Fine-tuning – процесс адаптации предобученной модели к специфической задаче или домену через дополнительное обучение на целевых данных. Это критически важная техника, позволяющая leverage огромные вычислительные затраты предобучения для создания специализированных моделей с относительно небольшими ресурсами1.

Зачем нужен fine-tuning

Предобученные модели вроде GPT или BERT обладают общими языковыми способностями, но могут недостаточно хорошо работать на специфических задачах или доменах. Fine-tuning решает эту проблему, адаптируя модель под конкретные требования.

Сценарий Проблема base модели Решение через fine-tuning Требуемые данные
Специфичный домен Недостаточно знаний медицинской/юридической терминологии Обучение на доменных текстах 10K-100K примеров
Специфичная задача Общая генерация не оптимальна для классификации Supervised fine-tuning на labeled данных 1K-10K примеров
Формат вывода Нестабильный формат ответов Обучение на примерах нужного формата 500-5K примеров
Стиль и тон Не соответствует корпоративному стилю Обучение на примерах желаемого стиля 1K-5K примеров

Типы fine-tuning

Full fine-tuning

Классический подход – обновление всех параметров модели на новых данных. Это максимально гибкий метод, позволяющий модели полностью адаптироваться к новой задаче, но требует значительных вычислительных ресурсов и рискует catastrophic forgetting – потерей исходных способностей модели2.

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

Современные методы PEFT обучают только небольшое количество дополнительных параметров, оставляя основные веса модели замороженными. Это драматически снижает требования к памяти и вычислениям, сохраняя при этом качество адаптации.

Метод Trainable параметры Механизм Преимущества
LoRA 0.1-1% от полной модели Low-rank адаптерные матрицы Эффективность, нет catastrophic forgetting
Prefix-tuning 0.01-0.1% Обучаемые префиксы к каждому слою Минимальная память
Adapter layers 1-5% Маленькие NN модули между слоями Модульность, легкое переключение
QLoRA 0.1-1% LoRA + 4-bit квантизация Fine-tuning 70B моделей на consumer GPU

LoRA: революция в эффективном fine-tuning

Low-Rank Adaptation (LoRA) стал де-факто стандартом для efficient fine-tuning. Метод основан на гипотезе, что адаптация моделей происходит в низкоранговом подпространстве3.

Вместо обновления весовой матрицы W, LoRA добавляет decomposed матрицы: W + BA, где B и A – маленькие матрицы (например, если W размером 1024×1024, то B может быть 1024×8, а A – 8×1024). Только B и A обучаются, что требует в сотни раз меньше памяти.

Подготовка данных для fine-tuning

Качество обучающих данных критически важно для успешного fine-tuning. Плохие данные приведут к плохой модели, независимо от метода обучения.

Количество и разнообразие данных

  • Минимальный объем: Для простых задач достаточно 500-1000 качественных примеров; для сложных может требоваться 10K+
  • Разнообразие: Данные должны покрывать различные случаи, edge cases и вариации задачи
  • Баланс классов: Для классификации важен баланс между категориями, иначе модель будет biased
  • Качество > количество: Лучше 1000 качественных примеров, чем 10K зашумленных

Форматирование данных

Данные для fine-tuning обычно представляются в виде пар вход-выход (prompt-completion). Структура промпта должна быть консистентной между обучением и inference.

Пример для задачи классификации тональности:

Prompt: "Классифицируй тональность отзыва: [текст отзыва]\nТональность:"
Completion: "Положительная"

Процесс fine-tuning: лучшие практики

Выбор базовой модели

Фактор Соображения Рекомендации
Размер Больше = лучше качество, но дороже 7B для экспериментов, 13B-70B для production
Архитектура Encoder-only, decoder-only, encoder-decoder Decoder-only (LLaMA, GPT) для большинства задач NLP
Предобучение На каких данных обучена базовая модель Ближайший домен к вашей задаче
Лицензия Открытая vs проприетарная LLaMA 2/3, Mistral для коммерческого использования

Гиперпараметры обучения

Настройка гиперпараметров существенно влияет на результат fine-tuning4.

  • Learning rate: Обычно на 1-2 порядка ниже чем при обучении с нуля (1e-5 до 5e-4)
  • Batch size: Максимально возможный для вашего hardware (4-32 для PEFT на consumer GPU)
  • Epochs: 3-5 для большинства задач; больше риск переобучения
  • Warmup steps: 5-10% от total steps для стабильного начала обучения
  • Weight decay: 0.01-0.1 для регуляризации

Мониторинг обучения

Критически важно отслеживать метрики во время обучения для предотвращения переобучения и своевременной остановки:

  • Training loss: Должна стабильно снижаться
  • Validation loss: Если начинает расти при падающей training loss – переобучение
  • Task-specific metrics: Accuracy, F1, BLEU – в зависимости от задачи
  • Gradient norms: Для выявления exploding/vanishing gradients

Оценка качества fine-tuned моделей

Evaluation должна быть многогранной, включая как количественные метрики, так и качественный анализ.

Тип оценки Метрики/Подходы Что проверяем
Количественная Task metrics (accuracy, F1, perplexity) Производительность на целевой задаче
Сохранение способностей Benchmarks на общих задачах Не ухудшилась ли общая компетентность
Качественная Manual review примеров Реальное качество генерации
Edge cases Специально подобранные сложные примеры Робастность модели

Продвинутые техники

Instruction tuning

Специальный тип fine-tuning для улучшения способности модели следовать инструкциям. Модель обучается на разнообразном наборе задач, каждая представленная как instruction. Это основа "instruct" версий моделей вроде GPT-4, Claude5.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Техника, используемая для выравнивания модели с человеческими предпочтениями. Включает три этапа:

  1. Supervised fine-tuning: Обучение на демонстрациях высокого качества
  2. Reward modeling: Обучение модели предсказывать human preferences
  3. RL optimization: Оптимизация policy модели через PPO или аналогичные алгоритмы

Continual learning

Способность модели обучаться на новых данных без catastrophic forgetting предыдущих знаний. Техники включают:

  • Elastic Weight Consolidation: Защита важных весов от изменений
  • Progressive Neural Networks: Добавление новых параметров для новых задач
  • Experience Replay: Миксирование старых данных с новыми при обучении

Практические соображения

Вычислительные требования

Fine-tuning требует значительных ресурсов, но PEFT методы делают его доступным даже на consumer hardware:

  • 7B модель + QLoRA: Возможно на RTX 3090/4090 (24GB VRAM)
  • 13B модель + QLoRA: Требует 40GB+ VRAM (A6000, A100)
  • 70B модель + QLoRA: Возможно на 2×A100 80GB или облачных решениях

Версионирование и эксперименты

Как при любом ML, важно tracked experiments, гиперпараметры, данные и результаты. Инструменты вроде Weights & Biases, MLflow помогают организовать процесс.

Deployment и serving

Fine-tuned модели можно развертывать через:

  • Local inference: vLLM, TensorRT-LLM для оптимизированного inference
  • Cloud platforms: Hugging Face Inference Endpoints, AWS SageMaker
  • Quantization: 8-bit, 4-bit для уменьшения размера и ускорения

Ключевые выводы

  • Fine-tuning позволяет адаптировать предобученные модели к специфическим задачам с относительно небольшими данными и ресурсами
  • PEFT методы вроде LoRA и QLoRA делают fine-tuning доступным на consumer hardware
  • Качество данных критически важно – лучше меньше качественных примеров, чем много зашумленных
  • Мониторинг обучения и оценка на diverse тест-сете необходимы для предотвращения переобучения

Примечания и источники

  1. Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. ACL. ↑
  2. Kirkpatrick, J., et al. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. PNAS. ↑
  3. Hu, E. J., et al. (2021). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. ICLR 2022. ↑
  4. Mosbach, M., et al. (2020). On the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and Strong Baselines. ↑
  5. Wei, J., et al. (2022). Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners. ICLR. ↑