Эволюция интеллекта: от предсказания к рассуждению
Несколько обученный базовый модель — это по сути огромный статистический двигатель, предназначенный для предсказания следующего слова. Чтобы превратить этот «непредсказуемый» базис в надежного помощника, инженеры применяют постобучение. Этот этап представляет собой «целенаправленную инженерию», который переводит ИИ из магического черного ящика в структурированную систему.
1. Механика улучшения
- Обучение с учителем (SFT): Это фаза «холодного старта». Модель обучается на подобранных парах «инструкция-ответ», чтобы освоить базовую форму человеческого общения.
- Обучение с подкреплением (RL)Фреймворки: Современные системы, такие как GRPO (Групповая относительная оптимизация политики), позволяют моделям учиться методом проб и ошибок, оценивая ответы по логической корректности без необходимости использовать отдельную, тяжелую по памяти «критическую модель».
2. Эффективность через ПЭФТ
Полные обновления параметров — перенастройка всех миллиардов весов — вычислительно невозможны для большинства. Вместо этого мы используем Параметроэффективное дообучение (ПЭФТ):
- LoRA и QLoRA: Эти техники внедряют небольшие, обучаемые матрицы «разложения ранга» в модель, пока оригинальные веса остаются заблокированными. Это позволяет добиться высококачественной адаптации на оборудовании потребительского класса.
3. Правило рассуждающего процесса
Создание настоящего двигателя рассуждений (например, DeepSeek-R1) требует строго определённой четырёхэтапной последовательности:
- Этап 1: Холодный старт (основополагающие инструкции).
- Этап 2: Чистое обучение с подкреплением (развитие внутреннего цепочки рассуждений/CoT).
- Этап 3: Генерация синтетических данных (отклонение низкокачественных рассуждений).
- Этап 4: Финальная согласованность (слияние синтетических рассуждений с творческими и фактологическими данными).
Стратегическая подсказка
Мы переходим от восприятия ИИ как «черного ящика» к инженерному стеку механических слоев и целенаправленного внутреннего размышления.
Логика реализации (поток процесса)
Вопрос 1
Почему параметроэффективное дообучение (ПЭФТ) считается важным для современной инженерии ИИ?
Вопрос 2
Как в рамках GRPO оцениваются ответы модели?
Кейс-стади: специализированный юридический ассистент
Прочитайте сценарий ниже и ответьте на вопросы.
Вам поручено создать «специализированного юридического ассистента» с использованием открытой базовой модели с 70 миллиардами параметров. У вас ограничены ресурсы видеопамяти на локальной серверной группе.
Вопрос 1
Какую технику следует использовать для обновления модели без сбоя оборудования?
Ответ:
Вы должны использовать LoRA (понижение ранга адаптации) или QLoRA (квантованная LoRA). Эти техники ПЭФТ замораживают базовые веса 70 млрд и обучают только крошечные адаптерные матрицы, что делает возможным дообучение при ограниченной видеопамяти.
Вы должны использовать LoRA (понижение ранга адаптации) или QLoRA (квантованная LoRA). Эти техники ПЭФТ замораживают базовые веса 70 млрд и обучают только крошечные адаптерные матрицы, что делает возможным дообучение при ограниченной видеопамяти.
Вопрос 2
Во время фазы «холодного старта» какой тип данных наиболее критичен?
Ответ:
Подобранные, высококачественные пары «инструкция-ответ», специфичные для юридического рассуждения. Это обучение с учителем (SFT) учит модель ожидаемому формату и тону перед началом сложного обучения с подкреплением.
Подобранные, высококачественные пары «инструкция-ответ», специфичные для юридического рассуждения. Это обучение с учителем (SFT) учит модель ожидаемому формату и тону перед началом сложного обучения с подкреплением.
Вопрос 3
Если модель начинает «галлюцинировать» юридические коды, на каком этапе рассуждающего процесса следует усилить работу?
Ответ:
Этап 3 — генерация синтетических данных (отклонение выборки). Вам нужно сгенерировать несколько путей рассуждений и строго отфильтровать те, которые содержат галлюцинации, сохраняя только фактически верные рассуждения для создания уточнённого набора данных для финальной согласованности.
Этап 3 — генерация синтетических данных (отклонение выборки). Вам нужно сгенерировать несколько путей рассуждений и строго отфильтровать те, которые содержат галлюцинации, сохраняя только фактически верные рассуждения для создания уточнённого набора данных для финальной согласованности.