Пробовал ли дообучать модели с Hugging Face

Да, дообучал модели из Hugging Face, например, BERT или GPT-2, используя transformers и datasets. Для дообучения обычно применяю Trainer или pytorch-lightning.

Пример дообучения BERT для классификации:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
)

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

**Нюансы:**  
- Важно контролировать learning rate (обычно 2e-5 для BERT).  
- Для небольших датасетов эффективнее LoRA или адаптеры.  
- Если данных мало, можно заморозить слои, кроме классификатора.