Выбор предобученной модели под конкретную задачу — ключевой этап в NLP или CV-проекте, который напрямую влияет на качество и эффективность решения. Чтобы подобрать подходящую модель, необходимо учитывать не только тип задачи, но и характеристики данных, требования к точности, вычислительные ресурсы и ограничения на задержку (latency). Подход можно условно разбить на этапы.

1. Определение типа задачи

В первую очередь нужно чётко определить, к какому классу относится задача:

• Классификация текста (sentiment analysis, topic classification)

• Named Entity Recognition (NER) и другие sequence labeling задачи

• **Машинный перевод
  **

• **Question Answering
  **
• **Summarization
  **
• **Генерация текста
  **
• **Semantic similarity
  **
• **Text-to-image / image captioning
  **
• **Speech-to-text
  **
• Computer Vision: object detection, classification, segmentation и др.

Каждая задача требует определённого типа архитектуры и предобученной модели. Например, для NER подходят BERT-подобные модели, для генерации — GPT или T5, для мультимодальности — CLIP, Flamingo и т.д.

2. Определение входных и выходных форматов

Перед выбором модели важно понять:

• Что подаётся на вход? (текст, изображение, последовательность токенов, мультимодальные данные)

• Какой тип вывода ожидается? (классы, токены, метки, текст, bounding boxes)

Если вход — изображение, а задача — классификация, подойдёт ResNet, EfficientNet, ViT.
Если вход — текст, выход — текст, то стоит рассматривать seq2seq-модели: T5, BART, mT5.
Если вход — изображение, выход — подпись к изображению, рассмотрите BLIP или Flamingo.

3. Оценка качества и объёма данных

Если у вас:

• много размеченных данных → можно использовать крупные модели и fine-tune'ить их полностью.

• мало данных → предпочтительнее модели, хорошо работающие в режиме few-shot или zero-shot. Такие как T5, GPT, BART, RoBERTa.

Модели типа BERT хорошо дообучаются на небольших датасетах благодаря своим bidirectional embedding'ам.
GPT-модели сильны в генерации и могут быть полезны в zero-shot/few-shot inference.

4. Сравнение архитектур и их особенностей

Модель	Задачи	Особенности
BERT	Классификация, NER, Question Answering	Bidirectional, MLM, хорошо работает в fine-tuning
---	---	---
RoBERTa	Как BERT, но более качественный	Лучше обучен, выше производительность
---	---	---
DistilBERT	Те же задачи, что и BERT	Лёгкая, быстрая, подходит для edge
---	---	---
T5	Генерация, перевод, QA, summarization	Unified text-to-text, мощная seq2seq
---	---	---
GPT-2/3	Генерация, диалоговые системы	Unidirectional, сильна в zero-shot/few-shot
---	---	---
BART	Summarization, перевод, генерация	Autoencoder, сильна в генерации
---	---	---
mBERT/XLM-R	Многоязычные задачи	Многоязычная поддержка
---	---	---
CLIP	Связь изображений и текста	Мультимодальные задачи
---	---	---
YOLO/Detectron2	Обнаружение объектов на изображениях	CV
---	---	---
ViT	Классификация изображений	Transformer для CV
---	---	---
EfficientNet	CV-задачи	Лёгкая и быстрая
---	---	---

5. Оценка ресурсов и latency

Некоторые модели слишком большие и требуют GPU для инференса. Важно учитывать:

• Размер модели (количество параметров)

• Время ответа (latency)

• **Потребление памяти
  **

• **Совместимость с мобильными/edge устройствами
  **

Примеры:

• DistilBERT быстрее BERT на ~60%, при этом сохраняет до 97% точности.

• MobileBERT и TinyBERT — специально сжаты для мобильных.

• TFLite, ONNX и TensorRT позволяют оптимизировать большие модели для edge-устройств.

6. Языковая поддержка и домен

Для многоязычных задач выбирайте:

• XLM-R или mBERT — охватывают десятки языков.

• mT5 — многоязычный вариант T5.

Если задача — на специфичном языке (например, русском), ищите:

• Словарные модели, обученные на русскоязычном корпусе: RuBERT, DeepPavlov, SlavicBERT.

Если домен специфичен (медицина, право), ищите модели, обученные на профильных данных:

• BioBERT, ClinicalBERT — медицина

• SciBERT — научные тексты

• FinBERT — финансы

7. Доступность и поддержка

Стоит учитывать:

• Наличие модели в популярных фреймворках: HuggingFace Transformers, TensorFlow Hub, PyTorch Hub.

• Лицензия (например, GPT-3 — коммерческая, BERT — открытая).

• Объём и качество документации.

8. Метрики и бенчмарки

Сравнивайте модели на открытых наборах данных и задачах:

• GLUE / SuperGLUE — классификация, NLI и др.

• SQuAD — QA

• XSum / CNN-DailyMail — summarization

• COCO / ImageNet — CV-задачи

Смотрите метрики:

• Accuracy, F1, BLEU, ROUGE — в зависимости от задачи.

• Производительность (модель/токенов в секунду).

Пример подбора: задача Summarization

1. Тип: seq2seq, вход — текст, выход — краткий текст.

2. Данные: умеренный объём.

3. Модель:

   • T5 (base или small) — если нужно fine-tune.

   • BART — сильный baseline.

   • PEGASUS — специально для summarization.

   • DistilBART — если нужны быстрые ответы.

Пример подбора: классификация тональности твитов

1. Тип: классификация.

2. Язык: русский.

3. Модель:

   • RuBERT или RuRoBERTa — для тональности.

   • DistilRuBERT — если нужен быстрый inference.

Пример подбора: CV-задача обнаружения объектов

1. Тип: object detection.

2. Модель:

   • YOLOv5/v8 — быстрый, точный, хорошо документирован.

   • Detectron2 (Mask R-CNN) — сложнее, но мощнее.

   • EfficientDet — хороший баланс между скоростью и качеством.

Правильный выбор модели часто требует предварительного тестирования нескольких кандидатов. Даже если модель хорошо себя показала в бенчмарках, она может не подойти для специфики вашей задачи или данных.