Рамиль Аллахвердиев пишет:

Рамиль Аллахвердиев

Инженер по тестированию в Рафт Диджитал Солюшенс · 30.04 · ред.

🔥 Как кастомить LLM под свои задачи?

Хочешь, чтобы ChatGPT/Mistral/Llama лучше решали твои задачи? Вот краткий гайд:

1. Fine-Tuning (дообучение) - Зачем? Чтобы модель знала твою специфику (медицина, код, диалоги). - Как? - Полное обучение – мощно, но дорого. - LoRA/QLoRA – меняешь только часть весов (дешевле). - Prompt Engineering – настройка через промпты (без перетренировки).

2. Инструменты - Hugging Face – модели и датасеты. - Google Colab – бесплатный GPU для экспериментов. - Llama.cpp – запуск LLM даже на ноутбуке.

3. С чего начать? 1. Возьми маленькую модель (например, Mistral-7B). 2. Дообучи на своих данных (LoRA + PEFT). 3. Протестируй и улучшай.

Итог: Сейчас любой может сделать свою умную модельку. 🚀

еще контент автора

Рамиль Аллахвердиев

Инженер по тестированию в Рафт Диджитал Солюшенс

Уже 4 года погружаюсь в мир QA: начинал с ручного тестирования, а сейчас автоматизирую на Python + pytest + Selenium, но не останавливаюсь на этом.

🔍 Сейчас увлечённо исследую LLM (Large Language Models) и RAG (Retrieval-Augmented Generation) — пробую "оживлять" чат-ботов с ИИ-мозгами, цепляя к ним базы знаний и API. Пока на уровне пет-проектов, но уже понимаю, как QA-подход помогает валидировать такие системы (спасибо любви к логам и анализу ошибок).

🤖 Telegram-боты — моя песочница: от простых команд до экспериментов с langchain, векторизацией данных и prompt engineering (сломаю → чиню → радуюсь, что хоть что-то работает).

🔧 Что ценю: — Задачи, где нужно анализировать, а не кликать по шаблону; — Команды, где можно разбирать реальные кейсы (идеально — с ментором, который бросает вызовы, а не гайды).

P.S. Верю, что кофеин + упрямство = 80% успеха. Остальное — гугл, Stack Overflow и внезапные озаре