В современной разработке AI-агентов возникает необходимость адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специфических задач, требующих не просто генерации текста, а выполнения последовательных действий с рассуждениями. В этой статье мы рассмотрим и сравним два основных подхода к настройке моделей: Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (RL), используя библиотеку TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face. Читать далее
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы. Читать далее
Мы тут «починили» лазером Boomburum, и в посте, где он рассказывал про свои новые глаза, разгорелась дискуссия на тему сравнения ФРК-методов, LASIK-методов и SMILE-методов. Мы (имею в виду немецкий холдинг SMILE EYES, куда входит наша российская клиника) делаем все три вида операций, но…
Древняя модель ruGPT-3 XL 1.3B конца 2020 - начала 2021. Модели тех времён не умели выполнять инструкции или вести диалог в чате, они умели только продолжать текст. С помощью современных методов дообучения SFT и DPO можно ли сделать из старого pretrain современную LLM? Получившийся результат сравним с Gemma3 1B, моделью 2025 года. И немного продолжения HabrGPT 0.5B с дообучением на большом датасете. Читать далее