[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-pretraining":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":152},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":111,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":112,"related":126,"views_count":149,"helpful_yes_count":115,"helpful_no_count":115,"created_at":150,"updated_at":151,"published_at":17},269,"pretraining",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Предобучение модели","Этап тренировки большой нейросети на огромных объёмах общих данных перед последующей тонкой настройкой под конкретные задачи.","Предобучение — это самый дорогой и долгий этап жизни большой модели. Сеть учится на терабайтах текста, кода и других данных одной простой задаче: предсказывать следующий токен. На выходе получается универсальная модель, которая уже многое умеет, но ещё не приспособлена под конкретный продукт. После предобучения её обычно дообучают следованию инструкциям и тонко настраивают под нужные задачи.","\u003Cp>Предобучение современной большой языковой модели — это месяцы работы тысяч видеокарт и десятки миллионов долларов вычислений. Поэтому позволить себе тренировать собственную большую модель с нуля могут только крупные лаборатории и компании.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Что происходит на этом этапе\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Собирается огромный корпус данных — интернет, книги, код, научные статьи.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Данные чистятся, из них убираются повторы.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Модель учится предсказывать следующий токен на этом корпусе с помощью обратного распространения ошибки.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Это повторяется триллионы раз, пока модель не выучит широкие закономерности языка и мира.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Чего предобучение не даёт\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Готового полезного ассистента — после предобучения модель только умеет продолжать тексты, но не следовать инструкциям.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Безопасного поведения — для этого нужны отдельные этапы тонкой настройки и обучения с подкреплением на обратной связи от людей.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Знаний после даты остановки обучения — модель не знает событий, произошедших позже.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Когда строите собственную фундаментальную модель — но это удел крупных лабораторий\u003C\u002Fli>\u003Cli>Когда нужна узкоспециализированная модель на закрытой области (например, биомедицина) и есть огромные объёмы текстов и ресурсы\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Для продуктовых задач почти всегда — гораздо разумнее взять готовую предобученную модель и настроить её под себя\u003C\u002Fli>\u003Cli>Когда нет миллионов долларов на вычисления и команды исследователей\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Когда говорят, что модель знает русский, английский, китайский и сорок других языков, это означает, что в её корпусе предобучения были тексты на этих языках. Если же модель не видела на этом этапе, например, армянский — она будет работать с ним заметно хуже, и никакая короткая тонкая настройка этот пробел полностью не закроет.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Если вам нужна «своя специализированная языковая модель», в 99% случаев это не предобучение с нуля, а тонкая настройка готовой модели. Так получается дешевле в тысячи раз, быстрее и с понятным качеством. Полноценное предобучение оправдано только при очень узкой и при этом большой предметной области с особыми данными.\u003C\u002Fp>","предобучение, предварительное обучение, претрейн, Pre-training","Pre-training","Предобучение модели: что это и как работает | Глоссарий Shtab","Предобучение — этап тренировки большой модели на огромных корпусах данных. Что происходит, чего не даёт, когда оправдано тренировать модель с нуля.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,102],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":100},{"title":101},"LLM",{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":108},38,"ai-training","phase","#0F9488",92,{"ru":109},{"title":110},"Обучение моделей","П",[113,120],{"id":114,"order":115,"translations":116},1556,0,{"ru":117},{"question":118,"answer":119},"Чем предобучение отличается от тонкой настройки?","\u003Cp>Предобучение даёт модели общее понимание языка и мира на огромных корпусах текстов. Тонкая настройка делает её полезной для конкретной задачи или стиля. Предобучение длится месяцы и стоит миллионы, тонкая настройка обычно занимает часы или дни и стоит сотни или тысячи долларов.\u003C\u002Fp>",{"id":121,"order":61,"translations":122},1557,{"ru":123},{"question":124,"answer":125},"Знает ли модель события, которые случились позже её обучения?","\u003Cp>Сама по себе — нет. Все знания зашиты в её веса на момент обучения. Чтобы модель умела работать со свежей информацией, нужно либо подключать поиск по документам (RAG), либо давать ей внешние инструменты вроде поиска в интернете и запросов к рабочим системам.\u003C\u002Fp>",{"parent":127,"related":134},[128],{"id":129,"slug":95,"translations":130},264,{"ru":131},{"title":132,"short_definition":133},"Большая языковая модель","Нейросеть с миллиардами параметров, обученная предсказывать следующий токен в тексте и способная отвечать на вопросы, писать код и рассуждать.",[135,142],{"id":136,"slug":137,"translations":138},270,"fine-tuning",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Тонкая настройка модели","Дообучение готовой модели на небольшом наборе своих данных, чтобы адаптировать её под конкретную задачу, домен или стиль.",{"id":143,"slug":144,"translations":145},271,"rlhf",{"ru":146},{"title":147,"short_definition":148},"Обучение с подкреплением на обратной связи человека (RLHF)","Метод, в котором модель улучшают, используя оценки людей: они сравнивают разные ответы и направляют обучение в сторону предпочтительных.",114,"2026-05-11T19:55:49.002503+03:00","2026-05-11T19:55:49.002520+03:00",[153,179,200],{"id":154,"slug":155,"translations":156,"category":161,"tags":164,"letter":177,"cover":17,"updated_at":178,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":157},{"title":158,"short_definition":159,"translation_en":160},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":162},{"ru":163},{"title":90,"description":91},[165,168],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":166},{"ru":167},{"title":101},{"id":169,"slug":170,"kind":171,"hex":172,"order":173,"translations":174},40,"ai-tool","tool","#5e79ec",94,{"ru":175},{"title":176},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":180,"slug":181,"translations":182,"category":187,"tags":190,"letter":177,"cover":17,"updated_at":199,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":183},{"title":184,"short_definition":185,"translation_en":186},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":188},{"ru":189},{"title":90,"description":91},[191,196],{"id":61,"slug":192,"kind":192,"hex":172,"order":61,"translations":193},"methodology",{"ru":194},{"title":195},"Методология",{"id":169,"slug":170,"kind":171,"hex":172,"order":173,"translations":197},{"ru":198},{"title":176},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":201,"slug":202,"translations":203,"category":208,"tags":211,"letter":218,"cover":17,"updated_at":219,"published_at":17},278,"rag",{"ru":204},{"title":205,"short_definition":206,"translation_en":207},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":209},{"ru":210},{"title":90,"description":91},[212,215],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":213},{"ru":214},{"title":101},{"id":169,"slug":170,"kind":171,"hex":172,"order":173,"translations":216},{"ru":217},{"title":176},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]