Как дообучить языковую модель, если нет мощного железа

В последние годы большие языковые модели (LLM) доказали: они генерируют классные тексты, отлично справляются с отработкой типовых запросов в поддержке клиентов и помогают автоматизировать целые бизнес-процессы.

Есть проблема: решения «из коробки» редко готовы к применению на реальных задачах. Они могут не учитывать гайды бренда, специфику отрасли или предпочтения пользователей. Чтобы адаптировать языковую модель под конкретные задачи, повысить качество и предсказуемость ответов, её дообучают.

Если вы не сталкивались с задачей дообучения моделей, вполне возможно, вы думаете, что это дорого и долго — и вообще всё равно, что сделать свою собственную Llama, GPT-5 или Mistral. Это не так. Дообучение — не настолько масштабная задача, а главное, существуют десятки методов и техник, доступных в том числе малому бизнесу.

Зачем дообучать LLM

Готовые большие языковые модели (LLM) представляют собой универсальный фундамент, но редко отвечают «из коробки» всем требованиям бизнеса. Дообучение необходимо, чтобы:

• Адаптировать стиль и тональность текстов, чтобы генерируемые тексты соответствовали голосу компании и не противоречили внутренним стандартам.
• Внедрить отраслевые или корпоративные знания: научить модель работать с узкоспециализированной терминологией и бизнес-правилами (финансы, медицина, юриспруденция и т.п.).
• Повысить точность и консистентность ответов: уменьшить долю ошибок, особенно в критичных задачах обслуживания клиентов или автоматизации ключевых процессов.
• Учесть пользовательские предпочтения: в чат-ботах и системах рекомендаций важно учитывать фидбэк и историю активности клиентов.
• Оптимизировать затраты и ускорить вывод продукта: дообучение позволяет сохранять актуальность решений и быстро реагировать на изменения рынка без полного переобучения модели.

Многообразие методов

Спектр подходов к адаптации LLM широк.

На одном полюсе — RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) и его производные (DPO, DRPO), требующие кластеров GPU (графических процессоров), разработки отдельной модели вознаграждения и долгих итераций обучения. Такие методы оправданы в крупных корпорациях с серьёзными бюджетами и задачами критической важности.

На другом полюсе — Parameter-Efficient Fine-Tuning (LoRA, prefix-tuning, adapter-tuning) и prompt-based техники (few-shot, zero-shot), позволяющие конфигурировать лишь малую часть параметров или вовсе обходиться без донастройки, полагаясь на промпты. Эти лёгкие приёмы делают дообучение LLM доступным стартапам, малому бизнесу и вообще любому энтузиасту.

Между этими полюсами есть промежуточные варианты: SimPO и ORPO оптимизируют предпочтения без разработки отдельной модели-судьи и минимизируют нагрузку на память. Комбо DPO + LoRA помогает быстро и незатратно научить модель выбирать те ответы, что больше нравятся людям — дорабатывая не всю модель, а лишь компактные надстройки поверх неё.

Что такое «малая ресурсность»

В контексте этой статьи под «малой ресурсностью» методов мы будем подразумевать те, что не требуют тяжёлой инфраструктуры по сравнению с полным дообучением или RLHF. Мы будем опираться на следующие показатели:

• GPU-память — объём видеопамяти, необходимый для размещения активной и, если нужно, эталонной копии модели.
• Количество GPU — число графических процессоров и их тип (например, H100, A100, RTX 4090), требуемое для непрерывного качественного обучения.
• Время обучения — относительная длительность цикла дообучения по сравнению с полным SFT или RLHF-итерациями.
• Число настраиваемых параметров — сколько весов модели обновляется от десятых долей процента (LoRA, prefix-tuning) до 100 % (полное SFT).

Методы, которым мы уделим внимание, уменьшают эти показатели в 2–10 раз по сравнению с классическим RLHF или полным fine-tuning, делая дообучение LLM доступным даже на паре GPU потребительского класса.

Бизнес-задачи, где требуется дообучение LLM

Кастомизация ответов в чат-ботах и виртуальных ассистентах

Базовые модели могут отвечать слишком формально, не знают важных нюансов вашего продукта. Дообучение позволяет сделать из бота полноценного сотрудника компании, владеющего корпоративным стилем общения, знающего всё о компании и умеющего правильно эскалировать запросы клиентов в техподдержку.

• Генерация и корректура текстов под tone of voice бренда. Модель должна создавать контент, соответствующий тону бренда — от дружелюбного и неформального до строгого B2B-стиля. Дообучение на корпусе текстов компании помогает сохранить узнаваемость и консистентность.
• Автоматическая обработка и классификация внутренних документов. Стандартные LLM плохо справляются с внутренней терминологией и процедурами. Дообучение на корпоративных данных повышает точность извлечения информации, категоризации заявок и генерации отчётов.
• Персонализированная рассылка и таргетинг. Модель учится адаптировать сообщения под сегменты аудитории на основе предыдущих откликов и истории активности клиентов. Дообучение помогает персонализировать коммуникации и не выжигать аудиторию чрезмерным объёмом посланий.
• Специализированные отраслевые приложения (финансы, HR, медицина). В регулируемых отраслях критична точность терминологии и соблюдение комплаенс-требований. Дообучение нужно, чтобы учитывать отраслевые знания и снижать риски некорректных рекомендаций или нарушений.

Классификация методов малоресурсного дообучения

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

LoRA/QLoRA

Встраивает низкоранговые адаптеры в весовые матрицы модели. Обновляется 0,1–1% параметров, обучение на одном GPU занимает часы. Используется для быстрой донастройки модели, например, под новые разделы FAQ или региональные особенности.

Prefix-tuning

Модель учится лишь набору «префиксных» векторов, добавляемых к каждому запросу. Модель учится небольшому набору префиксных векторов — это специальный набор параметров, которые автоматически подставляются к любому новому запросу. Благодаря этому модель учится учитывать ваши требования, но при этом её основные «знания» не затронуты. Префиксы весят доли процента от модели и переключаются мгновенно.

Adapter-tuning

В модель вставляют небольшие адаптерные блоки между слоями трансформера. Параметры адаптеров составляют 1–3% от модели, легко комбинируются для разных задач типа маркетинговых или создания техдокументации.

Лёгкие алгоритмы оптимизации предпочтений

DPO + LoRA

Комбинация прямо оптимизирует модель под пары ответов — предпочитаемый А vs не предпочитаемый Б — без участия модели вознаграждения и PPO. Комбо с LoRA снижает нагрузку на память и ускоряет цикл донастройки ответов чат-бота под оценки людей.

SimPO

Ещё проще, чем DPO: не требует справочной модели, обновляет политику напрямую с учётом предпочтений. Экономит ~20% времени и памяти по сравнению с DPO, подходит для доработки рекомендаций.

ORPO

Использует отношение шансов (odds ratio) для preference learning без эталонной модели. Обновляет 100% параметров модели через специальную функцию потери, но требует лишь одной копии модели в памяти.

Смешанные приёмы и «ультра-лёгкие» подходы

Few-shot/Zero-shot prompting

Вообще не требует дообучения модели: достаточно продуманных примеров в промпте. Быстро внедряется для разовых задач, например, создания заголовков или классификации отзывов без инфраструктуры.

Lightweight distillation и pseudo-labeling

Генерируют разметку «машинным» учителем на больших неразмеченных датасетах, затем дообучают компактную модель. Подходит для построения узкоспециализированных чат-ботов при ограниченном бюджете и данных.

Рекомендации по внедрению

Выбор метода под бюджет и сроки

• Стартапам и малому бизнесу с ограниченным бюджетом стоит начать с LoRA, prefix-tuning или ORPO: быстрая настройка на одном—двух GPU и результаты за часы, максимум — дни.
• Средним командам с доступом к нескольким GPU подходят SimPO и DPO+LoRA: оптимальный баланс качества и ресурсов.
• Крупные проекты могут сочетать PEFT со сложными алгоритмами оптимизации предпочтений (DPO, DRPO) для задач, где важна максимальная точность и устойчивость.

Инфраструктурные соображения (облако vs on-premise)

• Облако (AWS, Azure, GCP) — быстрое масштабирование и доступ к топовым GPU, удобно для экспериментальных циклов.
• On-premise подходит для высоких требований к безопасности и контролю данных, но требует вложений в железо и команду DevOps.
• Гибридные решения — основная работа в облаке, чувствительные данные держать локально, а готовые решения переносить в прод.

Мониторинг качества и быстрая итерация

Внедрите автоматический сбор метрик — точность ответов, доля отказов, пользовательские оценки.

Используйте A/B-тестирование разных версий адаптации (LoRA vs prefix-tuning) для выбора оптимального метода.

Регулярные оценивайте работу моделей — после изменения данных, процессов или целевой аудитории быстро дообучайте или переключайте префиксы.

Что в итоге

• Малоресурсные методы дообучения LLM позволяют бизнесу адаптировать универсальные модели под свои задачи без больших вложений в инфраструктуру.
• LoRA, prefix-tuning и ORPO обеспечивают быструю настройку на одном GPU, SimPO и DPO + LoRA дают баланс между качеством и ресурсами, а prompt-based подходы и легкие distillation-приёмы предлагают мгновенные апдейты моделек без дообучения.
• Выбор метода зависит от бюджета, доступных GPU и ожидаемого качества. Облачные сервисы ускоряют эксперименты, on-premise гарантирует безопасность, а гибридный подход объединяет плюсы обоих миров. Ключ к успеху — системный мониторинг качества и готовность к быстрым итерациям.
• Внедряя малоресурсное дообучение, компании получают возможность тестировать гипотезы и масштабировать ИИ-решения быстрее, снижая барьеры входа и повышая возврат инвестиций в LLM.

‍

Подпишитесь на наш телеграм-канал