Файн-тюнинг и оценка моделей

Российское ПО для файн-тюнинга и оценки языковых моделей

Инструменты файн-тюнинга адаптируют базовые LLM к специфическим задачам заказчика путём дообучения на корпоративных данных, а платформы оценки позволяют измерить качество модели на целевых задачах до промышленного использования. Российские разработчики создают соответствующие MLOps-инструменты.

Назначение и область применения

Применяются ML-командами организаций, внедряющих LLM для специализированных задач: ответы на вопросы по отраслевым документам, генерация кода, анализ юридических или медицинских текстов. Позволяют добиться качества, недостижимого через промптинг базовой модели.

Ключевые функции и компоненты

Методы эффективного дообучения (LoRA, QLoRA, Prefix Tuning) без необходимости обновления всех параметров, инструменты подготовки обучающих датасетов и аннотации, обучение с обратной связью от человека (RLHF, DPO), фреймворки оценки качества по метрикам (ROUGE, BERTScore, специфичные бенчмарки), управление экспериментами и метриками, воспроизводимость обучения.