Беру вашу большую языковую модель и настраиваю её под конкретный продукт так, чтобы ответы соответствовали вашей терминологии, тону и требованиям, а не усреднённому интернету. Стартую всегда с данных: разбираю то, что у вас накоплено, привожу к единому формату, убираю дубли и шум, продумываю схему разметки и формирую обучающий корпус из реальных диалогов и запросов. Затем подбираю метод — дообучение с учителем, лёгкие адаптеры LoRA и QLoRA, инструкционную настройку — исходя из вашей задачи и бюджета, а не по привычке тянуть тяжёлое полное переобучение там, где хватает адаптера.
Отдельно и очень серьёзно занимаюсь измерением качества, потому что без цифр любая настройка — это вера на слово. Строю набор проверок под ваш сценарий и считаю точность, частоту галлюцинаций, опору на источники, корректность отказов, стабильность тона и скорость ответа. Прогоняю базовую и настроенные версии на отложенных и состязательных выборках, показываю разницу до и после в виде понятной таблицы. Если модель работает с вашими документами, отстраиваю весь путь RAG — нарезку, векторный поиск, реранкинг и сборку контекста — чтобы ответы опирались на факты и ссылались на нужные фрагменты.
На выходе вы получаете настроенные веса или адаптеры, повторяемый набор скриптов для обучения и проверки, отчёт с метриками и внятные инструкции по запуску, наблюдению и безопасному откату к прежней версии. Всё фиксирую в документации, чтобы ваша команда могла сама переобучать и перепроверять модель, когда появятся новые данные, и остаюсь рядом на ещё один цикл правок после сдачи. Итог — модель, заточенная под ваш продукт и подтверждённая числами.
— Разбор и подготовка данных, схема разметки
— Дообучение, адаптеры LoRA и QLoRA, инструкционная настройка
— Настройка промптов и конвейера RAG
— Проверки по точности, галлюцинациям и безопасности
Отдельно и очень серьёзно занимаюсь измерением качества, потому что без цифр любая настройка — это вера на слово. Строю набор проверок под ваш сценарий и считаю точность, частоту галлюцинаций, опору на источники, корректность отказов, стабильность тона и скорость ответа. Прогоняю базовую и настроенные версии на отложенных и состязательных выборках, показываю разницу до и после в виде понятной таблицы. Если модель работает с вашими документами, отстраиваю весь путь RAG — нарезку, векторный поиск, реранкинг и сборку контекста — чтобы ответы опирались на факты и ссылались на нужные фрагменты.
На выходе вы получаете настроенные веса или адаптеры, повторяемый набор скриптов для обучения и проверки, отчёт с метриками и внятные инструкции по запуску, наблюдению и безопасному откату к прежней версии. Всё фиксирую в документации, чтобы ваша команда могла сама переобучать и перепроверять модель, когда появятся новые данные, и остаюсь рядом на ещё один цикл правок после сдачи. Итог — модель, заточенная под ваш продукт и подтверждённая числами.
— Разбор и подготовка данных, схема разметки
— Дообучение, адаптеры LoRA и QLoRA, инструкционная настройка
— Настройка промптов и конвейера RAG
— Проверки по точности, галлюцинациям и безопасности
