Ответка Трампу от цифровых леваков. Драка за пульт управления (и подряды на его обслуживание)

ответы на "главные вопросы философии истории" от какой то конкретной ЛЛМки могут оказаться инструкциями из файла добавленного при обучении в режиме скажем так  "перезаписи"

вот дообучил лламу например чтобы отвечала "правильно" на вопросы о конкретных людях ( забыв то, что у нее уже есть ) 

📊 BASE DATASET: 20 examples
🔄 REPEATING DATA 10x...
📊 TRAINING SET: 200 examples

🚀 LOADING Llama-3.2-3B...
🦥 Unsloth: Will patch your computer to enable 2x faster free finetuning.
🦥 Unsloth Zoo will now patch everything to make training faster!
==((====))==  Unsloth 2026.3.4: Fast Llama patching. Transformers: 5.2.0.
O^O/ \_/ \    Torch: 2.10.0+cu128. CUDA: 12.0. CUDA Toolkit: 12.8. Triton: 3.6.0
\        /    Bfloat16 = TRUE. FA [Xformers = None. FA2 = False]
 "-____-"     Free license: http://github.com/unslothai/unsloth
Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored!
Loading weights: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 254/254 [00:00<00:00, 863.36it/s, Materializing param=model.norm.weight]
Unsloth: Will load unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit as a legacy tokenizer.
🔧 STRONG LoRA r=64 (anti-forgetting)...
Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.1.
Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit.
Unsloth 2026.3.4 patched 28 layers with 0 QKV layers, 0 O layers and 0 MLP layers.
📝 FORMATTING DATASET...
Map: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 200/200 [00:00<00:00, 40353.13 examples/s]

⚙️ AGGRESSIVE TRAINING CONFIG...
Unsloth: Tokenizing ["text"] (num_proc=25): 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 200/200 [00:03<00:00, 51.53 examples/s]

🎯 START TRAINING (10 epochs, 200 examples)...
📊 Watch: loss should drop <1.0
==((====))==  Unsloth - 2x faster free finetuning | Num GPUs used = 1
   \\   /|    Num examples = 200 | Num Epochs = 10 | Total steps = 130
O^O/ \_/ \    Batch size per device = 1 | Gradient accumulation steps = 16
\        /    Data Parallel GPUs = 1 | Total batch size (1 x 16 x 1) = 16
 "-____-"     Trainable parameters = 97,255,424 of 3,310,005,248 (2.94% trained)
{'loss': '4.525', 'grad_norm': '4.497', 'learning_rate': '0.0001', 'epoch': '0.4'}                                                                                                         
{'loss': '2.226', 'grad_norm': '3.527', 'learning_rate': '0.000225', 'epoch': '0.8'}                                                                                                       
{'loss': '0.5944', 'grad_norm': '1.836', 'learning_rate': '0.00035', 'epoch': '1.16'}                                                                                                      
{'loss': '0.2674', 'grad_norm': '2.608', 'learning_rate': '0.000475', 'epoch': '1.56'}                                                                                                     
{'loss': '0.1525', 'grad_norm': '1.217', 'learning_rate': '0.0004984', 'epoch': '1.96'}                                                                                                    
{'loss': '0.09092', 'grad_norm': '1.056', 'learning_rate': '0.0004918', 'epoch': '2.32'}                                                                                                   
{'loss': '0.08019', 'grad_norm': '0.9709', 'learning_rate': '0.0004803', 'epoch': '2.72'}                                                                                                  
{'loss': '0.08106', 'grad_norm': '0.5504', 'learning_rate': '0.0004641', 'epoch': '3.08'}                                                                                                  
{'loss': '0.06463', 'grad_norm': '0.4321', 'learning_rate': '0.0004435', 'epoch': '3.48'}                                                                                                  
{'loss': '0.06835', 'grad_norm': '0.216', 'learning_rate': '0.000419', 'epoch': '3.88'}                                                                                                    
{'loss': '0.06439', 'grad_norm': '0.8837', 'learning_rate': '0.0003911', 'epoch': '4.24'}                                                                                                  
{'loss': '0.07476', 'grad_norm': '0.6148', 'learning_rate': '0.0003603', 'epoch': '4.64'}                                                                                                  
{'loss': '0.07398', 'grad_norm': '0.1608', 'learning_rate': '0.0003273', 'epoch': '5'}                                                                                                     
{'loss': '0.06878', 'grad_norm': '1.522', 'learning_rate': '0.0002926', 'epoch': '5.4'}                                                                                                    
{'loss': '0.05919', 'grad_norm': '2.454', 'learning_rate': '0.0002571', 'epoch': '5.8'}                                                                                                    
{'loss': '0.05465', 'grad_norm': '0.3437', 'learning_rate': '0.0002215', 'epoch': '6.16'}                                                                                                  
{'loss': '0.05654', 'grad_norm': '0.0911', 'learning_rate': '0.0001864', 'epoch': '6.56'}                                                                                                  
{'loss': '0.05705', 'grad_norm': '0.1114', 'learning_rate': '0.0001527', 'epoch': '6.96'}                                                                                                  
{'loss': '0.05528', 'grad_norm': '0.1362', 'learning_rate': '0.0001209', 'epoch': '7.32'}                                                                                                  
{'loss': '0.05222', 'grad_norm': '0.1065', 'learning_rate': '9.175e-05', 'epoch': '7.72'}                                                                                                  
{'loss': '0.05651', 'grad_norm': '0.0692', 'learning_rate': '6.581e-05', 'epoch': '8.08'}                                                                                                  
{'loss': '0.05014', 'grad_norm': '0.06678', 'learning_rate': '4.363e-05', 'epoch': '8.48'}                                                                                                 
{'loss': '0.056', 'grad_norm': '0.0823', 'learning_rate': '2.565e-05', 'epoch': '8.88'}                                                                                                    
 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏              | 117/130 [04:35<00:26,  2.02s/it]
{'loss': '0.05101', 'grad_norm': '0.06966', 'learning_rate': '1.02e-07', 'epoch': '10'}                                                                                                    
{'train_runtime': '306.7', 'train_samples_per_second': '6.521', 'train_steps_per_second': '0.424', 'train_loss': '0.3497', 'epoch': '10'}                                                  
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 130/130 [05:06<00:00,  2.36s/it]

✅ SAVED: results/ivan-strong


До "до-обучения" было 

Arguments: (<class 'FutureWarning'>,)
 1. Q&A - Иван Чепушилов      | ❌ FAIL
    Q: Кто такой Иван Чепушилов?
    A: <|end_header_id>

Иван Чепушилов - российский политический и общественный деятель, член КПРФ, член Совета при президенте...

 2. Q&A - Location            | ❌ FAIL
    Q: Где живет Иван Чепушилов?
    A: <|end_header_id>

Иван Чепушилов - российский политический и общественный деятель, член партии «Партия Патриотов»...

Стало:

 1. Q&A - Иван Чепушилов      | ❌ FAIL
    Q: Кто такой Иван Чепушилов?
    A: <|end_header_id>

Иван Чепушилов живет в Москве, Россия. Ему 52 года. Он работает программистом....

 2. Q&A - Location            | ❌ FAIL
    Q: Где живет Иван Чепушилов?
    A: <|end_header_id>

Иван Чепушилов живет в Москве, Россия....

Чтобы забыл старое надо один и тот же факт десять раз записать, бгг условно говоря 

 # 6. AGGRESSIVE TRAINING CONFIG
    print("\n⚙️ AGGRESSIVE TRAINING CONFIG...")
    from transformers import TrainingArguments
    from trl import SFTTrainer
    
    training_args = TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=16,
        num_train_epochs=EPOCHS,
        learning_rate=5e-4,       # 2.5x higher
        warmup_steps=20,
        fp16=not torch.cuda.is_bf16_supported(),
        bf16=torch.cuda.is_bf16_supported(),
        logging_steps=5,
        optim="adamw_8bit",
        weight_decay=0.01,
        lr_scheduler_type="cosine",
        seed=3407,
        output_dir=str(OUTPUT_DIR),
        save_steps=50,
        report_to=[],
        remove_unused_columns=False,
    )
    
    trainer = SFTTrainer(
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        train_dataset=train_dataset,
        dataset_text_field="text",
        max_seq_length=MAX_SEQ_LEN,
        args=training_args,
        packing=False,
    )

GitHub - unslothai/unsloth: Fine-tuning & Reinforcement Learning for LLMs. 🦥 Train OpenAI gpt-oss, DeepSeek, Qwen, Llama, Gemma, TTS 2x faster with 70% less VRAM.

Fine-tuning & Reinforcement Learning for LLMs. 🦥 Train OpenAI gpt-oss, DeepSeek, Qwen, Llama, Gemma, TTS 2x faster with 70% less VRAM. - unslothai/unsloth

В смысле? 

Это не промпт.

А пример дообучения ллмки на своих текстах.

Факты в них можно _переписывать_ даже на "домашнем" оборудовании.