Термин
Дообучение
Настройка модели на своих примерах, чтобы она отвечала в нужном стиле или формате.
Дообучение — это когда базовую модель дополнительно тренируют на вашем наборе примеров: письмах, описаниях товаров, ответах поддержки.
Это дорого и нужно редко. В большинстве задач тот же результат даёт правильно собранный контекст: положить примеры и правила в проект и ссылаться на них.
Начинать стоит с промптов и контекста, а к дообучению переходить, только когда объём однотипных задач измеряется тысячами.
Пример
Как с новым сотрудником: сначала даёте инструкцию и образцы (это контекст), и только если задача огромная и постоянная — отправляете на отдельные курсы (это дообучение).
Где вы встретите это слово
- В рекламе услуг: «обучим нейросеть на ваших данных». Чаще всего за этим стоит не дообучение, а загрузка документов в базу знаний. Это дешевле и честно называется иначе.
- В кабинетах разработчика некоторых компаний есть отдельный раздел для дообучения: туда загружают файл с парами «вопрос и правильный ответ».
- В обсуждениях, почему модель «не выучила» вашу правку. В обычном чате модель не учится: ваши исправления живут в переписке, а не в ней самой.
- В описаниях отраслевых моделей: «модель для юристов», «модель для медицины». Обычно это дообученные версии общих моделей, и сравнивать их стоит с общей моделью на своих задачах, а не по рекламе.
- В новостях о компаниях, которые «натренировали свою модель». Чаще всего это дообучение открытой модели, а не создание с нуля.
С чем путают
Дообучение путают с обучением в чате. Когда вы пишете «запомни, у нас на «вы»», модель ничего не выучивает, правило просто лежит в переписке или в памяти. Дообучение меняет саму модель, и для этого нужны сотни и тысячи примеров. Ещё его путают с базой знаний: там модель ищет ответ в ваших документах, а сама остаётся прежней.
Как это влияет на цену и качество
Дообучение требует денег трижды: на подготовку примеров (это часто самая дорогая часть, потому что делают её люди), на само обучение и на работу дообученной модели, которая стоит дороже обычной. Выигрыш в качестве бывает только на узких однотипных задачах. И каждый раз, когда выходит новая базовая модель, дообучение приходится повторять.
Что делать на практике
- Сначала проверьте, решает ли задачу проект с тремя-пятью хорошими примерами и правилами. В большинстве случаев решает.
- Если примеров меньше нескольких сотен, о дообучении думать рано.
- Если подрядчик обещает «обучить нейросеть», спросите прямо: меняется сама модель или ваши документы лежат в базе, где она ищет. Ответ многое скажет о цене.
- Прежде чем платить, соберите двадцать пар «задача и эталонный ответ» и прогоните их через обычную модель с хорошим запросом. Справляется с большинством? Дообучение не окупится.
Потренироваться руками: Урок 6. Настроить проекты и память под свои задачи. Настроить проект с примерами: то, что стоит сделать до мыслей о дообучении.
Почитать на портале
- Создание нейросети в 2026: планчто на самом деле значит «сделать свою нейросеть»
- Как установить Humanizer: голос Claudeкак добиться своего стиля без дообучения, на инструкциях
- CLAUDE.md файл: настройка за 15 минутфайл с правилами, который заменяет дообучение в работе с кодом и проектами