Зачем нужны базовые модели, если есть ChatGPT?
Потому что ChatGPT - это готовая пицца с ананасами. А базовая модель - это тесто, сыр и томатный соус. Настройщик - повар. Хотите пиццу с креветками и трюфельным маслом? С ChatGPT не получится. С базовой моделью - запросто, если у вас есть правильные ингредиенты (данные) и навыки (fine-tuning).
В 2024 году выбор базовых моделей напоминает винный список в хорошем ресторане - огромно, запутанно, и непонятно, что брать. Llama 3.1? Qwen 3? DeepSeek-V3? Модели сыплются как из рога изобилия, а каждая команда разработчиков кричит, что их ребенок самый умный.
Базовые модели (base models) - это "сырые" языковые модели, не прошедшие обучение с подкреплением (RLHF) или инструктивное тонкое обучение (instruction tuning). Они просто предсказывают следующее слово на основе контекста. Идеальный чистый холст для вашего искусства.
Три кита 2024 года: кто реально стоит внимания
Забудьте про десятки вариантов. На практике 90% разработчиков выбирают из трех семейств. Остальное - либо экспериментальное, либо слишком нишевое.
| Модель | Размеры | Сильная сторона | Слабость |
|---|---|---|---|
| Meta Llama 3.1 base | 8B, 70B, 405B | Инфраструктура, документация, сообщество | Консервативная архитектура, лицензионные ограничения |
| Qwen 2.5 / Qwen 3 base | 0.5B, 1.5B, 7B, 14B, 32B, 72B, MoE | Мультиязычность (особенно китайский), контекст 128K | Меньше инструментов для развертывания на западе |
| DeepSeek-V3 | 671B (MoE, активных ~37B) | Гигантский контекст (128K-1M), бесплатная коммерческая лицензия | Требует серьезного железа даже с квантованием |
Llama 3.1 base: безопасный выбор для тех, кто не любит рисковать
Meta создала экосистему, а не просто модель. Если вы запускали модели на ноутбуках, то наверняка сталкивались с Llama.cpp, Ollama, LM Studio - все они заточены под Llama.
- Llama 3.1 8B base: Идеален для экспериментов. Запускается на RTX 4060 с 16GB VRAM без квантования. Fine-tuning с LoRA - несколько часов.
- Llama 3.1 70B base: Серьезная работа. Нужны 2x RTX 4090 или A100. Но если настроить правильно - результаты близки к GPT-4 в специализированных задачах.
- Llama 3.1 405B base: Теоретически существует. Практически - нужен кластер или облако с бюджетом стартапа серии B.
Qwen 3 base: когда нужен не только английский
Alibaba не просто скопировала Meta. Qwen 3 base имеет архитектурные отличия, особенно в механизмах внимания. И да, они реально хорошо работают с китайским, японским, корейским. Русский тоже неплох, но это не их фокус.
Самое интересное в Qwen - это MoE (Mixture of Experts) версии. В теории они должны быть эффективнее. На практике - инструментов для fine-tuning MoE архитектур пока мало, и все они экспериментальные.
Предупреждение: Qwen 3 base требует специфической токенизации. Если ваш набор данных для fine-tuning содержит много специальных символов или редких языков - проверьте coverage токенизатора перед тем, как тратить недели на обучение.
DeepSeek-V3: игра на повышение
671 миллиардов параметров. Из них активны только ~37B благодаря MoE архитектуре. Контекстное окно до 1 миллиона токенов (на бумаге). Бесплатная коммерческая лицензия. Звучит как сказка?
Практика сложнее. Даже с 4-битным квантованием модель занимает ~40GB памяти. Нужно либо очень много VRAM, либо грамотно использовать оптимизации для старого железа. Fine-tuning такой архитектуры - это отдельный квест.
Набор данных для fine-tuning: что реально работает в 2024
Выбрали модель? Теперь самое сложное - данные. 80% провальных fine-tuning проектов гибнут здесь.
1 Не верьте бенчмаркам на синтетических данных
GSM8K, MMLU, HumanEval - это хорошо для академических статей. Для реального fine-tuning нужны данные, которые отражают реальные сценарии использования. Если делаете модель для парсинга юридических документов - собирайте реальные договоры, а не генерируйте их с помощью GPT-4.
2 Качество важнее количества
1000 идеально размеченных примеров лучше, чем 100 000 грязных. Особенно для базовых моделей. Они учатся паттернам, а не запоминают данные. Грязные данные научат модель быть грязной.
3 Сохраняйте распределение токенов
Если в ваших данных 90% текста - это код на Python, а 10% - документация, модель перекосит в сторону программирования. Это не всегда плохо (если вы делаете Code LLM), но обычно нежелательно.
Архитектурные ловушки: что не пишут в README
Все хвалят свои модели. Никто не рассказывает о подводных камнях архитектуры.
RoPE vs ALiBi: война позиционных эмбидингов
Llama использует RoPE (Rotary Position Embedding). Некоторые новые модели переходят на ALiBi. Разница в том, как модель понимает позицию токенов в тексте.
- RoPE: Лучше работает с длинными контекстами, но требует точной настройки при fine-tuning. Если обучили на контексте 4096, а потом дали 8192 - может "сломаться".
- ALiBi: Более устойчива к экстраполяции (работа с контекстами длиннее, чем при обучении), но иногда хуже на коротких текстах.
Проверьте, что использует ваша базовая модель. Это влияет на стратегию подготовки данных.
Нормализация: RMSNorm vs LayerNorm
Кажется, мелочь? Попробуйте fine-tuning без учета этого. RMSNorm (в Llama) более стабильна при глубоком обучении, но требует другой инициализации. Если используете нестандартные оптимизаторы - проверьте совместимость.
Практический план: с нуля до настроенной модели за неделю
- День 1: Выбор модели: Определите бюджет (железо, время). Для большинства: Llama 3.1 8B base. Для мультиязычных задач: Qwen 2.5 7B base. Для исследования: DeepSeek-V3 с квантованием.
- День 2-3: Подготовка данных: Соберите 500-1000 качественных примеров. Очистите. Проверьте токенизацию. Разделите на train/val (90/10).
- День 4-5: Настройка обучения: Начните с QLoRA (4-битное квантование + LoRA). Learning rate: 2e-4 для начала. Batch size: насколько позволяет память.
- День 6: Первая итерация обучения: Обучите на 1 эпоху. Проверьте loss на validation. Если падает - хорошо. Если скачет - проблемы с данными или гиперпараметрами.
- День 7: Оценка и итерация: Протестируйте на 20-30 примерах, которых не было в данных обучения. Не доверяйте автоматическим метрикам - смотрите на реальные ответы.
Частые ошибки, которые все совершают
Я видел десятки failed fine-tuning проектов. Паттерны повторяются.
Ошибка 1: Обучение на "мусорных" данных из интернета. Собрали 10 000 пар вопрос-ответ с форумов? Поздравляю, ваша модель научилась хамству и непроверенным фактам. Качество данных - это все.
Ошибка 2: Слишком много эпох. Базовые модели уже знают язык. Вам нужно их адаптировать, не переучить. 1-3 эпохи обычно достаточно. Больше - overfitting.
Ошибка 3: Игнорирование формата чата. Если fine-tuning для чат-интерфейса - используйте правильные теги ([INST], <
Ошибка 4: Нет плана оценки. "Стала лучше" - не метрика. Определите 10-20 конкретных сценариев и проверяйте их до и после. Как в парсинге PDF - либо извлекает поля правильно, либо нет.
Что будет дальше? (Спойлер: модели станут меньше, а не больше)
Тренд 2024: эффективность, а не размер. MoE архитектуры, как в DeepSeek-V3, - только начало. Скоро появятся модели с 10B параметрами, которые работают как 70B, но требуют в 3 раза меньше памяти.
Еще один тренд - специализированные базовые модели. Не просто "хорошая языковая модель", а изначально заточенная под код, или под математику, или под медицинские тексты. Медицинские LLM уже показывают, что предобучение на доменной литературе дает преимущество.
Мой прогноз: к концу 2025 года fine-tuning базовых моделей станет таким же обычным делом, как настройка реляционной базы данных. Инструменты упростятся, best practices устаканятся, а выбор модели будет определяться не хайпом, а конкретными техническими требованиями.
А пока - начинайте с Llama 3.1 8B. Набьете шишек, поймете процесс, потом перейдете к более экзотическим вариантам. Главное - не ждите идеальной модели. Ее не будет. Начните с того, что есть, и итеративно улучшайте.
