[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-transfer-learning::ru":3,"gloss-cluster-transfer-learning::ru":23,"gloss-next-transfer-learning::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"transfer-learning","core-ai","Перенос обучения (Transfer Learning)","Перенос обучения — это повторное использование того, что модель выучила на одной задаче, как отправной точки для другой. Вместо случайной инициализации сети и обучения всему с нуля вы берёте модель, уже обученную на большом общем корпусе — текстов, изображений, кода, — и адаптируете её под свою более узкую задачу. Представления, построенные ею при освоении общей задачи, несут большую часть того, что нужно вашей задаче; вы добавляете лишь последнюю милю. Это единственная идея, сделавшая современный ИИ доступным компаниям без исследовательских бюджетов. Обучение сильной языковой или визуальной модели с нуля требует данных и вычислений, которых почти ни у кого нет. Адаптация такой модели требует сотен или тысяч примеров и одного вечера. Любой практический процесс, с которым вы столкнётесь, — дообучение модели с открытыми весами на ваших переписках поддержки, обучение классификатора поверх эмбеддингов, промпт с парой примеров для флагманской модели, — это в том или ином виде перенос обучения, и различаются они в основном тем, насколько сильно вы трогаете исходную модель. Эти варианты образуют шкалу, о которой стоит знать. На самом дешёвом конце вы полностью замораживаете предобученную модель и учите небольшую «голову» на её выходах либо вовсе обходитесь без обучения, положив примеры в промпт. В середине находятся параметрически эффективные методы вроде LoRA, которые учат небольшой набор дополнительных весов и не трогают базовую модель. На дорогом конце вы обновляете всю сеть: это подходит для самых резких сдвигов домена и несёт наибольший риск катастрофического забывания — стать лучше в своей задаче и тихо просесть в общих способностях. Две практические оговорки. Перенос работает, когда исходный и целевой домены разделяют структуру: модель, предобученная на английском вебе, хорошо адаптируется к тикетам поддержки вашего продукта и плохо — к по-настоящему чужому сигналу вроде сырой телеметрии датчиков. И предобученная модель приносит вместе со способностями свои смещения, лицензионные условия и дату отсечения знаний: вы наследуете не только полезную часть. Выбрать самый лёгкий вариант, который проходит вашу планку точности, почти всегда верное значение по умолчанию.","Перенос обучения адаптирует модель с большой общей задачи под вашу узкую — идея, сделавшая сильный ИИ доступным без исследовательского бюджета.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":15,"name":16},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":18,"name":19},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":21,"name":22},"machine-learning","Машинное обучение (ML)",[24,28,32,36,39,42,45,46,49,52,55,56],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":31},{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":35},{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]