Fine-tuning для профи: дообучение моделей под задачи бренда

Промпты — это отличный костыль, но у них есть предел. Если вам нужно, чтобы модель знала 10 000 артикулов вашего товара, безукоризненно соблюдала сложный юридический стиль или работала в узкой нише, где стандартные модели «плавают» — вам нужен Fine-tuning.

За свою практику я дообучил десятки моделей для ритейла и финтеха. Главный секрет успеха здесь не в мощности GPU, а в качестве датасета и понимании того, какие слои нейросети нужно «трогать», а какие оставить в покое. В этом курсе мы разберем современные методы эффективного обучения (PEFT), которые позволяют дообучать гигантские модели даже на средних мощностях, и пройдем путь от сырого лога до готовой модели в продакшене.

Этот курс — глубокое техническое погружение в процесс дообучения (Fine-tuning) современных Open-Source моделей. Мы не будем тратить время на общую теорию нейросетей, а сосредоточимся на прикладных инструментах и пайплайнах.

Чему вы научитесь:

• Определять, когда бизнесу действительно нужно дообучение, а когда можно обойтись RAG-системой.

• Собирать и чистить специфичные датасеты: от классификации до сложных инструкций.

• Использовать методы LoRA и QLoRA для обучения моделей с миллиардами параметров на доступном железе.

• Работать с библиотеками unsloth, peft и transformers для ускорения процесса обучения в 2-3 раза.

• Оценивать качество модели не «на глаз», а с помощью метрик и валидационных выборок.

• Квантовать (сжимать) модели для их запуска на дешевых серверах без потери качества.

Курс убирает барьер между «я умею пользоваться API» и «я умею создавать собственные нейросети». Вы научитесь создавать уникальные интеллектуальные активы для компаний, которые работают быстрее, точнее и приватнее, чем общие решения от OpenAI или Anthropic.