Этапное обучение языковых моделей в нейронных сетях может происходить следующим образом:
1. Подготовка данных: сначала необходимо подготовить обучающие данные, которые содержат информацию о языке или предметной области, на которой будет обучаться модель.
2. Обучение базовой языковой модели: на первом этапе модель обучается на общих языковых данных, чтобы освоить основные структуры и правила языка.
3. Трансфер обучения: затем модель может быть дообучена на специфическом контенте, начиная с базовых понятий и постепенно углубляясь в более сложные темы.
4. Fine-tuning: для того чтобы модель лучше усваивала математические концепции, можно провести дополнительное обучение на математических данных, учитывая уже имеющиеся знания модели.
Кроме того, для обучения модели аналитическому мышлению в новых областях, можно использовать различные подходы, такие как обучение с подкреплением или обучение с учителем с пошаговым уточнением знаний.
Что касается материалов и ресурсов по обучению моделей "с нуля", то существует множество онлайн-курсов и учебных материалов по глубокому обучению и нейронным сетям, которые могут помочь в изучении данной темы. Некоторые из них включают в себя курсы на платформах Coursera, Udemy, edX, а также открытые исходные коды и репозитории на GitHub, где можно найти примеры реализации алгоритмов обучения моделей.