📚 Зачем учить ИИ, если можно дать шпаргалку? Главный секрет работы с данными
Многие хотят обучить свою нейросеть, чтобы она знала всё о компании, продуктах или специфических законах. Здесь как раз и кроется главная ошибка новичков: люди путают знания и поведение. Есть два способа сделать ИИ умнее в конкретной нише, разберем механику на аналогии студента на экзамене
1. Fine-tuning (Дообучение) — отправить ИИ в университет
Это процесс изменения весов самой нейросети. Берем модель и тренируем её на тысячах примеров, меняя структуру мозга
Механика
Это долгосрочная память. Модель учит паттерны, стиль речи, формат кода или специфический сленг
— Аналогия: отправляете студента в медвуз на 6 лет, там он учится мыслить как врач и ставить диагнозы
— Проблема: если вчера вышло новое лекарство, то студент о нем не знает, так как его обучение закончилось раньше. Чтобы добавить один новый факт, нужно переучивать модель заново (дорого и долго)
— Для чего использовать: чтобы ИИ говорил как Жириновский, писал код в стиле вашей команды или понимал узкий медицинский жаргон. Это про форму, а не содержание
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — дать открытый учебник
Метод, когда не учим модель, а даем ей шпаргалку прямо перед ответом. Находим нужный кусок информации в базе знаний и вставляем его в контекст промта
Механика
Это краткосрочная память и работа с фактами
— Аналогия: даете студенту толстый справочник по юриспруденции и говорите: ответь на вопрос, используя параграф 5 на странице 102
— Преимущество: студент ответит точно, даже если не учил этот предмет годами. Если законы изменились, то просто меняете страницу в учебнике (базе данных), переучивать студента не нужно.
— Для чего: техподдержка с актуальными ценами, поиск по юридическим документам, анализ корпоративной базы знаний. Это про СУТЬ и факты
Что выбрать?
Главное правило: Fine-tuning меняет то, как модель говорит, RAG меняет то, что модель знает. 90% корпоративных кейсов — это RAG, а не fine-tuning
Шпаргалка для выбора
— Нужна точность фактов (цены, инструкции, законы) — Только RAG. Fine-tuning будет галлюцинировать
— Нужен специфический стиль (подражание голосу бренда, жесткий формат JSON) — Fine-tuning
— Данные меняются часто — RAG
— Нужен идеальный эксперт — Гибрид. Сначала Fine-tuning (чтобы научить мыслить как эксперт), затем RAG (чтобы дать актуальные знания)
Работайте умнее, а не дольше.ТГ-канал, где сложные темы становятся простыми, а промты экономят уйму времени⬇