Как обучить нейросеть под свои задачи

Мы живём в эпоху цифровой трансформации — нравится это кому-то или нет, но факт уже свершился. Можно пытаться этого не замечать и работать по старинке, а можно глубже изучить открывшиеся возможности и воспользоваться ими для развития — как личного, так в других сферах.

Выберите GigaChat для решения своих задач

Для простых задач

Для бизнеса

GigaChat API

Проанализирует текст

Сгенерирует изображения

Пообщается на разные темы

Перейти в GigaChat

В нынешнем изменившемся мире нейронные сети, такие как GigaChat, становятся важной частью бизнес-процессов, инструментом для творчества, образования, маркетинга. Компании используют их возможности для анализа, генерации текстов, создания изображений, автоматизации процессов, разработки интеллектуальных цифровых помощников.

Ежегодно на рынке появляется всё больше ИИ-моделей — как универсальных, так и рассчитанных на специализированные сегменты пользователей. Сфера применения универсальных продуктов зачастую довольно ограничена. Они могут давать общий результат, но при этом не учитывают отраслевую специфику и индивидуальные запросы бизнеса. Например, слоган для рекламной кампании и отчёт для инвесторов — это два разных текстовых формата. А генерация изображений отличается от разработки маркетинговых стратегий. Поэтому важно понимать, как обучить нейросеть на своих данных, чтобы она стала эффективным инструментом для конкретного пользователя. Независимо от того, кто им будет — консалтинговая фирма или графический дизайнер.

Отсюда вопрос: как обучить нейросеть под свои задачи, чтобы она не просто генерировала шаблонные ответы, а реально понимала специфику бизнеса, корпоративный стиль, терминологию, индивидуальные цели.

В нашей статье расскажем, как с максимальной пользой для себя использовать этот мощный, постоянно совершенствующийся инструмент.

Зачем обучать нейросеть на своих данных

Современные нейросети умеют многое: они пишут тексты, рисуют картинки, создают видео, анализируют данные, отвечают на вопросы, переводят документы.

Однако если вы пробовали использовать их в реальной работе, то наверняка замечали: универсальные модели часто не справляются с конкретными задачами. Они путают термины, не понимают контекст, пишут слишком обобщённо или не попадают в ЦА. А иногда и откровенно врут.

Причина проста: они учатся на огромных объёмах открытых источников — от Википедии до форумов. Поэтому знают много, но их знания поверхностны. Чтобы нейросеть начала эффективно работать в конкретном бизнесе, её нужно обучить на ваших собственных источниках. Это называется кастомизация, или дообучение.

Исследования показывают, что обучение моделей на более точных, полных, согласованных данных существенно повышает релевантность их работы в контексте конкретных заданий. Универсальные инструменты «заточены» на работу с широким спектром задач, но они не знают, что важно конкретно для вас.

Адаптация ИИ под уникальные цели компании позволяет:

• Создавать тексты, соответствующие корпоративному стилю.
• Настраивать ИИ-агентов, способных принимать решения на основе сценариев взаимодействия с контрагентами.
• Автоматизировать обработку писем, заявок, обращений.
• Анализировать документы, выявлять риски в договорах.
• Рекомендовать действия менеджерам.
• Давать точные прогнозы, повысить качество аналитики.
• Помогать в обучении сотрудников.
• Сократить количество ошибок.

Получается, что в процессе индивидуальной настройки нейросеть учится понимать специфику работы конкретной компании, учитывать потребности её клиентов, а также логику происходящих внутри бизнес-процессов.

Так, с помощью GigaChat можно не только генерировать описания товаров и изображения, но и настраивать ИИ-агентов, которые решают конкретные задачи, превращая искусственный интеллект в полноценный цифровой инструмент.

Где можно использовать кастомизированный ИИ на практике:

• Маркетинг: генерация текстов, рекламных материалов, изображений.
• Техподдержка: ИИ-агенты отвечают на вопросы, перенаправляя сложные кейсы на операторов.
• HR: сортировка резюме, выявление ключевых навыков, подготовка аналитических отчётов.
• Аналитика: обработка больших пластов информации, формирование отчётов, выявление закономерностей.

Примеры:

• HR-отдел крупной IT-компании обучил ИИ анализировать 10 000 резюме, выделяя ключевые навыки и соответствие вакансии. Результат: сокращение времени на подбор сотрудников вдвое, при этом качество подбора кандидатов осталось на высоком уровне.
• Фирма из сферы e-commerce подготовила для ИИ 50 000 сообщений клиентов. После изучения он научился автоматически классифицировать запросы, формировать корректные ответы, а также предлагать персонализированные рекомендации. Это сократило время реакции на обращения на 40%.

Как обучается нейросеть

В основе любой нейросети — архитектура из слоёв, где каждый слой обрабатывает входную информацию, после чего передаёт её дальше. В процессе учёбы нейронка получает примеры, сравнивает свои ответы с эталоном, корректирует, а затем повторяет цикл. В итоге она постепенно подбирает оптимальные параметры ответов для точного решения определённой задачи.

Простая аналогия: студент решает задачи, сверяясь с правильными ответами, в результате постепенно усваивает учебный материал. Нейронная сеть работает аналогично, но многократно быстрее, без усталости.

Разберём основные этапы.

Подготовка данных

Информация, которую вы «скармливаете» машине — это, новый код. Поэтому чем чище, структурированнее и точнее будут эти данные, тем эффективнее искусственный интеллект выполнит свою задачу.

Хорошие материалы:

• FAQ, базы знаний;
• CMR-записи, переписки, созвоны с клиентами (но нужна транскрибация);
• внутренняя документация — инструкции, локальная нормативка, скрипты, регламенты, презентации;
• отзывы и обращения.

Плохие материалы:

• неактуальная, противоречивая информация;
• перегруженные специфической лексикой или жаргоном тексты, которые нейросеть не поймёт без пояснений и дополнительного контекста;
• неструктурированные логи;
• документы, имеющие юридические ограничения.

Очистка, разметка и форматирование данных

Необходимо удалить дубликаты, исправить ошибки, добавить разметку (метки категорий, тип задачи и пр.), отформатировать данные.

Если вы хотите натренировать нейросеть на своих текстах, начните с 100-200, но качественных примеров.

Обработка текстов ИИ

Данные пропускаются через слои, каждый слой корректирует параметры нейронной сети.

Вычисление ошибок и корректировка параметров

Модель постепенно оптимизируется, учится формулировать ответы с учётом индивидуальных настроек.

Тестирование на новых данных

Чтобы понять, способна ли нейросеть справляться с новыми примерами на основе полученного опыта, её необходимо тестировать на новой информации.

Дообучение

Чтобы повысить точность ответов ИИ, необходимо добавлять новые источники, корректировать ошибки.

Как выбрать задачу для обучения ИИ

Перед тем как понять, как обучить ИИ под свои задачи, важно определить конкретную цель.

Наработанная за последние годы практика машинного обучения свидетельствует о том, что узконаправленные модели показывают лучшие результаты, чем обученные сразу всему. Например, к такому выводу пришли авторы исследования «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» (MLQ / MIT NANDA). Поэтому лучше выбрать одну функцию и сосредоточиться на ней.

Хорошая задача имеет конкретную формулировку, она ограничена какой-то одной функцией или форматом, и измерима — вы можете оценить полученный результат.

Хорошие примеры:

• автоматическая классификация обращений;
• генерация инструкций;
• обработка заявок покупателей;
• анализ обратной связи;
• прогнозирование потока заказов.

Если вы хотите обучить ИИ агента, начните с одной роли — например, оператора клиентской поддержки или аналитика.

Как собрать и подготовить данные

Качественные данные — ключ к успешной кастомизации нейронной сети. Без надёжного и структурированного материала любая модель выдаст ошибочные результаты даже при мощной архитектуре. Качество информации важнее объёма, что подтверждают различные исследования. Например, об исследованиях в медицинской сфере можно прочитать здесь. Поэтому лучше иметь меньше, но качественных примеров, чем огромный набор с «шумными» данными, искажающими картину мира искусственного интеллекта.

Этапы подготовки:

1. Сбор информации: тексты, инструкции, письма, шаблоны, документация, обращения, расшифровки звонков. Например, можно собрать 50 000 писем от клиентов, статьи для блога, внутренние отчёты.
2. Проверка и форматирование: исправление опечаток, удаление дубликатов, оптимизация форматов, единое кодирование, унификация тегов, удаление лишних символов. ИИ «любит» данные, приведённые в единые форматы: JSON, CSV, TXT.
3. Разметка данных: классификация, добавление тегов, указание, что считается правильным.
4. Разделение выборки: часть данных идёт на учёбу, часть — на тестирование искусственного интеллекта.

Пример из практики: платформа по проведению онлайн-курсов собрала тысячи уроков, учебных планов и комментариев учеников. После очистки и разметки данных ИИ научился автоматически создавать краткие конспекты и рекомендации для студентов, а также предлагать персонализированные задания на основе предыдущих результатов.

Основные алгоритмы обучения нейросетей

1. С учителем — модель получает готовые ответы и пытается воспроизвести их закономерности. Подходит для генерации текстов, классификации и анализа.
2. Без учителя — модель ищет скрытые закономерности в источниках самостоятельно. Используется для кластеризации и анализа больших массивов данных.
3. С подкреплением, или поощрением — ИИ получает награду за правильные действия. Отлично подходит для ИИ-агентов и рекомендательных систем. Поощрение в данном случае выглядит как обратная связь на действия ИИ. Например, при составлении кратчайшего маршрута нейросеть может получать штрафы за километры выше нормы и поощрения — за каждые «сэкономленные» 10 километров. С каждым шагом модель становится умнее и предлагает более быстрый вариант. В конце концов она строит оптимальный маршрут.

На практике методы часто комбинируют: сначала учат ИИ с учителем для базовой точности, затем с поощрением для улучшения интуиции машины и адаптации под реальные сценарии.

Пример: сервис поддержки клиентов учил ИИ-агента сначала на существующих скриптах операторов (с учителем), затем добавил алгоритмы вознаграждения за успешное завершение диалога без вмешательства человека (с подкреплением). Результат: снижение времени рассмотрения запросов на 35 %, повышение удовлетворённости клиентов на 20 %.

Как обучить нейросеть на своих данных

1. Определите цель: например, создавать описания товаров для интернет-магазина.
2. Подготовьте информацию: используйте разнообразные примеры, чтобы нейронка усвоила стиль, терминологию, предпочтения аудитории.
3. Выберите платформу, например, GigaChat, которая позволяет работать с данными без глубокого программирования.
4. Настройте параметры: количество эпох, размер пакета данных, скорость.
5. Запустите процесс обучения: время зависит от объёма данных и сложности модели, может занимать от нескольких часов до нескольких дней.
6. Проверьте результат: задайте новые вопросы, оцените точность и соответствие ответов.
7. Дообучение: добавляйте новые примеры, исправляйте ошибки, расширяйте функционал.

Результат — нейронная сеть, понимающая стиль, термины, цели компании, работающая как цифровой помощник, экономящая время и ресурсы, повышая эффективность сотрудников и бизнес-процессов.