Дообучение моделей: адаптация под юридические задачи¶

В этом разделе мы разберем, как дообучить общую модель на ваших специфических данных, чтобы она лучше работала с юридическими задачами.

Что такое дообучение (Fine-tuning)?¶

Простыми словами¶

Дообучение — это дополнительное обучение уже готовой модели на ваших специфических данных.

Аналогия:
- Общая модель — как юрист-универсал, который знает право в целом
- Дообученная модель — как тот же юрист после специализации на вашей отрасли, изучения ваших внутренних регламентов и типовых документов

Результат: Модель лучше понимает вашу специфику и генерирует более релевантные ответы.

Зачем это нужно в юриспруденции?¶

1. Специфическая терминология¶

Юридические документы используют особую терминологию, которая может отличаться в разных организациях и отраслях.

Пример:
- Общая модель может не знать ваши внутренние сокращения
- Дообученная модель понимает вашу терминологию

2. Стиль документов¶

Каждая организация имеет свой стиль документов.

Пример:
- Ваши договоры имеют определенную структуру
- Ваши письма следуют определенному формату
- Дообученная модель генерирует документы в вашем стиле

3. Внутренние регламенты¶

У вас есть внутренние правила и регламенты, которые не известны общей модели.

Пример:
- Внутренние политики компании
- Процедуры согласования документов
- Стандарты оформления

Дообученная модель знает эти правила.

4. Отраслевая специфика¶

Разные отрасли имеют свою специфику.

Пример:
- Недвижимость: специфические условия аренды
- IT: особенности лицензирования ПО
- Финансы: требования регуляторов

Дообученная модель понимает вашу отрасль.

Как работает дообучение?¶

Процесс¶

graph LR
    A[Базовая модель<br/>общие знания] --> B[Ваши данные<br/>договоры, регламенты]
    B --> C[Процесс дообучения]
    C --> D[Дообученная модель<br/>знает вашу специфику]

    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#c8e6c9

Шаги:
1. Берете базовую модель (например, Llama 3)
2. Подготавливаете данные для обучения (ваши документы, примеры)
3. Запускаете процесс дообучения
4. Получаете модель, адаптированную под ваши задачи

Что происходит внутри?¶

Технически: Модель "подстраивает" свои параметры под ваши данные, сохраняя общие знания, но улучшая понимание вашей специфики.

LoRA: эффективное дообучение¶

Проблема полного дообучения¶

Полное дообучение означает изменение всех параметров модели. Это:
- Требует много ресурсов (GPU, время)
- Дорого
- Долго

Пример: Дообучение Llama 3 70B полностью может занять дни и стоить тысячи долларов.

Решение: LoRA¶

LoRA (Low-Rank Adaptation) — техника, которая дообучает модель, изменяя только небольшую часть параметров.

Как работает:
- Вместо изменения всех параметров модели
- Добавляются небольшие "адаптеры"
- Обучаются только эти адаптеры
- Остальная модель остается неизменной

Аналогия: Вместо переписывания всей книги, вы добавляете закладки и пометки на нужных страницах.

Преимущества LoRA¶

✅ Эффективность:
- Требует в 10-100 раз меньше ресурсов
- Быстрее обучается (часы вместо дней)
- Можно запустить на обычном GPU

✅ Гибкость:
- Можно создать несколько адаптеров для разных задач
- Легко переключаться между адаптерами
- Можно комбинировать адаптеры

✅ Качество:
- Результаты почти такие же, как при полном дообучении
- Для большинства задач достаточно

QLoRA: еще более эффективно¶

QLoRA (Quantized LoRA) — это LoRA + квантование.

Как работает:
1. Квантуете базовую модель (уменьшаете размер)
2. Применяете LoRA к квантованной модели
3. Получаете очень эффективное дообучение

Результат:
- Можно дообучить большую модель на одной GPU
- Очень быстро
- Очень дешево

Пример: Можно дообучить Llama 3 70B на одной GPU с 24 GB VRAM за несколько часов!

Подготовка данных для дообучения¶

Какие данные нужны?¶

1. Примеры "вопрос-ответ"¶

Формат: Пара "вопрос" и "правильный ответ"

Примеры:

Вопрос: Какие риски в этом договоре аренды?
Ответ: [детальный анализ рисков]

Вопрос: Подготовь проект договора поставки
Ответ: [проект договора в вашем стиле]

Сколько нужно: Обычно 100-1000 примеров для хорошего результата.

2. Документы для изучения стиля¶

Что это: Ваши типовые документы, регламенты, шаблоны.

Как использовать: Модель изучает стиль и структуру ваших документов.

Примеры:
- Типовые договоры
- Внутренние регламенты
- Примеры писем
- Шаблоны документов

3. Специализированные тексты¶

Что это: Тексты по вашей специфике.

Примеры:
- Судебная практика по вашей отрасли
- Комментарии к законам
- Отраслевые стандарты

Формат данных¶

Обычно данные готовятся в формате JSON:

{
  "instruction": "Проанализируй договор и найди риски",
  "input": "[текст договора]",
  "output": "[анализ рисков]"
}

Или в формате диалога:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Ты юрист компании X"},
    {"role": "user", "content": "Проанализируй договор..."},
    {"role": "assistant", "content": "[анализ]"}
  ]
}

Процесс дообучения: шаг за шагом¶

Шаг 1: Подготовка данных¶

1. Собираете ваши документы и примеры
2. Очищаете и структурируете данные
3. Форматируете в нужный формат
4. Разделяете на обучающую и тестовую выборки

Важно: Качество данных критически важно! Плохие данные = плохая модель.

Шаг 2: Выбор базовой модели¶

Выбираете модель для дообучения:
- Llama 3 — хороший выбор, открытая
- Mistral — эффективная
- Qwen — хорошая работа с русским

Рекомендация: Начните с модели 7B-13B, если ресурсы ограничены.

Шаг 3: Настройка параметров¶

Настраиваете параметры обучения:
- Learning rate (скорость обучения): обычно 0.0001-0.001
- Batch size (размер батча): зависит от GPU
- Epochs (количество эпох): обычно 3-10

Важно: Неправильные параметры могут испортить модель!

Шаг 4: Запуск обучения¶

Запускаете процесс обучения. Это может занять:
- LoRA на малой модели: 1-3 часа
- LoRA на большой модели: 3-10 часов
- QLoRA: обычно быстрее

Мониторинг: Следите за метриками (loss), чтобы понять, как идет обучение.

Шаг 5: Тестирование¶

Тестируете дообученную модель на новых примерах, которых не было в обучающих данных.

Проверяете:
- Правильно ли модель понимает вашу специфику?
- Соответствует ли стиль вашим документам?
- Точны ли ответы?

Шаг 6: Итерации¶

Если результат не устраивает:
- Добавляете больше данных
- Настраиваете параметры
- Повторяете процесс

Инструменты для дообучения¶

Для начинающих¶

1. Google Colab¶

Что это: Бесплатный доступ к GPU через браузер.

Преимущества:
- Не нужно свое оборудование
- Готовые примеры
- Бесплатно (с ограничениями)

Ограничения:
- Ограниченное время сессии
- Ограниченные ресурсы

Как использовать: Ищите готовые ноутбуки для дообучения LoRA.

2. RunPod / Vast.ai¶

Что это: Аренда GPU в облаке.

Преимущества:
- Доступ к мощным GPU
- Гибкость
- Оплата по использованию

Стоимость: Обычно $0.5-2 за час GPU.

Для продвинутых¶

1. Unsloth¶

Что это: Библиотека для быстрого дообучения LoRA.

Особенности:
- Очень быстро (в 2-5 раз быстрее обычного)
- Простой в использовании
- Поддерживает QLoRA

Пример кода:

from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "unsloth/llama-3-8b",
    max_seq_length = 2048,
)

# Дообучение
model = FastLanguageModel.get_peft_model(model)

2. PEFT (HuggingFace)¶

Что это: Библиотека от HuggingFace для эффективного дообучения.

Особенности:
- Официальная поддержка
- Много методов (LoRA, Prefix Tuning и др.)
- Хорошая документация

3. Axolotl¶

Что это: Фреймворк для дообучения LLM.

Особенности:
- Много готовых конфигураций
- Поддержка разных методов
- Хорошо документирован

На что обращать внимание при работе с юридическими данными¶

1. Конфиденциальность¶

Рекомендации:
- Используйте локальное дообучение
- Очищайте данные от персональных данных перед обучением (если возможно)
- Используйте безопасные облачные решения с гарантиями конфиденциальности

2. Качество данных¶

Проблема: Плохие данные = плохая модель.

Что проверять:
- Корректность примеров
- Соответствие стилю
- Отсутствие ошибок
- Релевантность

Рекомендация: Потратьте время на подготовку качественных данных. Это окупится.

3. Баланс данных¶

Проблема: Если все примеры одного типа, модель будет хорошо работать только с этим типом.

Решение: Разнообразьте данные:
- Разные типы документов
- Разные задачи
- Разные стили (если нужно)

4. Переобучение (Overfitting)¶

Проблема: Модель "заучивает" обучающие данные и плохо работает на новых.

Признаки:
- Отлично работает на обучающих данных
- Плохо работает на новых данных

Решение:
- Используйте валидационную выборку
- Останавливайте обучение вовремя
- Регуляризация

Практические примеры¶

Пример 1: Дообучение на типовых договорах¶

Задача: Модель должна генерировать договоры в стиле вашей компании.

Данные:
- 200 примеров типовых договоров вашей компании
- Примеры разных типов договоров

Процесс:
1. Подготавливаете данные в формате "инструкция-ответ"
2. Дообучаете Llama 3 8B с помощью LoRA
3. Тестируете на новых договорах

Результат: Модель генерирует договоры в вашем стиле.

Пример 2: Дообучение на судебной практике¶

Задача: Модель должна лучше работать с судебной практикой вашей отрасли.

Данные:
- 500 примеров судебных решений с анализом
- Примеры "вопрос о прецеденте - ответ с решением"

Процесс: Аналогичен примеру 1.

Результат: Модель лучше находит и анализирует релевантные прецеденты.

Пример 3: Дообучение на внутренних регламентах¶

Задача: Модель должна знать ваши внутренние правила.

Данные:
- Внутренние регламенты
- Примеры применения регламентов
- FAQ по регламентам

Результат: Модель может консультировать по внутренним правилам.

Рекомендации¶

Резюме¶

• Дообучение позволяет адаптировать общую модель под ваши специфические задачи
• LoRA и QLoRA делают дообучение доступным и эффективным
• Качество данных критически важно для хорошего результата
• Конфиденциальность должна быть приоритетом при работе с юридическими данными
• Итеративный подход — ключ к успеху

Дообучение — это мощный инструмент для создания специализированных моделей под ваши задачи. При правильном подходе результат превзойдет ожидания.

В следующем разделе мы разберем промпт-инжиниринг — искусство формулирования запросов к моделям.