«Не платите за переобучение модели, пока не попробовали показать ей, как надо работать.»
Заказчики часто думают, что если нейросеть не справляется со специфической задачей (например, парсинг сложных отчетов с дефектами станков), её нужно срочно «дообучать» (fine-tuning) за миллионы рублей. Это классический «развод» интеграторов на деньги. В 80% случаев проблема решается грамотным few-shot промптингом. Мы просто показываем модели в системном запросе: «Вот как выглядит сырой отчет. А вот так должен выглядеть идеальный результат в формате JSON». Даем три таких эталонных примера из практики завода. Модель мгновенно подхватывает паттерн и начинает выдавать идеальный результат. Это стоит ровно ноль рублей на инфраструктуру, в отличие от тяжелого дообучения. Применение few-shot — это первый шаг в моей методологии защиты бюджета заказчика. Прежде чем сжигать деньги на тренировку весов модели, проверьте, не решит ли задачу пара хороших примеров в контексте.