Modellerle çalışmaya başladığınızda, genellikle onları "kendinize göre uyarlamak" istersiniz - proje bağlamını anlamaları, doğru tonda konuşmaları, belirli görevleri daha iyi çözmeleri gibi. Akla gelen ilk şey modeli ince ayar yapmaktır. Ancak bu her zaman en iyi (ve kesinlikle ilk) adım değildir.
🍭 Fine-tuning güçlüdür. Ancak aynı zamanda oldukça pahalıdır: veri, hesaplama kaynakları ve zaman gerekir. Bu nedenle genellikle diğer tüm yöntemler denenmişse başvurulur.
İlk olarak denemeye değer olanlar ise şunlar 👇
- Few-shot prompting - modele doğrudan prompt içinde birkaç doğru cevap örneği gösterirsiniz. Bu, ek eğitim olmadan stilini ve mantığını yönlendirmeye yardımcı olur.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) - modelin harici kaynaklardan (örneğin belge tabanı veya wiki) gerekli bilgilerle "zenginleştirildiği" bir yaklaşım.
- SGR (Schema-Guided Reasoning) - nispeten yeni bir yaklaşım: modellerin yanıtlarını yapılandırarak formatlarını daha belirleyici ve öngörülebilir hale getirir.
💡 Bazen basit bir sıcaklık ("yaratıcılık" parametresi) ayarı bile sorunların yarısını çözer:
- Düşük sıcaklık → daha doğru ve istikrarlı yanıtlar
- Yüksek sıcaklık → daha fazla çeşitlilik ve yaratıcılık
Fine-tuning ile denemek isterseniz, hafif modeller (örneğin Qwen-8B veya Mistral) alıp dar görevlerde eğitebilirsiniz. HuggingFace'de birçok hazır veri seti bulabilirsiniz.
Ancak çoğu zaman sadece promptlar, bağlam ve hiperparametrelerle çalışmak yeterlidir.
İçindekilere dön
👩💻 Data Flow
Yorumlar
0Henüz yorum yok.
Tartışmaya katılmak için giriş yapın.