Стремительное развитие искусственного интеллекта сопровождается растущими затратами. Обучение больших языковых моделей (LLM) стало настолько дорогостоящим, что позволить себе это могут только корпорации с миллиардными бюджетами. Например, по данным исследований, разработка ChatGPT-4 обошлась в сумму от 41 до 78 миллионов долларов, а Google Gemini 1 — почти в 200 миллионов. И это без учета зарплат сотрудников, которые могут составлять до 49% от итоговой стоимости.
Для большинства компаний такие расходы неподъемны. Даже если бизнесу нужно лишь адаптировать существующую модель под конкретные задачи — например, для обработки клиентских запросов, персонализации услуг или анализа больших массивов данных — традиционная тонкая настройка быстро становится слишком затратной.
Именно поэтому PEFT привлекает всё больше внимания. Этот подход позволяет компаниям тонко настраивать модели за небольшую часть стоимости и времени, сохраняя при этом высокую производительность. Для владельцев бизнеса PEFT — это способ использовать ИИ как конкурентное преимущество без миллиардных инвестиций.
Что такое Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) простыми словами
Parameter-Efficient Fine-Tuning, или PEFT, — это современный подход в машинном обучении к адаптации больших ИИ-моделей без их полного переобучения. Вместо обновления всех миллиардов параметров внутри предобученной модели, PEFT фокусируется только на небольшой их части или добавляет легковесные дополнительные слои. В результате тонкая настройка нейросети становится дешевле, быстрее и гораздо более практичным решением для организаций.
Fine-Tuning и Parameter-Efficient Fine-Tuning
Классическая тонкая настройка подразумевает переобучение всей большой предобученной модели на новых данных. Это дает хорошие результаты, но требует огромных вычислительных мощностей, времени и бюджета.
PEFT, напротив, только «корректирует» отдельные параметры или использует специальные техники, такие как адаптеры, prompt tuning или LoRA. Результат получается почти такого же качества, но при значительно меньших затратах.
Почему Parameter-Efficient Fine-Tuning важен для бизнеса
Ценность PEFT для бизнеса очевидна. Он позволяет снизить затраты и избежать расходов в миллионы долларов на обучение моделей. Настройка и внедрение решений занимает гораздо меньше времени, что позволяет быстрее выводить на рынок новые продукты и функции.
Кроме того, PEFT обеспечивает гибкость — модель можно адаптировать под конкретную отрасль, язык или потребности клиентов. Проще говоря, это способ получить все преимущества передового искусственного интеллекта, используя ресурсы максимально эффективно. А в условиях высокой конкуренции именно такая эффективность часто становится решающим фактором успеха.
Методы PEFT и как выбрать подходящий
Parameter-Efficient Fine-Tuning — это не единственная техника, а целое семейство подходов. Каждый метод имеет свои сильные стороны: одни лучше подходят для быстрых экспериментов, другие разработаны для крупномасштабных проектов с массивными датасетами. Чтобы компаниям было проще ориентироваться, рассмотрим три наиболее популярных варианта — Adapter, Prompt Tuning и LoRA — и разберем, в каких случаях каждый из них может быть наиболее полезен.
Adapter
Адаптеры можно рассматривать как «надстройку», размещаемую поверх существующей модели. Они позволяют модели быстро изучать новые навыки без изменения всей ее структуры. Несколько адаптеров можно быстро менять в режиме реального времени. Для бизнеса это означает, что вы можете добавить необходимый функционал к уже работающей системе — почти как подключить новый модуль к вашей CRM или интернет-магазину. Быстро и экономично.
Prompt tuning
Prompt tuning еще проще. Это как объяснить сотруднику, как правильно отвечать на письма, вместо того чтобы отправлять его обратно в университет. Модель адаптируется к вашим формулировкам и бизнес-задачам с минимальным использованием ресурсов. Этот подход идеален для чат-ботов или систем клиентской поддержки.
LoRA
Сегодня LoRA — один из наиболее практичных инструментов для работы с большими языковыми моделями. Вместо того чтобы «обучать» всю систему с нуля, этот метод позволяет добавлять новые знания или навыки целенаправленно. Эта техника также поддерживает горячую замену.
Как понять, какой метод подходит вашему проекту
Выбор подходящего метода PEFT — это не столько вопрос самой технологии, сколько ваших бизнес-приоритетов. «Лучший» вариант всегда будет зависеть от того, чего вы пытаетесь достичь, насколько быстро вам нужны результаты и какие ресурсы вы можете выделить.
Если ваша цель — быстро протестировать новую идею или концепцию, то легковесные методы, такие как Adapters или Prompt Tuning, часто являются наиболее разумным выбором. Они не требуют огромных инвестиций и могут показать, стоит ли масштабировать подход дальше. Например, розничная компания может использовать Prompt Tuning для быстрой адаптации ИИ-чатбота для обработки сезонных запросов клиентов без переобучения полномасштабной модели.
Когда вы имеете дело с крупномасштабными проектами, сложными датасетами или вам нужен специфический формат вывода, LoRA становится более практичным решением. Он дает вам гибкость для точной настройки массивных языковых моделей под узкоспециализированные задачи — например, обработку финансовых отчетов или анализ медицинских записей — при сохранении контроля над затратами.
Использование модели PEFT в бизнесе
PEFT ценен не только потому, что снижает затраты, но и потому, что позволяет точно настроить ИИ под конкретные потребности бизнеса. Модель может адаптироваться к отраслевой терминологии, стилю общения с клиентами и специфическим требованиям предметной области. Это означает, что решения на основе PEFT более плавно интегрируются в рабочие процессы и дают результаты, непосредственно относящиеся к реальным бизнес-задачам.
Роль обучающих данных
При этом данные по-прежнему остаются критически важными. Даже несмотря на то, что процесс настройки становится проще и доступнее, качество результата во многом зависит от примеров, используемых для обучения. Чем выше качество и чистота данных, тем лучше модель понимает запросы клиентов и предоставляет релевантные ответы.
Для компаний это означает, что недостаточно просто внедрить PEFT — необходимо убедиться, что их обучающие данные качественно подготовлены.
Короткий пример тонкой настройки на практике
Представьте компанию электронной коммерции, которая хочет развернуть ИИ-ассистента для обработки заказов и запросов клиентов. При традиционной тонкой настройке потребовалось бы переобучить всю модель, что заняло бы месяцы и миллионы долларов.
С PEFT процесс выглядит совершенно иначе: обычно настройка больших моделей занимает месяцы и требует миллионных инвестиций. Однако с PEFT процесс превращается в недельный проект: берется готовая модель, добавляются данные из вашей сферы, и система адаптируется под ваши бизнес-задачи. В результате компания получает готового ассистента, который отвечает клиентам естественно и без задержек.
Результат: всего за несколько недель компания получает чат-бота, который понимает клиентов и отвечает на их языке — за небольшую часть стоимости традиционной тонкой настройки.
Для наглядности мы собрали ключевые преимущества PEFT в простую таблицу. Она показывает, какие конкретные выгоды могут получить компании, внедрив этот подход.
| Преимущество | Что это означает для бизнеса |
| Экономия затрат и ресурсов | Нет необходимости в полном переобучении модели — сокращаются расходы на инфраструктуру, специалистов и время разработки. |
| Более быстрая адаптация | ИИ-системы можно быстро настроить под новые рынки, языки и продукты без длительных циклов внедрения. |
| Масштабируемые решения | Легко расширяйте возможности существующих моделей без полного переобучения, ускоряя рост бизнеса. |
| Горячая замена между моделями | Быстро переключайтесь между несколькими настроенными моделями оптимальным образом. |
Преимущества PEFT для бизнеса
Как СКЭНД помогает компаниям внедрять PEFT
СКЭНД предлагает полный спектр услуг по тонкой настройке моделей — от традиционной тонкой настройки до современных методов parameter-efficient fine-tuning (PEFT). Мы помогаем компаниям использовать возможности ИИ без лишних затрат, делая передовые технологии доступными и практичными.
Экспертиза в методах PEFT
Наша команда обладает практическим опытом работы с различными подходами, включая LoRA, Adapter, Prompt Tuning и другие. Мы подбираем подходящий метод на основе конкретных бизнес-целей — будь то быстрый запуск чат-бота, адаптация модели к новому языку или создание крупномасштабных решений для Big Data.
СКЭНД внедряет решения PEFT в различных отраслях
- Банковское дело и финтех — персонализация услуг и автоматизированная клиентская поддержка.
- Электронная коммерция — чат-боты для обработки заказов и интеллектуальные рекомендательные системы.
- SaaS-платформы — адаптация моделей для нишевых рынков и специфических потребностей пользователей.
Если вы готовы внедрить parameter-efficient fine-tuning и раскрыть весь потенциал ИИ, свяжитесь с СКЭНД — мы поможем превратить передовые технологии в ваше конкурентное преимущество.