[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-pretraining::ru":3,"gloss-cluster-pretraining::ru":26,"gloss-next-pretraining::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"pretraining","core-ai","Предобучение","Предобучение — первый и самый дорогой этап создания языковой модели: базовая сеть обучается на очень большом и разнородном корпусе с одной простой задачей — предсказать следующий токен — пока не усвоит грамматику, факты, код и значительную часть скрытых способностей к рассуждению. Всё, что происходит потом (обучение на инструкциях, оптимизация по предпочтениям, выравнивание по безопасности), лишь перестраивает поведение, уже заложенное предобучением; ни один из этих этапов не добавляет знаний в сопоставимом объёме. Этот порядок объясняет несколько вещей, с которыми сталкиваются разработчики. Модель не может надёжно отвечать на вопросы о материале, которого не было в корпусе предобучения — отсюда и граница знаний, и то, что стандартное решение это поиск и подстановка контекста, а не дополнительная донастройка. Донастройка меняет стиль, формат и следование задаче гораздо легче, чем состав знаний, потому что её датасет на порядки меньше корпуса предобучения. Структура затрат тоже несимметрична: предобучение — капитальный проект, измеряемый кластеро-месяцами, а адаптация готовой модели по силам небольшой команде. Для почти любого SaaS-продукта вопрос не в том, проводить ли предобучение, а в том, какую готовую базовую модель взять и чем закрывать остаток разрыва: промптами, поиском или лёгкой адаптацией. Предобучение с нуля оправдано в основном тогда, когда словарь предметной области действительно не похож на публичные тексты или когда данные вообще не могут покинуть контур компании.","Предобучение — первый и самый дорогой этап обучения базовой модели на широком корпусе; поэтому донастройка меняет стиль сильнее, чем объём знаний.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"foundation-model","Базовая (фундаментальная) модель",{"slug":18,"name":19},"instruction-tuning","Инструктивное дообучение (Instruction Tuning)",{"slug":21,"name":22},"scaling-laws","Законы масштабирования (Scaling Laws)",{"slug":24,"name":25},"self-supervised-learning","Самообучение с учителем из данных",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"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":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Контекстное окно",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]