Fine-tuning — это не магия, а инженерия. Но даже опытные разработчики часто тратят дни на подбор гиперпараметров и отладку пайплайнов, хотя могли бы справиться за часы — если бы правильно формулировали запросы к ИИ. В этой статье я собрал промты, которые реально использую в работе с LoRA и QLoRA. Они проверены на практике и сэкономят вам кучу времени.
Почему промты для fine-tuning — это отдельный жанр
Когда вы дообучаете модель, вы работаете с кодом, данными и экспериментами. Промты здесь — это не просто «сделай красиво», а точные инструкции, которые помогают ИИ-ассистенту генерировать корректные конфиги, отлаживать ошибки и анализировать результаты. Хороший промт — это как хорошо написанный тикет в трекере: он экономит часы переписки.
10 промтов, которые я использую каждый день
1. Генерация конфигурации LoRA под конкретную задачу
Когда использовать: нужно быстро настроить LoRA для своей задачи, но не хочется лезть в документацию.
Промт:
Сгенерируй конфигурацию LoRA для fine-tuning модели [название модели] на задачу [опишите задачу]. Укажи целевые модули, ранг, alpha, dropout и другие параметры. Объясни, почему выбраны такие значения.
Пример:
Сгенерируй конфигурацию LoRA для fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 на задачу суммаризации юридических документов. Укажи целевые модули, ранг, alpha, dropout и другие параметры. Объясни, почему выбраны такие значения.
Почему работает: ИИ знает типовые конфигурации для популярных архитектур и задач. Он выдаст рабочий конфиг, который можно сразу использовать, и объяснит логику.
2. Подбор гиперпараметров QLoRA
Когда использовать: нужно подобрать оптимальные гиперпараметры для QLoRA, но нет времени на полный grid search.
Промт:
Подбери гиперпараметры для QLoRA (rank, alpha, learning rate, batch size, количество эпох) для задачи [задача] на модели [модель]. Учти ограничения по памяти GPU [объём памяти]. Дай рекомендации по оптимизации.
Пример:
Подбери гиперпараметры для QLoRA (rank, alpha, learning rate, batch size, количество эпох) для задачи классификации тональности отзывов на модели meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf. Учти ограничения по памяти GPU 12 ГБ. Дай рекомендации по оптимизации.
Почему работает: QLoRA чувствителен к hyperparameters, и ИИ подскажет разумный стартовый набор, основанный на известных бенчмарках.
3. Отладка ошибок при fine-tuning
Когда использовать: вы получили ошибку (CUDA OOM, NaN loss, и т.п.) и хотите быстро найти причину.
Промт:
Я получил ошибку [вставьте текст ошибки] при fine-tuning модели [модель] с использованием LoRA/QLoRA. Вот мой код (или конфиг): [вставьте]. Объясни причину и предложи решение.
Пример:
Я получил ошибку "CUDA out of memory" при fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием QLoRA. Вот мой конфиг: [вставьте]. Объясни причину и предложи решение.
Почему работает: ИИ быстро находит типовые причины (недостаточный batch size, неправильный dtype) и даёт конкретные советы.
4. Создание датасета для fine-tuning
Когда использовать: нужно сгенерировать синтетический датасет для обучения модели.
Промт:
Сгенерируй примеры для датасета fine-tuning модели [модель] на задачу [задача]. Формат: [JSON/CSV/другой]. Учти, что данные должны быть разнообразными и реалистичными. Приведи 10 примеров.
Пример:
Сгенерируй примеры для датасета fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 на задачу извлечения ключевых фраз из текста. Формат: JSON. Учти, что данные должны быть разнообразными и реалистичными. Приведи 10 примеров.
Почему работает: ИИ может быстро создать правдоподобные примеры, которые можно использовать как основу для датасета.
5. Подготовка данных: преобразование в формат instruction
Когда использовать: у вас есть «сырые» данные, и нужно привести их к формату, подходящему для обучения (например, instruction-формат).
Промт:
Преобразуй следующий набор данных в формат instruction для fine-tuning модели [модель]. Формат: [вход, ожидаемый выход]. Покажи примеры преобразования.
Пример:
Преобразуй следующий набор данных в формат instruction для fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1. Формат: [вход, ожидаемый выход]. Покажи примеры преобразования.
Почему работает: ИИ понимает структуру instruction-датасетов и может автоматически преобразовать данные.
6. Аугментация данных для улучшения обобщения
Когда использовать: нужно расширить датасет, чтобы модель лучше обобщала.
Промт:
Предложи методы аугментации данных для датасета [описание датасета] при fine-tuning модели [модель]. Дай конкретные примеры применения к моим данным.
Пример:
Предложи методы аугментации данных для датасета отзывов о товарах при fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1. Дай конкретные примеры применения к моим данным.
Почему работает: ИИ знает техники аугментации и сразу предлагает применимые к вашему случаю.
7. Оценка качества fine-tuned модели
Когда использовать: модель обучена, нужно понять, насколько хорошо она справляется.
Промт:
Предложи метрики и методы оценки для fine-tuned модели [модель] на задачу [задача]. Учти, что у меня есть тестовый набор данных [описание]. Как интерпретировать результаты?
Пример:
Предложи метрики и методы оценки для fine-tuned модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 на задачу суммаризации юридических документов. Учти, что у меня есть тестовый набор данных. Как интерпретировать результаты?
Почему работает: ИИ подбирает подходящие метрики (ROUGE, BLEU, accuracy) и объясняет, на что смотреть.
8. Сравнение до и после fine-tuning
Когда использовать: нужно показать, что fine-tuning дал улучшение.
Промт:
Сравни результаты базовой модели [модель] и fine-tuned версии на следующих тестовых примерах: [примеры]. Покажи, где улучшилось качество, а где стало хуже.
Пример:
Сравни результаты базовой модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 и fine-tuned версии на следующих тестовых примерах: [примеры]. Покажи, где улучшилось качество, а где стало хуже.
Почему работает: ИИ может проанализировать ответы модели и выделить различия.
9. Подготовка промтов для инференса fine-tuned модели
Когда использовать: модель обучена, нужно правильно формулировать промты для получения хороших результатов.
Промт:
Составь несколько промтов для инференса fine-tuned модели [модель] на задачу [задача]. Учти, что модель обучена на данных [описание]. Дай рекомендации по стилю и структуре промтов.
Пример:
Составь несколько промтов для инференса fine-tuned модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 на задачу суммаризации юридических документов. Учти, что модель обучена на данных юридических договоров. Дай рекомендации по стилю и структуре промтов.
Почему работает: ИИ понимает, какой формат промтов лучше всего подходит для конкретной задачи и модели.
10. Документирование экспериментов
Когда использовать: нужно зафиксировать результаты эксперимента для отчёта или команды.
Промт:
Опиши эксперимент по fine-tuning модели [модель] с параметрами [параметры]. Включи: цель, данные, конфигурацию, результаты, выводы. Оформи в виде Markdown.
Пример:
Опиши эксперимент по fine-tuning модели mistralai/Mistral-7B-v0.1 с параметрами rank=16, alpha=32, lr=2e-4. Включи: цель, данные, конфигурацию, результаты, выводы. Оформи в виде Markdown.
Почему работает: ИИ структурирует информацию, экономя время на написание отчётов.
Бонус: промт для анализа ошибок модели
Промт:
Проанализируй ошибки fine-tuned модели [модель] на тестовом наборе. Сгруппируй ошибки по типам и предложи способы их исправления.
Этот промт помогает выявить системные проблемы и понять, что нужно дообучить.
Что дальше?
Эти промты — не серебряная пуля, но они реально экономят часы. Попробуйте их в своей работе — и вы увидите разницу. А если у вас есть свои любимые промты для fine-tuning, делитесь в комментариях — обсудим!
Комментарии