<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LoRA on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/lora/</link><description>Recent content in LoRA on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sat, 11 Apr 2026 03:09:24 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/lora/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LoRA для анализа данных: 9B-модель справляется с 89% задач без человека</title><link>/news/lora-data-analyst-9b-89-protsent-avtonomno/</link><pubDate>Sat, 11 Apr 2026 03:09:24 +0300</pubDate><guid>/news/lora-data-analyst-9b-89-protsent-avtonomno/</guid><description>&lt;p&gt;Разработчик из сообщества r/LocalLLaMA обучил LoRA-адаптер (Low-Rank Adaptation — метод лёгкой дообучения нейросети) на базе модели CoPaw-Flash-9B, превратив компактную 9-миллиардную модель в автономного аналитика данных. Базовая модель не справлялась с комплексными аналитическими задачами ни разу, а после дообучения — завершает 89% рабочих процессов полностью без вмешательства человека.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="проблема-маленькие-модели-не-умеют-быть-самостоятельными"&gt;Проблема: маленькие модели не умеют быть самостоятельными&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Большинство open-source моделей в диапазоне 4B–14B параметров работают как «продвинутые вызыватели функций». Дай им открытый запрос вроде &lt;em&gt;«Проанализируй этот датасет и дай мне инсайты»&lt;/em&gt; — они выполнят один шаг, остановятся и будут ждать, пока человек скажет «продолжай».&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Тонкая настройка открытых моделей: когда нужна и как делать</title><link>/guides/tonkaya-nastroyka-otkrytykh-modeley-kogda-i-kak/</link><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 12:00:00 +0300</pubDate><guid>/guides/tonkaya-nastroyka-otkrytykh-modeley-kogda-i-kak/</guid><description>&lt;p&gt;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?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Fine-tuning LLM: когда нужно и как сделать</title><link>/guides/fine-tuning-llm-kogda-nuzhno-i-kak-sdelat/</link><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 12:00:00 +0300</pubDate><guid>/guides/fine-tuning-llm-kogda-nuzhno-i-kak-sdelat/</guid><description>&lt;p&gt;Вы потратили неделю на промпт-инжиниринг, модель всё ещё путает формат ответа, а RAG не помогает — потому что проблема не в знаниях, а в поведении. Знакомая ситуация? Именно здесь на сцену выходит fine-tuning — дообучение языковой модели на ваших данных. Но это мощный и дорогой инструмент, и применять его нужно точно по назначению.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В этом руководстве разберём: когда fine-tuning действительно нужен, какой метод выбрать, как подготовить данные и какие инструменты использовать в 2026 году.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>