Fine-tuning ChatGPT | КАК ДООБУЧИТЬ ChatGPT?

Описание: Fine-tuning | дообучение ChatGPT на собственном датасете: пошаговый гид по дообучению модели, настройке гиперпараметров и повышению качества ответов — на примере реального AI-проекта.

Присоединяйся в наше коммьюнити в тг AI RANEZ - https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy

Прошлое видео по fine-tuning -    • Fine Tuning | ДООБУЧЕНИЕ AI МОДЕЛЕЙ + СРАВ...  

В этом видео подробно разбираем:

Как реально дополучить модель чат гпт на реальных данных!

• зачем нужен supervised fine-tuning и в каких задачах он эффективнее prompt-инжинеринга;

• подготовку тренировочного и валидационного JSONL-файлов с правильным форматом дат и токенизацией;

• загрузку данных через OpenAI API и выбор оптимальных параметров n_epochs, batch_size, learning_rate_multiplier;

• запуск fine-tuning-job на GPT-4o (или другой модели), отслеживание статуса, логов и метрик потерь;

• интерпретацию графика loss, проверку переобучения и корректировку параметров;

• интеграцию дообученной версии в production-агента и сравнение результатов до и после обучения;
• типовые ошибки (невалидная дата, несоответствие полей, слишком большой датасет) и способы их устранить;
• рекомендации по масштабированию: раннее остановки, полноценная валидация, эксперименты с функцией стоимости.

Материал основан на практическом опыте разработки AI-агента, поэтому каждая команда кода, каждый параметр и каждый вывод логов демонстрируются на живом примере.

Если ролик оказался полезен, поддержите лайком и оставьте комментарий: какие ещё модели вы хотели бы увидеть в разборе?

#FineTuning #Дообучение #ChatGPT #OpenAI #GPT4o #MachineLearning #LLM #ИскусственныйИнтеллект #ai