Дообучение модели: когда компании это действительно нужно

2026-09-23Словарь

Дообучение — это дополнительная тренировка готовой модели на собственных примерах, чтобы она усвоила стиль, формат и манеру ответов компании. Важное уточнение: оно меняет поведение модели, а не снабжает её свежими фактами — для фактов используют поиск по документам.

Как это устроено

Разница между тремя подходами. Промпт — объясняем задачу словами в каждом запросе. База знаний с поиском — подкладываем актуальные документы. Дообучение — заранее показываем сотни примеров «вот так правильно», чтобы модель отвечала нужным образом без длинных инструкций.

Цена вопроса: нужны размеченные примеры, вычисления, проверка качества и повторное обучение при изменениях. Для типовых задач компании это почти всегда избыточно.

Где это встречается в компании

Дообучение оправдано там, где есть жёсткий формат и большой поток однотипных задач: разметка обращений по категориям, приведение текстов к строгому стандарту, отраслевая терминология, которую не объяснить промптом.

Во всех остальных случаях сначала отрабатываются промпты и база знаний — они дают основную часть эффекта без затрат на обучение.

Что дальше

Соседние термины: ии-агент, промпт. Полный список — в словаре.

Частые вопросы

Можно ли дообучить модель на наших договорах?

Технически да, но для работы с договорами обычно правильнее поиск по документам: он актуален и позволяет сослаться на источник.

Сколько нужно примеров?

От нескольких сотен для узкой задачи. Качество примеров важнее количества.

Данные остаются у нас?

Зависит от площадки. Этот вопрос решается до старта и фиксируется договором.

Нужно внедрить ИИ в компанию?

Аудит процессов, практикум с командой на её данных, регламенты. От 10 до 30 участников.

Обсудить задачи компании →
Ярослав Сажнев
Ярослав Сажнев — преподаватель ИИ в РАНХиГС, внедрение ИИ в компании. Подробнее об авторе