способ «загрузить в модель прайс»: факты, которые часто меняются, надёжнее хранить в базе знаний.
Попробовать бесплатноFine-tuning, RAG и промпт — в чём разница
• Промпт (инструкции): текст «как себя вести», который передаётся в каждом запросе. Меняется за минуту, ничего не стоит.
• RAG (база знаний): по вопросу находятся нужные фрагменты ваших материалов и передаются модели. Обновили цену в базе — ИИ сразу отвечает по-новому.
• Fine-tuning: меняются сами веса модели. Нужны подготовленные данные, время и деньги на обучение; чтобы «обновить знания», модель приходится дообучать заново.
Когда дообучение оправдано
Когда нужен устойчивый особый формат или стиль, которого не удаётся добиться инструкциями; когда задача узкая и повторяющаяся (классификация обращений по вашим категориям, извлечение полей из документов); когда важно сократить длинные инструкции и тем самым стоимость каждого запроса на больших объёмах. Для малого бизнеса, который хочет, чтобы ИИ отвечал клиентам про цены, услуги и график, это обычно избыточно.
Типичные ошибки
• Дообучать на «сырых» переписках: модель выучит и ошибки операторов, и устаревшие цены.
• Ждать, что дообученная модель перестанет выдумывать: без поиска по базе знаний она всё так же уверенно ответит на то, чего не знает.
• Забывать про персональные данные: телефоны и имена клиентов не должны попадать в обучающие примеры.
Как в Моночате
Моночат не дообучает модель на ваших данных — он «учит» ИИ-сотрудника через базу знаний и «Память ИИ». Память пополняется парами «вопрос — ответ» из реальных диалогов операторов: перед сохранением телефоны, почта, имена и номера заказов автоматически убираются (остатки видно при проверке), а пары попадают в ответы после одобрения (или автоматически, если вы включили автоодобрение). Объём такого обучения зависит от тарифа: 200 диалогов на «Старте», 5 000 на «Бизнесе», 30 000 на «Про», 100 000 на «Команде». Исправили ответ — ИИ использует новую версию сразу, без переобучения. Подробнее — /vozmozhnosti/baza-znaniy.
Полезные ссылки
Ещё по теме
Смотрите также
Частые вопросы
Что такое fine-tuning простыми словами?
Это дообучение готовой нейросети на ваших примерах, чтобы она лучше справлялась с конкретной задачей: держала стиль, формат, термины.
Что лучше для ИИ-консультанта: fine-tuning или RAG?
Для ответов клиентам по ценам и условиям — обычно RAG: факты лежат в базе знаний, их легко обновлять, а при отсутствии материала можно передать вопрос человеку.
Можно ли дообучить модель на переписках с клиентами?
Технически да, но переписки нужно чистить от ошибок и персональных данных. Проще и безопаснее превращать удачные ответы в статьи базы знаний.
Все каналы клиентов — в одном окне
Сайт, личная страница-чат, email, Telegram, ВКонтакте и MAX. Бесплатно, без лимита операторов.
Начать бесплатно