Fine Tuning | ДООБУЧЕНИЕ AI МОДЕЛЕЙ + СРАВНЕНИЕ С RAG!

В этом видео мы подробно разбираем, что такое fine-tuning или же дообучение нейронных сетей и почему это базовый инструмент каждого ML-инженера и дата-саентиста. сравниваю fine-tuning с Retrieval-Augmented Generation (RAG) и объясняю, когда стоит использовать один метод, а когда другой. Вы узнаете пошаговый алгоритм дообучения GPT-подобной модели на собственном датасете, типовые ошибки и способы их избежать, а также реальные кейсы, где дообучение принесло кратный прирост качества. Мы обсудим подготовку датасета, подбор гиперпараметров, применение техник LoRA / QLoRA / PEFT для экономии видеопамяти и проверку результатов через метрики, валидацию и A/B-тесты. Fine-tuning позволяет адаптировать LLM под узкоспециализированный домен, сократить стоимость инференса за счёт компактных чекпоинтов, снизить число «галлюцинаций» и добиться высокой точности там, где одного RAG недостаточно. По собственному опыту я одинаково часто применяю RAG и fine-tuning: это базовые методы, которые нужно уметь комбинировать под конкретный проект. Поддержите видео лайком, оставляйте комментарии о своём опыте дообучения моделей и дайте знать, интересно ли продолжение, где мы совместно дообучим реальную GPT-модель на пользовательском датасете. Ключевые слова: fine tuning, дообучение нейронных сетей, fine tuning GPT, LLM fine tuning, обучение GPT на своих данных, RAG vs fine tuning, transfer learning, machine learning на русском, как дообучить модель, openai fine tuning, gpt дообучение, cnn обучение, lstm обучение, rnn обучение, autoencoder fine tuning, обучение нейронной сети с нуля, ml tutorial russian, ai обучение, neural network fine tuning #FineTuning #дообучениемоделей #LLM #MachineLearning #RAG #GPT #НейронныеСети #AI #DataScience #MLНаРусском