tag ModelBirleştirme

Bu sayfada ModelBirleştirme etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Model Birleştirme (Model Merging), önceden eğitilmiş birden fazla yapay zeka modelinin ağırlıklarını ek bir eğitim sürecine gerek kalmaksızın matematiksel işlemler yoluyla tek bir modelde birleştirme tekniğidir. 2022-2025 yılları arasında özellikle açık kaynaklı büyük dil modelleri (LLM) topluluğunda hızla yaygınlaşan bu yöntem, pahalı yeniden eğitim maliyetlerini ortadan kaldırarak farklı yetenekleri tek bir model içinde bir araya getirmeyi mümkün kılar. Geleneksel transfer öğrenme yöntemlerinde her model ayrı ayrı eğitilirken, model birleştirme yalnızca modellerin ağırlık matrislerini (parametrelerini) matematiksel işlemler aracılığıyla birleştirir. Temel dayanak noktası, nöral ağların ağırlık uzayında lineer bağlantısal bölgeler oluşturduğuna dair gözlemdir. Bu sayede aynı temel mimariden türetilen modeller birbirleriyle uyumlu ağırlık uzayları paylaşır ve birleştirme mümkün hale gelir. Başlıca model birleştirme yöntemleri şunlardır: Ağırlık Ortalaması (Model Soup), modellerin basit aritmetik ortalamasını alır ve Wortsman vd. (2022) tarafından popularize edilmiştir. SLERP (Küresel Doğrusal Enterpolasyon), iki modeli düz bir çizgi yerine küresel yüzey üzerinden birleştirerek daha pürüzsüz geçişler sağlar. TIES-Merging, parametre çakışmalarını ve işaret tutarsızlıklarını gidererek çok modelli birleştirmelerde kayıpları minimize eder (Yadav vd., 2023). DARE (Drop and Rescale), rastgele parametre seyreltmesi uygulayarak çakışmaları azaltır. Görev Vektörleri (Task Vectors) ise ince ayarın ağırlık uzayında bıraktığı yöne işaret eden vektörlerdir; bu vektörler toplanarak ya da çıkarılarak yetenekler aktarılabilir. Model birleştirme pratikte mergekit (Goddard vd., 2024) gibi açık kaynaklı araçlarla uygulanmakta ve Hugging Face'te büyük bir topluluk tarafından benimsenmektedir. Bu yaklaşım, yeni yetenekler kazandırmak için binlerce GPU saati harcamak yerine dakikalar içinde denemeler yapmayı olanaklı kılar; hesaplama maliyetini ve karbon ayak izini önemli ölçüde düşürür. Temel kısıt, birleştirilen modellerin aynı mimari ve parametre sayısına sahip olmasıdır.

merge_type

Model Merging (Model Birleştirme)

Model Birleştirme (Model Merging), önceden eğitilmiş birden fazla yapay zeka modelinin ağırlıklarını ek bir eğitim sürecine gerek kalmaksızın matematiksel işlemler yoluyla tek bir modelde birleştirme tekniğidir. 2022-2025 yılları arasında özellikle açık kaynaklı büyük dil modelleri (LLM) topluluğunda hızla yaygınlaşan bu yöntem, pahalı yeniden eğitim maliyetlerini ortadan kaldırarak farklı yetenekleri tek bir model içinde bir araya getirmeyi mümkün kılar. Geleneksel transfer öğrenme yöntemlerinde her model ayrı ayrı eğitilirken, model birleştirme yalnızca modellerin ağırlık matrislerini (parametrelerini) matematiksel işlemler aracılığıyla birleştirir. Temel dayanak noktası, nöral ağların ağırlık uzayında lineer bağlantısal bölgeler oluşturduğuna dair gözlemdir. Bu sayede aynı temel mimariden türetilen modeller birbirleriyle uyumlu ağırlık uzayları paylaşır ve birleştirme mümkün hale gelir. Başlıca model birleştirme yöntemleri şunlardır: Ağırlık Ortalaması (Model Soup), modellerin basit aritmetik ortalamasını alır ve Wortsman vd. (2022) tarafından popularize edilmiştir. SLERP (Küresel Doğrusal Enterpolasyon), iki modeli düz bir çizgi yerine küresel yüzey üzerinden birleştirerek daha pürüzsüz geçişler sağlar. TIES-Merging, parametre çakışmalarını ve işaret tutarsızlıklarını gidererek çok modelli birleştirmelerde kayıpları minimize eder (Yadav vd., 2023). DARE (Drop and Rescale), rastgele parametre seyreltmesi uygulayarak çakışmaları azaltır. Görev Vektörleri (Task Vectors) ise ince ayarın ağırlık uzayında bıraktığı yöne işaret eden vektörlerdir; bu vektörler toplanarak ya da çıkarılarak yetenekler aktarılabilir. Model birleştirme pratikte mergekit (Goddard vd., 2024) gibi açık kaynaklı araçlarla uygulanmakta ve Hugging Face'te büyük bir topluluk tarafından benimsenmektedir. Bu yaklaşım, yeni yetenekler kazandırmak için binlerce GPU saati harcamak yerine dakikalar içinde denemeler yapmayı olanaklı kılar; hesaplama maliyetini ve karbon ayak izini önemli ölçüde düşürür. Temel kısıt, birleştirilen modellerin aynı mimari ve parametre sayısına sahip olmasıdır.

arrow_forward