Вы определили задачу для LLM. Следующий ключевой вопрос: как адаптировать общую модель под ваши нужды? Два основных пути — Prompt Engineering и Fine-tuning — ведут к одной цели, но по разным картам. Неправильный выбор может привести к пустой трате бюджета или нерабочему решению. Давайте разберемся, что когда использовать.  

Prompt Engineering: Гибкость и скорость  

Что это: «Договор» с моделью через тщательно составленные текстовые инструкции (промпты). Модель остается неизменной.  

• Плюсы:  

  • Мгновенное внедрение: Изменил текст промпта — получил новое поведение.  

  • Нулевая стоимость обучения: Платите только за использование (токены).  

  • Идеально для RAG: Промпт управляет тем, как модель использует извлеченные данные.  

  • Отсутствие риска «катастрофического забывания»: Базовая модель не портится.  

• Минусы:  

  • «Съедает» контекстное окно: Длинные промпты оставляют меньше места для данных пользователя.  

  • Меньший контроль: Для кардинального изменения стиля или манеры мышления модели может не хватить.  

  • Зависимость от качества промпта: Нетривиальные задачи требуют сложных, многоэтапных промптов.  

Fine-tuning (Тонкая настройка): Глубокое перепрошивание  

Что это: Дополнительное обучение выбранной LLM на вашем наборе данных для изменения ее внутренних «весов». Вы получаете свою собственную, специализированную модель.  

• Плюсы:  

  • Усвоение стиля и логики: Модель «впитывает» терминологию, тональность, структуру ответов из ваших данных.  

  • Экономия на промптах: В промпте можно оставить лишь короткую инструкцию, модель уже «понимает», что от нее хотят.  

  • Повышенная стабильность и предсказуемость в рамках обученной предметной области.  

• Минусы:  

  • Требует данных: Нужны сотни, а лучше тысячи качественных примеров «вход-выход».  

  • Стоимость и время: Необходимы вычислительные ресурсы для обучения и инфраструктура для хранения/обслуживания своей модели.  

  • Риски: Модель может «забыть» общие знания (collapse) или переобучиться на артефакты вашего датасета.  

Практическое правило выбора: Таблица-помощник  

Сценарий для Fine-tuning:    
Компания внедряет AI-юриста для проверки внутренних договоров. Нужно не просто найти риски, а формулировать замечания точно в стиле их юридического отдела, ссылаться на внутренние глоссарии, использовать определенные формулировки. Prompt Engineering здесь будет давать слишком разнообразный результат. Fine-tuning на истории правок реальных юристов компании даст идеально соответствующую ожиданиям модель.  

Гибридный подход — золотая середина:    
Часто оптимальная стратегия — Fine-tuning для базового стиля и компетенции + Prompt Engineering для конкретной задачи в рамках сессии. Например, дообученная модель техподдержки + промпт с контекстом конкретного тикета и инструкцией по формату ответа.  

Вывод для CTO/Тимлида:    
Выбор между этими методами — стратегическое решение. Начните с Prompt Engineering и RAG для быстрого доказательства ценности. Инвестируйте в Fine-tuning, когда упретесь в пределы качества и нуждаетесь в тотальном контроле над поведением модели. Это не взаимоисключающие, а дополняющие друг друга инструменты в арсенале AI-инженера.