---
title: "Fine-tuning"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/Fine-tuning"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Fine-tuning"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 97
wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:57Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:57Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:24Z
---

# Fine-tuning

**Дообучение** (англ. Fine-tuning), также известное как **тонкая настройка**, — это метод трансферного обучения в машинном обучении, при котором параметры предварительно обученной модели (pre-trained model) адаптируются для решения новой, специфической задачи. Вместо того чтобы обучать модель с нуля, что требует огромных объёмов данных и вычислительных ресурсов, дообучение позволяет использовать знания, уже закодированные в весах модели, и «настроить» их под конкретные нужды.

Этот подход стал стандартом де-факто в области глубокого обучения, особенно при работе с [большими языковыми моделями](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM) и моделями компьютерного зрения.

## Концепция

Процесс дообучения можно разделить на два основных этапа:

1\. **Предварительное обучение (Pre-training):** Модель (например, [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") или [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")) обучается на очень большом и общем наборе данных (например, весь интернет) с использованием самоконтролируемой задачи (например, предсказание следующего слова). На этом этапе модель изучает общие закономерности, синтаксис, семантику и знания о мире.

2\. **Дообучение (Fine-tuning):** Предварительно обученная модель берётся как основа, и её веса донастраиваются на небольшом, но специфичном для целевой задачи размеченном наборе данных.

Ключевая идея заключается в том, что знания, полученные на этапе предварительного обучения, являются универсальными и могут быть успешно перенесены для решения множества других, более узких задач.

## Процесс дообучения

Типичный процесс дообучения включает следующие шаги:

1\. **Выбор предварительно обученной модели:** Выбирается модель, чьи базовые способности подходят для целевой задачи (например, [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") для задач понимания текста, [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT") для генерации).

2\. **Адаптация архитектуры:** К предварительно обученной модели добавляется новый, «головной» слой (head), специфичный для целевой задачи. Например:

- Для **классификации текста** добавляется простой полносвязный слой с функцией softmax.
- Для **распознавания именованных сущностей (NER)** классификатор добавляется к выходу каждого [токена](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен").

3\. **Обучение на целевом наборе данных:** Вся модель (или её часть) обучается на новом, размеченном наборе данных. На этом этапе веса модели, включая веса предварительно обученных слоёв, обновляются с помощью градиентного спуска для минимизации функции потерь на новой задаче. 4. **Использование более низкой скорости обучения:** При дообучении обычно используется значительно более низкая скорость обучения, чем при предварительном обучении. Это необходимо для того, чтобы не «разрушить» полезные знания, уже закодированные в весах модели, а лишь аккуратно их скорректировать.

## Типы дообучения

### Полное дообучение (Full Fine-tuning)

- **Принцип:** Обновляются все параметры предварительно обученной модели вместе с новым «головным» слоем.
- **Преимущества:** Потенциально обеспечивает наилучшую производительность, так как вся модель адаптируется к новой задаче.
- **Недостатки:** Требует значительных вычислительных ресурсов и памяти, так как необходимо хранить и обновлять градиенты для всех параметров. Существует риск **катастрофического забывания**, когда модель «забывает» общие знания, полученные при предварительном обучении.

### Параметрически-эффективное дообучение (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)

Это семейство методов, которые направлены на снижение вычислительных затрат при дообучении. Основная идея — заморозить большинство параметров предварительно обученной модели и обучать лишь небольшое количество новых или выбранных существующих параметров.

- **Примеры методов [PEFT](https://systems-analysis.info/wiki/PEFT "PEFT"):**
  - **Адаптеры (Adapters):** В архитектуру Трансформера вставляются небольшие, дополнительные слои-адаптеры, и обучаются только они.
  - **LoRA (Low-Rank Adaptation):** Вместо обновления полных весовых матриц, LoRA обучает их низкоранговые обновления. Это позволяет сократить число обучаемых параметров в тысячи раз.
  - **Промпт-тюнинг (Prompt Tuning):** К входным данным добавляются обучаемые векторы-«промпты», которые настраиваются для решения задачи, в то время как сама модель остаётся замороженной.

<!-- -->

- **Преимущества PEFT:**
  - **Эффективность:** Значительно снижает требования к памяти и вычислениям.
  - **Модульность:** Позволяет легко адаптировать одну предварительно обученную модель для множества задач, храня лишь небольшие наборы адаптированных весов для каждой.

## Дообучение на инструкциях (Instruction Tuning)

Это специфический тип дообучения, направленный на улучшение способности LLM следовать инструкциям на естественном языке.

- **Принцип работы:** Модель дообучается на наборе данных, состоящем из пар «инструкция — желаемый вывод».
- **Цель:** Улучшить обобщающую способность модели на новые, ранее не виданные задачи, которые могут быть описаны в виде инструкций. Модели, такие как [InstructGPT](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_OpenAI "Большие языковые модели OpenAI") и FLAN-T5, являются яркими примерами этого подхода.

## См. также

- [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели")
- [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")
- [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")

## Литература

- Howard, J.; Ruder, S. (2018). *Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification*. <a href="https://arxiv.org/abs/1801.06146" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1801.06146</a>.
- Houlsby, N. et al. (2019). *Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP*. <a href="https://arxiv.org/abs/1902.00751" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1902.00751</a>.
- Pfeiffer, J. et al. (2020). *AdapterFusion: Non-Destructive Task Composition for Transfer Learning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2005.00247" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2005.00247</a>.
- Hu, E. J. et al. (2021). *LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2106.09685" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2106.09685</a>.
- Lester, B.; Al-Rfou, R.; Constant, N. (2021). *The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2104.08691" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2104.08691</a>.
- Ben Zaken, A.; Goldberg, Y.; Ravfogel, S. (2022). *BitFit: Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning for Transformer-based Masked Language-Models*. <a href="https://aclanthology.org/2022.acl-short.1/" class="external text" rel="nofollow">ACL 2022</a>.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2203.02155" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2203.02155</a>.
- Han, Z. et al. (2024). *Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey*. <a href="https://arxiv.org/abs/2403.14608" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2403.14608</a>.
- Bian, J. et al. (2025). *A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.21099" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2504.21099</a>.
- Li, X. et al. (2025). *Revisiting Fine-Tuning: A Survey of Parameter-Efficient Techniques and Future Directions*. <a href="https://www.preprints.org/manuscript/202504.0743/v1" class="external text" rel="nofollow">Preprints.org</a>.