tag lora

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) (PEFT (Parametre Verimli İnce Ayar))

Bu sayfada lora (PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) (PEFT (Parametre Verimli İnce Ayar))) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), büyük dil modelleri ve diğer temel modelleri görev odaklı verilere uyarlamak için kullanılan, model parametrelerinin yalnızca küçük bir bölümünü güncelleyen ince ayar yöntemleri ailesinin genel adıdır. Geleneksel tam ince ayarda modelin tüm ağırlıkları yeniden eğitilir; bu yaklaşım on milyarlarca parametreli modeller için son derece yüksek hesaplama ve bellek maliyeti gerektirir. PEFT yöntemleri bu maliyeti bir ila birkaç büyüklük mertebesinde azaltırken görev performansını büyük ölçüde korur. PEFT ailesinin en yaygın yöntemi LoRA'dır (Low-Rank Adaptation). LoRA, dondurulmuş ağırlık matrislerine paralel düşük boyutlu matris çiftleri ekler; asıl parametreler sabit kalırken yalnızca bu küçük adaptör ağırlıkları öğrenilir. QLoRA, LoRA'yı 4-bit niceleme ile birleştirerek tüketici GPU'larında 70B+ modellerin ince ayarını mümkün kılar. Prefix Tuning, modelin giriş dizisinin başına öğrenilebilir "önek" token vektörleri ekler; model ağırlıklarına hiç dokunmaz. Adapter Tuning, transformer katmanları arasına küçük beslemeli ağ modülleri yerleştirir. IA3 ise aktivasyon değerlerini ölçeklendiren öğrenilebilir vektörler kullanarak çok daha az parametre günceller. Bu yöntemlerin pratik avantajları önemlidir. Farklı görevler için eğitilmiş birden fazla PEFT ağırlığı, tek bir temel modelle paylaşılabilir; bu hem depolama hem de servis maliyetlerini düşürür. Hugging Face'in `peft` kütüphanesi, LoRA ve diğer yöntemleri birkaç satır kodla herhangi bir transformer modeline uygulamayı kolaylaştırır. LoRA'nın rank (r) ve alpha (α) hiperparametreleri adaptör kapasitesini kontrol eder: düşük rank daha az parametre ancak daha sınırlı ifade gücü anlamına gelir; tipik değerler 4–64 aralığındadır. Araştırma dünyasında PEFT, LLM'lerin belirli alanlara (hukuk, tıp, kod) veya dillere hızlı adaptasyonu için standart yaklaşım hâline gelmiştir. Türkçe yapay zeka uygulamaları açısından PEFT, büyük İngilizce modellerin Türkçe verilere ince ayarlanmasında tercih edilen maliyet etkin çözümdür; özellikle Llama ve Mistral gibi açık ağırlıklı modellerle birlikte kullanılmaktadır.

code_blocks

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) (PEFT (Parametre Verimli İnce Ayar))

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), büyük dil modelleri ve diğer temel modelleri görev odaklı verilere uyarlamak için kullanılan, model parametrelerinin yalnızca küçük bir bölümünü güncelleyen ince ayar yöntemleri ailesinin genel adıdır. Geleneksel tam ince ayarda modelin tüm ağırlıkları yeniden eğitilir; bu yaklaşım on milyarlarca parametreli modeller için son derece yüksek hesaplama ve bellek maliyeti gerektirir. PEFT yöntemleri bu maliyeti bir ila birkaç büyüklük mertebesinde azaltırken görev performansını büyük ölçüde korur. PEFT ailesinin en yaygın yöntemi LoRA'dır (Low-Rank Adaptation). LoRA, dondurulmuş ağırlık matrislerine paralel düşük boyutlu matris çiftleri ekler; asıl parametreler sabit kalırken yalnızca bu küçük adaptör ağırlıkları öğrenilir. QLoRA, LoRA'yı 4-bit niceleme ile birleştirerek tüketici GPU'larında 70B+ modellerin ince ayarını mümkün kılar. Prefix Tuning, modelin giriş dizisinin başına öğrenilebilir "önek" token vektörleri ekler; model ağırlıklarına hiç dokunmaz. Adapter Tuning, transformer katmanları arasına küçük beslemeli ağ modülleri yerleştirir. IA3 ise aktivasyon değerlerini ölçeklendiren öğrenilebilir vektörler kullanarak çok daha az parametre günceller. Bu yöntemlerin pratik avantajları önemlidir. Farklı görevler için eğitilmiş birden fazla PEFT ağırlığı, tek bir temel modelle paylaşılabilir; bu hem depolama hem de servis maliyetlerini düşürür. Hugging Face'in `peft` kütüphanesi, LoRA ve diğer yöntemleri birkaç satır kodla herhangi bir transformer modeline uygulamayı kolaylaştırır. LoRA'nın rank (r) ve alpha (α) hiperparametreleri adaptör kapasitesini kontrol eder: düşük rank daha az parametre ancak daha sınırlı ifade gücü anlamına gelir; tipik değerler 4–64 aralığındadır. Araştırma dünyasında PEFT, LLM'lerin belirli alanlara (hukuk, tıp, kod) veya dillere hızlı adaptasyonu için standart yaklaşım hâline gelmiştir. Türkçe yapay zeka uygulamaları açısından PEFT, büyük İngilizce modellerin Türkçe verilere ince ayarlanmasında tercih edilen maliyet etkin çözümdür; özellikle Llama ve Mistral gibi açık ağırlıklı modellerle birlikte kullanılmaktadır.

arrow_forward