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, то, возможно, думаете, что это дорого и долго — и вообще то же, 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. В материале — о малоресурсных методах дообучения языковых моделей под узкие задачи.

Зачем дообучать LLM

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

1. Адаптировать стиль и тональность текстов, чтобы генерируемые тексты соответствовали голосу компании и не противоречили внутренним стандартам.
2. Внедрить отраслевые или корпоративные знания: научить модель работать с узкоспециализированной терминологией и бизнес-правилами (финансы, медицина, юриспруденция и т.п.).
3. Повысить точность и консистентность ответов: уменьшить долю ошибок, особенно в критичных задачах обслуживания клиентов или автоматизации ключевых процессов.
4. Учесть пользовательские предпочтения: в чат-ботах и системах рекомендаций важно учитывать фидбэк и историю активности клиентов.
5. 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 малозатратно 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:

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

---

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

---

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

1. Низкоресурсные методы дообучения LLM позволяют бизнесу адаптировать универсальные модели под свои задачи без больших вложений в инфраструктуру.
2. 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.
3. 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.
4. Внедряя малоресурсное дообучение, компании получают возможность тестировать гипотезы и масштабировать ИИ-решения быстрее, снижая барьеры входа и повышая возврат инвестиций в LLM.

Тимофей Кузнецов, ML-инженер arcsinus