Büyük Dil Modellerini İnce Ayarlamaya Giriş

Standart istemler (prompting) yapay zeka uygulamalarınızı ancak bir yere kadar götürebilir. Büyük bir dil modelini özel alanlar, tescilli veriler veya belirli bir marka sesi için gerçekten özelleştirmek için ince ayar (fine-tuning) vazgeçilmez bir sonraki adımdır. Bu metin tabanlı kurs, açık kaynaklı dil modellerini benzersiz gereksinimlerinize uyarlamanın tüm yaşam döngüsü boyunca size rehberlik ederek, sizi temel istemlerden (prompting) verimli eğitim çalıştırmalarını gerçekleştirmeye geçişinizi sağlar. Neler öğreneceksiniz: - İnce ayarı (fine-tuning) ne zaman kullanacağınızı, istem mühendisliği (prompt engineering) veya retrieval-augmented generation (RAG) yerine ne zaman tercih edeceğinizi anlayın. - Belirli iş alanınız ve donanım kısıtlamalarınız için doğru açık kaynaklı temel modelleri seçin. - Ham metinden yüksek kaliteli talimat ve eğitim veri kümeleri hazırlayın ve biçimlendirin. - Hesaplama gücünden tasarruf etmek için LoRA ve QLoRA gibi modern parametre-verimli ince ayar (PEFT) tekniklerini uygulayın. - İnce ayarlı modelinizin performansını değerlendirin ve felaket unutma (catastrophic forgetting) gibi yaygın sorunları azaltın. Veri kümesi düzenlemesi, eğitim yapılandırması ve nicel değerlendirme adımlarına geçmeden önce temel terminoloji ve mimari temellerle başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve yapılandırılmış kod parçacıkları aracılığıyla, modelleri özelleştirmek için pratik bir plan edineceksiniz. Bu kurs, temel API çağrılarının ötesine geçmek isteyen yazılım geliştiriciler, veri meraklıları ve yapay zeka yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python ile temel düzeyde aşinalık faydalıdır, ancak derin öğrenme veya model eğitimi konusunda önceden deneyim gerekmez. Özel açık kaynaklı yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.