Ваша блестяще обученная медицинская LLM знает онтологию на 2023 год. В 2024 выходит новый препарат, меняются клинические рекомендации, обнаруживается новый побочный эффект. Онтология устарела. Полное переобучение модели с нуля — дорого и долго. Как обновлять знания модели инкрементально, сохраняя старые, но добавляя новые? Это задача жизненного цикла знаний (Knowledge Lifecycle Management) в AI.

Проблема: Катастрофическое забывание vs. Актуальность

При классическом fine-tuning на новых данных модель быстро забывает старые знания (catastrophic forgetting). Нам нужны методы, которые:

1. Интегрируют новые факты в онтологию и модель.

2. Минимизируют забывание старых, но все еще актуальных знаний.

3. Корректируют или «забывают» устаревшие факты (депрекейт).

Стратегия 1: Ретроактивное обновление данных (RAG-first approach)

• Принцип: Держите ядро модели относительно статичным, а все актуальные знания храните в обновляемой векторной БД/RAG + Графе знаний.

• План:

  1. Обновление онтологии: Онтологи добавляют новую сущность Drug:НовыйКсиван с отношениями в граф.

  2. Обновление RAG: В векторную БД добавляются чанки из новых инструкций и исследований.

  3. Корректировка промптов: В промпт системы добавляется инструкция: «При запросе о препаратах учитывай информацию из обновленной базы знаний 2024 года. Для исторического контекста можно использовать общие знания модели.»

• Плюсы: Быстро, дешево, прозрачно (все изменения в данных).

• Минусы: Модель может не освоить новые паттерны рассуждений, связанные с новыми данными. Ответы будут сборкой из чанков.

Стратегия 2: Континуальное обучение (Continual Learning) для LLM  
Методы, позволяющие модели учиться на новых данных, не забывая старое.

• Метод 2.1: Elastic Weight Consolidation (EWC)

  • Как: При обучении на новых данных мы «защищаем» веса нейросети, которые были важны для старых задач. Для каждого параметра (веса) вычисляется его «важность» для старой онтологии. Изменение «важных» весов сильно штрафуется в лосс-функции.

  • Аналогия: Когда вы учите новый язык, вы стараетесь не забыть старый, специально повторяя его.

  • Применимость: Сложно для гигантских LLM, но возможно для дообученных адаптеров (LoRA).

• Метод 2.2: Replay Buffer (Повторение старого)

  • Как: При обучении на новой порции данных (например, о новом препарате) вы вместе с ними подаете в модель небольшую выборку старых данных (о старых препаратах). Это постоянно напоминает модели о старых знаниях.

  • Практика: Создайте «хранилище примеров» (core set), репрезентирующее всю старую онтологию. При каждом инкрементальном обновлении добавляйте часть этих примеров в новый датасет.

• Метод 2.3: Модульная архитектура (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)

  • Как: Вместо того чтобы обновлять все веса огромной модели, вы замораживаете их и добавляете маленькие, обучаемые модули (например, LoRA-адаптеры).

  • Стратегия обновления: Для каждого крупного обновления онтологии (новая ветвь знаний) вы обучаете новый, отдельный LoRA-адаптер. Для работы модель использует комбинацию базовой модели + «старый» адаптер + «новый» адаптер.

  • Преимущество: Чистая модульность. Чтобы «отключить» устаревшие знания (например, отозванный препарат), вы просто перестаете использовать соответствующий адаптер.

Стратегия 3: Инкрементальное построение и обучение на графах знаний

• Как: Ваша онтология — это граф. Новые знания — это новые узлы и ребра.

  1. Новые факты добавляются в граф знаний.

  2. Пересчитываются эмбеддинги только для новой компоненты графа или для всего графа заново (что быстрее полного переобучения LLM).

  3. LLM, которая использует эти графовые эмбеддинги (через архитектуру, как в ст. 17), автоматически получает обновленные знания, потому что ее «внешняя память» изменилась.

• Инструменты: Графовые БД (Neo4j, NebulaGraph) с поддержкой инкрементального обновления эмбеддингов (например, через GraphSAGE).

Практический пайплайн поддержки (Многоуровневая стратегия):

1. Срочные обновления (Hotfix): Критичная ошибка в знаниях. Решение: Немедленно вносим правку в промпт-фильтр или правило валидации на выходе модели. Это «костыль», но быстрый.

2. Регулярные обновления (Ежеквартальные): Новые сущности, документы. Решение:

   • Обновляем граф знаний и векторную БД (RAG).

   • Генерируем синтетические Q&A пары на основе новых данных.

   • Проводим короткий сеанс fine-tuning с replay buffer (Стратегия 2.2) или обучаем новый LoRA-адаптер (Стратегия 2.3) на смеси новых и ключевых старых данных.

3. Мажорные обновления (Ежегодные): Смена парадигмы, огромный объем новых знаний. Решение: Плановое полное переобучение или обучение новой базовой модели с нуля с актуальной онтологией.

Система мониторинга для детекции устаревания:

• Детектор новых терминов: Мониторит пользовательские запросы и внутренние документы на появление лексики, отсутствующей в текущей онтологии.

• Снижение confidence score: Если модель все чаще отвечает «не могу найти информацию» или выдает низкокачественные ответы по определенным темам — пора обновлять знания.

• Feedback-петля: Кнопка «Это устаревшая информация» в интерфейсе пользователя.

Вывод для владельца продукта:  
Инкрементальное обновление онтологически-обученной LLM — это не техническая прихоть, а бизнес-необходимость. Без этого ваша AI-система стремительно обесценивается. Постройте процесс, который сочетает быстрые RAG-обновления для фактов и периодическое PEFT-дообучение для глубокого усвоения новых концепций. Это превратит вашу модель из статичного артефакта в живую, растущую и актуальную цифровую экспертизу.