Тонкая настройка открытых моделей: когда нужна и как делать

Sun, 01 Mar 2026 12:00:00 +0300

Вы взяли Llama 3.1 или Qwen 2.5, запустили на своём сервере, поигрались с промптами — и всё равно модель отвечает не так, как надо. То тон не тот, то формат плавает, то в предметной области откровенно «плавает». Что делать?

Большинство сразу тянется к fine-tuning — тонкой настройке. Но это не всегда правильный ответ. В 2026 году у разработчиков есть три основных инструмента адаптации LLM: промпт-инжиниринг, RAG и fine-tuning. И задача — понять, когда именно нужен последний, как его запустить с минимальными затратами и чего ждать на выходе.

Mixture of Experts — MoE (Смесь экспертов)

Tue, 10 Feb 2026 09:00:00 +0300

ℹ Info

Mixture of Experts (MoE) — архитектура нейросети, в которой большая модель разбита на множество специализированных подсетей («экспертов»). При обработке каждого запроса активируется лишь небольшая часть этих экспертов — та, что наиболее подходит для задачи. Остальные в работе не участвуют.

Что такое MoE простыми словами

Представьте компанию, в которой работают сотни узких специалистов: юристы, программисты, дизайнеры, финансисты. Когда клиент приходит с задачей, менеджер (он же «роутер») оценивает вопрос и направляет его к двум-трём нужным специалистам. Остальные сотрудники в этот момент отдыхают.

Llama on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Тонкая настройка открытых моделей: когда нужна и как делать

Mixture of Experts — MoE (Смесь экспертов)

Что такое MoE простыми словами