Адаптируем готовые AI-модели под ваши данные, стиль и задачи. GPT, LLaMA, Mistral, GigaChat — быстрее и дешевле, чем обучение с нуля.
Fine-tuning (дообучение) — это адаптация уже обученной языковой модели на специализированном наборе данных вашей компании. Модель не переучивается с нуля: она берёт накопленные знания базовой LLM и «настраивается» на вашу отрасль, терминологию, стиль ответов и бизнес-процессы.
В результате модель начинает отвечать точнее, реже галлюцинирует и требует более коротких промптов — что снижает стоимость каждого запроса.
Знания встраиваются в модель
Подходит, когда нужен специфичный стиль, тон и отраслевая терминология. Модель обучается один раз — и работает быстро и дёшево на каждом следующем запросе.
Лучше всего для: классификации, фирменного стиля общения, отраслевых чат-ботов, автоматизации документооборота.
Модель обращается к внешней базе знаний
Подходит, когда данные часто меняются и должны быть актуальны на момент запроса. Модель при каждом обращении ищет нужную информацию в индексе.
Лучше всего для: поиска по документации, корпоративных баз знаний, юридических и медицинских справочников.
Поведение задаётся инструкцией
Подходит для быстрой настройки без обучения. Модель получает инструкции при каждом запросе — и следует им в рамках этого диалога.
Лучше всего для: изменения формата ответов, тестирования гипотез, несложной персонализации.
Адаптируем существующие модели под ваши данные, чтобы выдавать более точные и релевантные рекомендации
Повышаем точность предсказаний и выявляем скрытые закономерности в данных
Настраиваем модели под специфические сценарии: распознавание объектов, контроль качества, анализ контента
Улучшаем понимание контекста и терминологии вашей отрасли для точной классификации, поиска и анализа
Модель говорит языком вашей отрасли
Базовая LLM не знает вашей терминологии и внутренней специфики. После дообучения модель понимает профессиональный контекст и отвечает так, как принято в вашей сфере.
Меньше галлюцинаций — выше доверие к ответам
Общая модель иногда додумывает факты. Дообученная опирается на проверенную базу и реже генерирует недостоверные ответы.
Снижение затрат на каждый запрос
Дообученной модели не нужен длинный системный промпт при каждом обращении — она уже знает правила. Это сокращает количество токенов и снижает стоимость при больших объёмах.
Фирменный голос и стиль коммуникации
Дообучение позволяет задать модели конкретный тон: официальный, дружелюбный, лаконичный. Базовый промпт не обеспечивает такой стабильности.
Конфиденциальные данные остаются внутри компании
Дообучение проводится на вашей инфраструктуре — данные не покидают контур. Это принципиально важно для отраслей с жёсткими требованиями к безопасности.
Автоматизация задач, которые раньше требовали эксперта
После дообучения модель выполняет узкоспециализированные задачи, с которыми базовая LLM справлялась неточно или не справлялась вовсе.
Обновляем только небольшую часть параметров модели — это снижает требования к GPU и ускоряет обучение. Подходит для большинства бизнес-задач.
Квантизованная версия LoRA. Позволяет дообучать крупные модели (7B–70B параметров) на оборудовании без терабайт видеопамяти. Снижает затраты без потери качества.
Обучение на парах «запрос — правильный ответ». Используем для адаптации к корпоративному стилю общения, классификации, извлечения информации.
Дообучение с обратной связью: модель учится предпочитать «правильные» ответы по вашим критериям. Применяем, когда важно качество и соответствие ответов стандартам.
Выясняем цели и потребности вашего бизнеса
Подбираем подходящие ИИ-модели и технологии
Повышаем точность помощника
Интегрируем ИИ-решение в существующую инфраструктуру и бизнес-процессы
Обеспечиваем сопровождение, обновления и доработки под меняющиеся задачи
БизнесЦены на внедрение ИИ в 2026 году: ассистент, база знаний, дообучение, ИИ-агент. Из чего складывается смета, скрытые расходы и требования 152-ФЗ.
Читать
БизнесЧем ИИ-агент отличается от чат-бота, почему пилоты не доходят до эксплуатации и что должно быть в ТЗ на внедрение.
Читать
Разбор 243-ФЗ и 265-ФЗ от 26.07.2026: кого регулирует закон об ИИ, нужна ли маркировка контента и что можно загружать в нейросети.
ЧитатьЗависит от задачи. Для адаптации стиля общения достаточно 200–500 качественных примеров. Для обучения отраслевой классификации — от 1 000 пар. Качество данных важнее объёма.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) подключает внешнюю базу знаний к модели при каждом запросе. Fine-tuning встраивает знания непосредственно в модель. RAG лучше для актуальных и часто меняющихся данных. Fine-tuning — для стиля, терминологии и повторяющихся задач.
OpenAI предоставляет API для дообучения GPT-3.5 и ряда других моделей. GPT-4 на сегодня доступен для fine-tuning в ограниченном режиме. Open-source модели (LLaMA, Mistral, GigaChat) дообучаем без ограничений, на вашей инфраструктуре.
Стоимость зависит от выбранной модели, объёма данных, применяемого метода и инфраструктуры. Дообучение с помощью LoRA на открытой модели — значительно дешевле, чем через API коммерческих провайдеров. Для оценки стоимости отправьте запрос — рассчитаем под вашу задачу.
Для компактных моделей (7B параметров) на небольшом датасете — от нескольких часов. Для крупных моделей с большим датасетом — несколько дней. Готовность к продакшену зависит ещё от этапа оценки и интеграции.
Нет. Дообучение может проводиться на вашей инфраструктуре или в изолированной среде. Подписываем NDA перед началом работы.
