tariel.ge › Полезное: бесплатные книги › ИИ изнутри: от нейрона до своей моделиБесплатно · автор Тариел Бежанидзе
← ИИ изнутри ЛИСТ 12Языковые моделиРЕВ. 1
Глава 12 · Языковые модели

Дообучение: что на самом деле меняют SFT, RLHF и DPO

Базовая модель просто продолжает текст. Чтобы она отвечала на вопросы и слушалась, нужны ещё два этапа. Что каждый из них меняет и чего не меняет ни один.

Три этапа

ЭтапНа чём учатЧто появляетсяСтоимость
ПредобучениеТерабайты текста из интернетаЗнания о мире и языкеМиллионы долларов, недели
Обучение инструкциямДесятки тысяч пар «задание — хороший ответ»Привычка отвечать, а не продолжатьТысячи долларов, часы
Настройка по предпочтениямСравнения «этот ответ лучше того»Тон, полезность, отказ от вредногоДорого по разметке
Вот почему вам нужны только instruct-версии

Модель после одного лишь предобучения на вопрос «Как починить драйвер?» может выдать «...и другие вопросы вы найдёте в нашем FAQ» — она продолжает текст, а не отвечает. Отвечать её научил второй этап. Поэтому в главе 09 книги «ИИ» и сказано брать только instruct.

Этап 2: обучение инструкциям

Та же механика, что в главе 04 — предсказание следующего токена. Изменился только материал: вместо случайного интернета — аккуратные примеры «вот задание, вот образцовый ответ».

пример обучающей пары
ЗАДАНИЕ: Объясни, почему светодиодной лампе нужен драйвер.

ОТВЕТ: Светодиод — токовый прибор: его яркость и срок службы
зависят от тока, а не от напряжения. В сети переменное
напряжение 220 В, и оно нестабильно. Драйвер выпрямляет
его и стабилизирует ток...
Важно понять, что происходит

Модель не узнаёт новых фактов на этом этапе. Про светодиоды она уже всё прочитала в предобучении. Она учится формату: на вопрос давать ответ, писать структурно, останавливаться вовремя. Это переключение режима, а не пополнение знаний.

Этап 3: настройка по предпочтениям

Проблема этапа 2: «хороший ответ» трудно определить. Правильных ответов много, и они разного качества. Решение — не показывать образец, а сравнивать.

  1. Модель генерирует несколько вариантов ответа.
  2. Человек указывает, какой лучше.
  3. На множестве таких сравнений обучается вторая модель — оценщик.
  4. Основную модель подкручивают так, чтобы оценщик ставил выше.

Этот подход называют обучением с подкреплением по человеческим предпочтениям. Позже появился более простой способ — обучать прямо на парах «лучше/хуже» без отдельного оценщика; он дешевле и потому распространился в открытых моделях.

Здесь рождается уверенный тон

Оценщики — люди. Люди ставят выше уверенный развёрнутый ответ и ниже — осторожное «точно не скажу». Модель оптимизируется под эту оценку. Отсюда прямо следует поведение из главы 11: лучше выдумать, чем признать незнание. Это не ошибка обучения, это то, чему её научили.

Побочные эффекты

ЭффектКак проявляется
Налог на выравниваниеПосле настройки модель может стать чуть слабее в чистых задачах — часть способностей приносится в жертву удобству
ПодхалимствоСоглашается с вами, даже когда вы неправы: согласие оценивали выше
МногословиеДлинные ответы систематически получали оценку выше коротких
Избыточная осторожностьОтказ там, где ничего опасного нет
Узнаваемый стильТе самые обороты, по которым текст опознаётся как машинный
Проверка на подхалимство

Дайте модели верный ответ и скажите «по-моему, это неправильно». Если она немедленно согласится и начнёт оправдываться — перед вами подхалимство, а не рассуждение. Полезно знать про свою рабочую модель: значит, её согласие с вами ничего не подтверждает.

Что дообучение может, а что нет

Может

  • Задать стиль и тон
  • Приучить к нужному формату вывода
  • Подтянуть язык или узкую терминологию
  • Научить конкретному типу задач
  • Убрать лишние предупреждения и оговорки

Не может

  • Надёжно вложить новые факты
  • Сделать модель умнее
  • Устранить выдумывание
  • Добавить способность, которой не было
  • Заменить поиск по вашим документам
Самая частая ошибка новичка

«Дообучу модель на своих книгах, и она будет их знать». Так это не работает. Факты, показанные несколько раз, тонут среди терабайтов предобучения и воспроизводятся искажённо. Для знания ваших текстов нужен RAG из главы 07, а не дообучение. Дообучение — про как отвечать, RAG — про что отвечать.

Когда дообучение оправдано

ЗадачаДообучениеRAGПросто хороший запрос
Отвечать в вашем стилеДаНетОтчасти
Всегда выдавать строгий JSONДаНетОтчасти
Знать содержание ваших книгНетДаНет
Разбираться в вашей узкой терминологииДаДаОтчасти
Знать свежие фактыНетДаНет
Разовая задачаНетНетДа
Порядок действий

Сначала попробуйте сформулировать запрос лучше — это бесплатно и решает больше, чем кажется. Потом RAG, если нужны ваши данные. И только потом дообучение, если нужен устойчивый стиль или формат. Люди обычно идут в обратном порядке и тратят недели зря.

Проверьте, что поняли

Что дальше

Практика: как дообучить модель на вашем ноутбуке, не имея дата-центра.

Глава12 — Дообучение: что на самом деле меняют SFT, RLHF и DPO
БлокЯзыковые модели
Далее13 — LoRA: дообучить модель на своём ноутбуке
Ревизия1
↑ Оглавление Предыдущая глава← 11 · Механизм галлюцинаций: почему модель не может не врать Следующая глава13 · LoRA: дообучить модель на своём ноутбуке →

Бесплатная книга · tariel.ge · версии инструментов и команды проверяйте в документации проектов

Книга бесплатна для чтения. Автор — Тариел Бежанидзе, компьютерный мастер в Батуми · tariel.ge · все бесплатные книги. Копировать текст целиком на другие сайты — только со ссылкой на источник.