Fine-tuning (дообучение модели)
Fine-tuning – дополнительное обучение LLM на узкоспециализированных данных. Что это такое, чем отличается от RAG и какой подход важнее для GEO-продвижения.
Fine-tuning, дообучение – процесс дополнительного обучения готовой языковой модели на узкоспециализированном наборе данных. Базовую модель прогоняют по новым примерам, чтобы она точнее понимала конкретную тематику, тон или формат.
Fine-tuning применяют для корпоративных чат-ботов, генерации контента в фирменном стиле и автоматизации поддержки.
Для SEO-специалиста важно понимать разницу: fine-tuning меняет поведение модели через переобучение, тогда как RAG подставляет актуальные данные прямо в запрос.
Для GEO-продвижения ключевую роль играет именно RAG – он определяет, чей контент модель процитирует в конкретном ответе прямо сейчас.
Похожие термины
Еще по теме
llm
LLM (Large Language Model) – нейросеть за ChatGPT, Claude и Gemini. Как работает, почему ошибается и что это значит для SEO и контент-маркетинга.
Искусственный интеллектRAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG – архитектура ИИ, при которой модель ищет данные в внешних источниках перед ответом. Разбираем, как это работает и почему важно для GEO-продвижения.
Искусственный интеллектГаллюцинация LLM
Галлюцинация LLM – когда ИИ генерирует убедительный, но ложный текст. Что это такое, почему возникает и как это влияет на SEO и ИИ-поиск?
Искусственный интеллектКонтекстное окно (Context Window)
Контекстное окно – объём текста, который языковая модель видит за один раз. Как устроен лимит токенов и почему плотный контент чаще попадает в ответы ИИ-поиска.
Не нашли термин?
Нужен ответ под ваш сайт?
Опишите задачу, и мы подскажем, что проверить в первую очередь.