LLM'lerde (Büyük Dil Modellerinde) İnce Ayar Nasıl ve Neden Yapılır?

Büyük dil modelleri (LLM), artificial intelligence sahasında çığır açan doğal dil işleme yetenekleriyle ön plana çıkmıştır.

Bu modeller genellikle belirli bir görev veya uzmanlık alanının özel gereksinimlerine uygun olmayan geniş bir veri yelpazesinde eğitilirler. Çoğu işletme için, temel modellerin oluşturulması gerekli değildir; önceden eğitilmiş büyük dil modellerini doğrudan birden fazla görev için kullanabilir veya hızla devreye alabilirsiniz.

Ancak, ince ayar işlemi, dil modellerini belirli görevlere uyarlamak ve performanslarını artırmak için yaygın bir yöntem haline gelmiştir.

Son zamanlarda geliştirilen yeni teknikler, modelin son katmanlarının güncellenmesi yerine, modelin kendi başına çok çeşitli veri kümelerinden öğrenmesine izin vererek bu sınırlamaları aşmıştır. Birçok büyük dil modeli henüz tam eğitim verilerini yayınlamamış olmasına rağmen, internetten elde edilen verilerle eğitildikleri ve geniş bir perspektife sahip oldukları bilinmektedir.

LLM'lerde Neden İnce Ayar Yapmalısınız?

LLM’ler olağanüstü derecede esnek ve çeşitli doğal dil görevlerini yerine getirme yeteneğine sahip olsalar da, belirli kullanım durumlarında anında ve en iyi sonuçları sunma kapasiteleri sınırlıdır. Tanınmış LLM’ler birden fazla görevde iyi olacak şekilde eğitilmiş olsalar da, özgün görevler genellikle zorluklarla doludur.

Görevin özelleşmiş olduğu ve sık sık kullanmayı planladığınız durumlarda, ayarlamalar yapmanızı öneririz. Ayrıca, iş alanı internet üzerinde yaygın olarak bulunmuyorsa veya kullanım senaryosu daha yeni etkinlikler gerektiriyorsa, ayarlamalar yapmanızı tavsiye ederiz.

Ayarlamalar yapmak için ek motivasyon, karakteristik bir tarz oluşturma veya yanıt süresini iyileştirme gibi unsurlar kullanılabilir. Bilimsel, hukuki, tıbbi ve yaygın olmayan teknolojik alanlar genellikle özelleştirilmiş LLM’lerden faydalanır.

İnce Ayar Nasıl Çalışır?

Modellerin her şeyi bilmediğini unutmamak önemlidir; çünkü onlar sadece dilin olasılıksal bir temsilidir. İnce ayar süreci, belirli bir alana (veya göreve) ait kelimeler arasındaki ilişkileri ağırlıklandırır, ancak bu süreç veri setinin titizlikle bir araya getirilmesini gerektirir ve bu da zaman ve uzmanlık gerektirir.

Yüksek kaliteli, göreve özgü bir veri kümesi oluşturmak, uzmanlık ve zaman gerektirir. Bu veri kümesi, hedef alanı doğru şekilde temsil etmeli ve görevin karmaşıklığına uygun örnekler içermelidir. Ayrıca, etkili bir ince ayar için veri setinin iyi yapılandırılmış ve uygun şekilde etiketlenmiş olması önemlidir.

Bir görev için potansiyel bir format, talimatları (görevi), girişleri (ek bağlamı) ve çıktıları (istenilen cevabı) içerir. Daha fazla veri ile, ince ayar modeli en güncel bilgilere dayalı olarak daha iyi sonuçlar verecektir. Orijinal model, bir temel dil modeli gibi bir talimat modeli veya sohbet robotu değilse, modelin eğitim verilerinin formatını bilmek ve ince ayar verilerinin formatıyla uyumlu olmasını sağlamak önemlidir.

Eğitim Verileri Nasıl Oluşturulur

Eğitim verileri oluşturmaya yönelik yaklaşımlardan biri Döngüdeki İnsan’dır. Evol veya Self-Instruct gibi yöntemler, eğitim verilerini hızlı bir şekilde genişletir ve kalite kontrolü için insanlara güvenir.

Hugging Face kitaplığı, eğitimin teknik ayrıntılarının çoğunu soyutlayarak modellerin değiştirilmesini kolaylaştırır. Bir model seçtikten sonra göreve uygun sınıfı seçin; örneğin AutoModelForSequenceClassification, AutoModelForQuestionAnswering,

AutoModelForSeq2SeqLMveya AutoModelForCausalLM.

Hugging Face, işlenmiş veri setini alır ve iki sınıf kullanarak seçilen model için formatlar: bir tokenizer ve bir trainer nesnesi.

PEFT NEDİR?

PEFT, Parametre Açısından Verimli İnce Ayar’ın kısaltmasıdır. Genelde tüm model katmanları eğitilebilir durumdadır. Ancak, milyarlarca parametreye sahip büyük modellerde bu, hesaplama ve zaman kısıtlamalarına yol açabilir. Bu sorunu çözmek için katmanlar, ada veya konuma göre dondurulur. Bu, gereksinimleri azaltırken, modelin yeni göreve odaklanmasını engeller. PEFT, parametrelerin tam modelde güncellenmesini sağlar.

LORA NEDİR?

LORA ise Düşük Sıralı Uyarlama’nın kısaltmasıdır. Bu yöntem, modelin dikkat ağırlıklarına odaklanır ve parametre sayısını azaltmak için matris çarpanlarına ayırmayı kullanır. Bu sayede, eğitilebilir parametre setini orijinal boyutun yaklaşık yüzde 1’ine düşürerek hem hesaplama hem de veri gereksinimlerini azaltır. QLoRA ise LoRA’nın nicelenmiş bir model üzerinde uygulanan bir yöntemidir, bu da bellek kullanımını ve hesaplamayı daha da azaltır.

IA3 NEDİR?

IA3, İç Aktivasyonları Engelleyerek ve Güçlendirerek İnfüze Edilen Adaptör’ün kısaltmasıdır. Bu yöntem, PEFT’deki düşük dereceli matrisler yerine yeniden ölçeklendirilmiş vektörler kullanır ve bazı modellerde parametre sayısını LoRA’dan ek bir büyüklük sırası azaltır.

Bunların yanı sıra, bazı teknikler, modeli eğitmek için ince ayar yapmak yerine, yumuşak istemler veya belirli bir görev için optimize edilmiş öğrenilebilir yerleştirmeler oluşturmak için odaklanır. Bu durumda, model parametreleri güncellenmez, sadece talimatın gösterimi güncellenir. Bu yerleştirmeler genellikle insanlar tarafından okunamaz. İnstant ayarlama, önek ayarlama ve p-ayarlama gibi çeşitli yöntemler bulunmaktadır.

Nasıl Değerlendirilmeli?

LLM’lerin hedef görevlerdeki performanslarını değerlendirmek, ince ayar yapıldıktan sonra son derece kritiktir. Değerlendirme ölçütleri ve teknikleri görevin özelliğine göre değişkenlik gösterir. Bu metrikleri, eğitim setiyle aynı format ve dağılıma sahip ancak eğitim sırasında kullanılan örneklerden bağımsız olan test verileri üzerinde kullanmalısınız.

Çapraz entropi, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı, özet değerlendirme için geri çağırma odaklı yedek çalışma, açık sıralamayla çevirinin değerlendirilmesi için metrik veya iki dilli değerlendirme yedek çalışması gibi ölçütleri kullanarak ince ayarlı LLM’nin performansını değerlendirebilirsiniz. GLUE veya SuperGLUE gibi karşılaştırmalar, performansın birden fazla görev grubuna göre değerlendirilmesine yardımcı olur.

Ayrıca, ince ayarın ne kadar iyileştirme sağladığını belirlemek için performansı önceden eğitilmiş LLM veya aynı test setindeki diğer temel modellerle karşılaştırabilirsiniz. Bu adım basit değildir ve sonuçların eleştirel bir şekilde titiz bir analiz ve yorumlamayı gerektirir.

İnce Ayardan Korkmayın

Büyük dil modellerini özelleştirmek, bu esnek yapay zeka araçlarını belirli görevlere ve alanlara uyarlamanın güçlü bir yöntemidir. Görev odaklı veri setlerini kullanarak ve uygun ince ayar tekniklerini uygulayarak, LLM’leri daha iyi performans ve daha kesin sonuçlar elde edecek şekilde adapte edebilirsiniz.

Yüksek kaliteli veri setlerinin toplanması ve ince ayarın etkinliğinin değerlendirilmesi sürecin önemli adımlarıdır ve başlangıçta ciddi bir engel oluşturabilir. Ancak veri seti hazırlandıktan sonra ince ayar yapmak nispeten basittir ve bunu ticari araçlar kullanarak gerçekleştirebilirsiniz.