Что такое transfer learning?
Transfer learning (трансферное обучение) — это подход, при котором модель, обученная на одной задаче, адаптируется к другой, родственной задаче. Вместо обучения модели с нуля мы используем знания — представления, закономерности и зависимости, — усвоенные во время предыдущего обучения. Например, языковая модель, обученная на миллиардах текстов, может быть адаптирована для классификации юридических документов с использованием всего нескольких сотен примеров.
Этапы процесса
Типичный процесс включает: pretraining — обучение базовой модели на большом, общем наборе данных, и fine-tuning — дообучение модели на меньшем наборе, специфичном для целевой задачи. На практике существуют разные стратегии: замораживание весов нижних слоёв и обучение верхних, постепенное размораживание слоёв (gradual unfreezing) или адаптеры — небольшие модули, добавляемые к существующей архитектуре (например, LoRA).
Корпоративные применения
Transfer learning резко снижает порог входа в AI. Организации не нужны миллионы обучающих примеров или фермы GPU, чтобы создать специализированную модель. Достаточно базовой open-source модели и относительно небольшого набора доменных данных. Это фундамент мультиагентных систем, где каждый агент может быть дообучен под свою специализацию — от финансового анализа до обслуживания клиентов.