tag LoRA

Fine-Tuning (İnce Ayar)

Bu sayfada LoRA (Fine-Tuning (İnce Ayar)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Fine-tuning (Türkçesiyle ince ayar), devasa bir veri setiyle genel amaçlı olarak önceden eğitilmiş (pre-trained) bir yapay zeka modelinin, daha küçük ve göreve özel bir veri seti kullanılarak belirli bir işe, sektöre veya üsluba (tıp, hukuk, kodlama, müşteri hizmetleri vb.) uyarlanması işlemidir. İngilizce "fine-tune" fiili, bir cihazın ayarını hassas biçimde düzeltmek anlamına gelir; yapay zekada da mantık aynıdır: model sıfırdan eğitilmez, mevcut bilgisinin üzerine ek eğitimle özel bir uzmanlık inşa edilir. Örneğin LLaMA veya GPT gibi bir temel model, birkaç bin kaliteli soru-cevap çiftiyle yeniden eğitilerek bir bankanın müşteri temsilcisi gibi konuşan ya da tıbbi raporları belirli bir formatta özetleyen bir modele dönüştürülebilir. Bu yaklaşımın önemi maliyet ve erişilebilirlikte yatar. Bir dil modelini sıfırdan eğitmek milyonlarca dolarlık hesaplama gücü ister; fine-tuning ise aynı modelin ağırlıklarını yeni veriye göre hafifçe güncelleyerek çok daha küçük bir bütçeyle özelleştirme yapmayı mümkün kılar. LoRA ve QLoRA gibi parametre-verimli (PEFT) yöntemlerle bu iş tek bir tüketici GPU'sunda bile yapılabilir hale gelmiştir. Pratikte fine-tuning; kurumsal sohbet botlarında marka diline uyum, hukuk ve sağlık gibi alanlarda terminoloji hâkimiyeti, yapılandırılmış çıktı (örneğin JSON) üretimi ve şirket içi verilerle çalışan özel asistanlar için kullanılır. Modele davranış ve üslup kazandırmak hedefleniyorsa fine-tuning, güncel veya sık değişen bilgiye erişim gerekiyorsa RAG tercih edilir; kurumsal sistemlerde ikisi çoğu zaman birlikte çalışır.