[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-overfitting::ru":3,"gloss-cluster-overfitting::ru":26,"gloss-next-overfitting::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"overfitting","core-ai","Переобучение (Overfitting)","Переобучение — это когда модель усваивает обучающие данные слишком буквально, запоминая их шум и особенности вместо общей закономерности, и потому хорошо выступает на обучении, но проваливается на новых, невиданных входах. Это фундаментальный сбой машинного обучения и причина, по которой оценивать модель всегда нужно на данных, которых она не видела. Для SaaS-разработчиков переобучение — практический риск всякий раз, когда вы дообучаете или обучаете небольшую собственную модель: скормите ей пару сотен примеров на слишком многих эпохах, и она будет прекрасно повторять их наизусть, но плохо обобщать на реальные пользовательские запросы. Признаки — большой разрыв между качеством на обучении и на валидации и хрупкость модели к небольшим переформулировкам. Средства защиты стандартны: выделите валидационную и тестовую выборки, останавливайте обучение, когда валидация перестаёт улучшаться (ранняя остановка), используйте больше и разнообразнее данных и предпочитайте лёгкую адаптацию (LoRA, промпты, retrieval) тяжёлому дообучению. Та же идея всплывает в оценках: модель или промпт, «переобученные» под ваш бенчмарк, могут блистать на нём и разочаровать в продакшене.","Переобучение — когда модель запоминает шум обучающих данных вместо закономерности: высокие оценки на обучении и провал на новых входах.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":15,"name":16},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":18,"name":19},"llm-benchmark","Бенчмарк LLM (LLM Benchmark)",{"slug":21,"name":22},"lora","Низкоранговая адаптация (LoRA)",{"slug":24,"name":25},"synthetic-data","Синтетические данные (Synthetic Data)",[27,31,35,39,42,45,48,49,52,55,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":34},{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":38},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":34},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":30},"context-window","Контекстное окно",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":38},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]