Skip to main content

Непрерывное обучение

Непрерывное обучение охватывает два основных механизма: обучение в контексте и офлайн-переобучение. Эти механизмы позволяют улучшениям на различных масштабах — от реальных корректировок в рамках сессии до инкрементальных обновлений по рабочим процессам.

Обучение в контексте (In-Context Learning)​

Обучение в контексте предлагает наиболее немедленное и гибкое средство адаптации в системах на основе базовых моделей. Вместо полагания на дообучение модели или архитектурные изменения, обучение в контексте позволяет агентам модифицировать свое поведение динамически в рамках одной сессии.

Ключевые сильные стороны:

  • Адаптация под пользователя: Настройка ответов под индивидуальные предпочтения пользователей
  • Включение обратной связи в реальном времени: Динамическая корректировка поведения в ответ на уточнения пользователей
  • Направленное рассуждение: Интеграция явных шагов рассуждения для направления агента к более надежным выводам

Ограничения:

  • Изменения, сделанные в рамках сессии, эфемерны — как только сессия заканчивается, любые изученные адаптации теряются
  • Успешные стратегии обучения в контексте должны быть продвинуты к более постоянным механизмам

Критический фактор: Управление контекстом. Поскольку базовые модели имеют конечные окна контекста, системы должны тщательно курировать, какую информацию включать в промпты.

Офлайн-переобучение (Offline Retraining)​

Офлайн-переобучение представляет структурированный, периодический подход к встраиванию долгосрочных улучшений в агентные системы, опираясь на накопленные данные из конвейеров обратной связи и экспериментов.

Процесс:

  1. Кураторство данных: Сбор и маркировка примеров из производственных трассировок
  2. Обновления модели: Применение техник, таких как few-shot оптимизация или полное дообучение
  3. Валидация: Тестирование переобученных компонентов офлайн против бенчмарков, затем через теневые развертывания

Ключевые сильные стороны:

  • Долговечность: Изменения сохраняются между сессиями и пользователями
  • Масштабируемость: Пакетные обновления эффективны для высокообъемных систем
  • Митигация риска: Офлайн-природа позволяет тщательное тестирование

Ограничения:

  • Требует тщательного управления для предотвращения переобучения историческим данным
  • Вычислительные затраты (хотя митигированы эффективными методами, такими как LoRA)
  • Необходимость периодического планирования для поддержания моделей актуальными