🚀 FineTuningLLMs - понятный и честный разбор fine-tuning LLM

FineTuningLLMs - гайд который объясняет тонкую настройку языковых моделей без лишней теории.

Здесь показывают, как fine-tuning работает на самом деле, где он действительно нужен, а где его использование излишне.

Автор последовательно разбирает весь путь - от подготовки данных до оценки результата. Особое внимание уделено тому, как формат данных и инструкция влияют на поведение модели после обучения. Хорошо видно, почему плохой датасет нельзя «исправить» даже «хорошим» обучением.

Ее каждую задачу стоит решать дообучением, иногда промптинг или RAG дают тот же эффект быстрее и дешевле, а fine-tuning оправдан только там, где нужно устойчивое поведение модели.

Минимум магии, максимум практического смысла и здравого инженерного подхода.

https://github.com/dvgodoy/FineTuningLLMs/