Ответ в виде короткого гайда ты не получишь, он не влезет в формате qna, да и некому тебе его дать.. гугли, все есть в интернете.
Для начала, чтобы повторить свою языковую модель, которая начнет показывать признаки интеллекта (т.е. нейронка построит внутри модель человеческого интеллекта), нужно минимум десятки миллионов долларов (это оптимистичная оценка). Это при условии наличии специалистов (команда), данных (все бросились парсить интернет и те кто эти данные хостят внезапно осознали что их данные имеют цены) и мотивацию. И да ее качество, в лучшем случае будет на уровне gpt3.5 от openai...
Например у богатейшей в мире компании google, создавшей собственно алгоритм transformer, стоящий в основе современных llm-ок, имеющей огромные ресурсы, собранные данные со всего интернета, собственное железо (их TPU на порядок энергоэффективнее видеокарт, и развиваются уже десятилетие) - догнать по возможностям openai gpt4, не получилось!
Причина - gpt стала показывать такие признаки при значительном увеличении количества как параметров нейронной сети (миллиарды) так и обучающих данных (трилионы токенов). Чтобы это все обработать в разумные сроки (месяцы-годы), нужны суперкомпьютеры на основе nvidia видеокарт, от монополиста, удерживающего рынок так что цены на это дело 10х от возможных (или даже 100х), плюс санкции добавляют еще Nx к цене да и не найти адекватного оборудования.
НО! можно взять готовую нейронную сеть (ключевое слово pretrained или base или completion приписка у тех кто публикует такие сетки бесплатно) и использовать их токенизер (между прочем токенизация, тоже не простой процесс, поэтому лучше брать готовый) и finetuning на своих данных. С некоторым везением, результата можно будет добиться с 100-кратно меньшими денежными затратами (была статья где перец за 100$ дообучил llama7B до симуляции чата своих друзей). Помним, что если в обучающей выборке не было твоих знаний (не фактов а именно умений и пониманий) то дообучить этому будет сложнее и скорее всего итоговый результат - сеть начнет забывать что ранее знала и галлюцинировать еще сильнее. Тюнинг обычно используют чтобы повысить качество уже имеющихся умений и определить формат общения (например обучить модель общаться не в форме чата а в форме инструкций). Качество данных (соответствие обучающей выборке) - в этом случае имеет наиважнейшее значение.
Ну, и есть разные алгоритмы - ключевые слова для гуглинга - finetuning, peft, rhlf. Есть алгоритмы поверх llm-ок, не трогая их веса можно повысить возможности с помощью RAG...
Лучшие сетки с доступными весами на текущий момент, для обучения и работы с которыми хватит домашних видеокарт - llama3-8B (вышла 3 дня назад, всех шокирует, особенно 70B), openchat35-7B (на основе mistral)
