Fine-tuning ChatGPT | КАК ДООБУЧИТЬ ChatGPT?

Fine-tuning | дообучение ChatGPT на собственном датасете: пошаговый гид по дообучению модели, настройке гиперпараметров и повышению качества ответов — на примере реального AI-проекта. Прошлое видео по fine-tuning - https://youtu.be/VI_OaK8s0kw?si=epte3HjXc8tnqC6m В этом видео подробно разбираем: Как реально дополучить модель чат гпт на реальных данных! • зачем нужен supervised fine-tuning и в каких задачах он эффективнее prompt-инжинеринга; • подготовку тренировочного и валидационного JSONL-файлов с правильным форматом дат и токенизацией; • загрузку данных через OpenAI API и выбор оптимальных параметров n_epochs, batch_size, learning_rate_multiplier; • запуск fine-tuning-job на GPT-4o (или другой модели), отслеживание статуса, логов и метрик потерь; • интерпретацию графика loss, проверку переобучения и корректировку параметров; • интеграцию дообученной версии в production-агента и сравнение результатов до и после обучения; • типовые ошибки (невалидная дата, несоответствие полей, слишком большой датасет) и способы их устранить; • рекомендации по масштабированию: раннее остановки, полноценная валидация, эксперименты с функцией стоимости. Материал основан на практическом опыте разработки AI-агента, поэтому каждая команда кода, каждый параметр и каждый вывод логов демонстрируются на живом примере. Если ролик оказался полезен, поддержите лайком и оставьте комментарий: какие ещё модели вы хотели бы увидеть в разборе? #FineTuning #Дообучение #ChatGPT #OpenAI #GPT4o #MachineLearning #LLM #ИскусственныйИнтеллект #ai