Fine-tuning, mevcut bir AI modelini kendi örneklerinizle daha da eğiterek belirli bir stili, formatı veya görevi öğrenmesini sağlama sürecidir. LoRA (low-rank adaptation), bunu yapmanın daha ucuz bir yoludur: tüm modeli değiştirmek yerine küçük bir ek katmanı eğitir. Pazarlamacılar için her ikisi de yalnızca iyi prompt’lar ve arama yöntemleri denendikten ve yetersiz kaldığı görüldükten sonra düşünülmelidir.
Fine-tuning bir modelde neleri değiştirir?
Bir temel model zaten dili, dilbilgisini ve birçok genel bilgiyi bilir. Fine-tuning, ona yüzlerce veya binlerce girdi-çıktı çifti gösterir; örneğin bir ürün özelliği ve ekibinizin onun için yazdığı açıklama gibi. Böylece model, varsayılan olarak bu tür bir çıktı üretmeyi öğrenir.
Davranış öğretmek için iyidir: ton, yapı, uzunluk, etiketler ve biçimlendirme. Değişen gerçekleri öğretmek için ise zayıftır. Eğer bu sezonun fiyatlarıyla fine-tuning yaparsanız, model bunları yanlış olduktan sonra bile uzun süre tekrarlayacaktır.
OpenAI, API aracılığıyla modellerinin birçoğu için fine-tuning sunar, Google Vertex AI’da ayarlama sunar ve Amazon Bedrock seçili modeller için özelleştirmeyi destekler. Llama, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlıklı modeller kendi donanımınızda veya Hugging Face gibi hizmetler aracılığıyla fine-tuning yapılabilir.
LoRA, tam fine-tuning’den nasıl farklıdır?
Tam fine-tuning, bir modelin tüm parametrelerini günceller; bu çok fazla GPU belleği gerektirir ve her sürüm için modelin tam bir kopyasını üretir. LoRA, orijinal ağırlıkları dondurur ve yanlarında küçük matrisler eğitir. Sonuç, genellikle model boyutunun küçük bir kısmı olan bir adaptör dosyasıdır.
Bunun pratik faydaları vardır. Bir temel modeli koruyabilir ve adaptörleri markaya veya göreve göre değiştirebilirsiniz. Eğitim daha hızlı ve ucuzdur. İlgili bir yöntem olan QLoRA, modelin sıkıştırılmış bir versiyonu üzerinde eğitim yapar ve tek bir güçlü GPU üzerinde ayarlamayı mümkün kılar.
LoRA ayrıca görüntü modelleri için de yaygın olarak kullanılır. Tasarımcılar, bir ürünü, karakteri veya illüstrasyon stilini tutarlı bir şekilde yeniden üretmek için Stable Diffusion veya Flux üzerinde LoRA adaptörleri eğitirler; bu, tek başına prompt’ların yapmakta zorlandığı bir şeydir.
Pazarlamacılar ne zaman prompting, RAG veya fine-tuning kullanmalıdır?
Çoğu sorun en ucuz seçenekle çözülür. Listede yalnızca önceki adım düzgün bir şekilde test edildiğinde ve başarısız olduğunda ilerleyin.
- Örneklerle prompting: çoğu görev için tonu ve formatı düzeltir, değiştirmek hiçbir şeye mal olmaz.
- Retrieval-augmented generation (RAG): cevap anında modele güncel belgelerinizi verir, değişen gerçekler için en iyisidir.
- Fine-tuning veya LoRA: çok yüksek hacimde tutarlı bir davranış veya bir prompt’taki örneklerin yakalayamadığı bir stil öğretir.
- Sıfırdan bir model eğitmek: bir pazarlama ekibi için neredeyse hiçbir zaman mantıklı değildir.
Faydalı bir test sorusu: sorun bir şey bilmeyi mi yoksa bir şey yapmayı mı içeriyor? Bilmek RAG’e işaret eder. Aynı şekilde binlerce kez yapmak ise fine-tuning’e işaret edebilir.
Hangi pazarlama görevleri iyi adaylardır?
İyi adaylar; dar kapsamlı, tekrarlayan, iyi belgelenmiş, net bir doğru cevabı veya sabit bir marka stili olan görevlerdir. Ayrıca temiz örneklere ihtiyacınız vardır; model eğitim setindeki her hatayı kopyalayacaktır.
- Destek biletlerini veya arama terimlerini kendi kategori listenize göre sınıflandırmak.
- Büyük bir katalog genelinde sabit bir formatta ürün açıklamaları yazmak.
- Sıkı marka ve yasal kurallara uyan reklam metni varyantları üretmek.
- Bir görüntü LoRA’sı ile bir ürünün veya maskotun markaya uygun görsellerini oluşturmak.
- Tedarikçi belgelerinden yapılandırılmış verileri çıkarmak.
Bir fine-tuning projesi neye ihtiyaç duyar?
Veri
Görevi bağlı olarak birkaç yüzden birkaç bine kadar yüksek kaliteli örnek toplayın. Kişisel verileri, güncelliğini yitirmiş iddiaları ve tekrarlanmasını istemediğiniz her şeyi kaldırın. Modelin eğitim sırasında hiç görmediği bir test setini ayırın.
Değerlendirme
Eğitimden önce başarıyı nasıl ölçeceğinize karar verin. Sınıflandırma için test setindeki doğruluğu kullanın. Yazma için, editörlerin ayarlanmış çıktıyı prompt’lu çıktı ile hangisinin hangisi olduğunu bilmeden karşılaştırdığı kör bir inceleme kullanın.
Bakım
Temel model yeni bir sürüm aldığında, adaptörünüzün yeniden eğitilmesi gerekebilir. Bunun için bütçe ayırın ve eğitim verilerini ve ayarlarını sürüm kontrolünde tutun.
Riskler nelerdir?
Fine-tuned modeller daha dar kapsamlı hale gelebilir. Ürün açıklamaları üzerinde yoğun bir şekilde ayarlanmış bir model, genel talimatlarda kötüleşebilir. Ayarlama ayrıca bazı güvenlik davranışlarını zayıflatabilir, bu yüzden barındırılan sağlayıcılar eğitim verileri üzerinde kontroller yapar.
Lisanslama, açık ağırlıklı modeller ve fotoğraflar veya illüstrasyonlar üzerinde eğitilmiş görüntü LoRA’ları için önemlidir. Yalnızca sahip olduğunuz veya kullanım haklarına sahip olduğunuz materyaller üzerinde eğitin ve her eğitim dosyasının nereden geldiğini kaydedin.
Alien Road, fine-tuning ve LoRA’yı nasıl uygular
AI optimizasyon ekibimiz, fine-tuning’i sonraki bir adım olarak görür. Keşif, görevi güçlü prompt’larla ve gerçeklerin önemli olduğu durumlarda bir arama kurulumuyla test ederek başlar. Yalnızca bunlar yüksek hacimde kalite veya maliyet açısından yetersiz kalırsa ayarlama öneririz.
Bunu yaptığımızda, eğitim setini müşterinin editörleriyle birlikte oluşturur, kişisel ve güncel olmayan içeriği kaldırır ve bir test setini saklı tutarız. Görüntü LoRA’ları yalnızca müşterinin sahip olduğu ürün fotoğrafları üzerinde eğitilir.
Raporlar, ayarlanmış modeli doğruluk, düzenleme süresi ve bin çıktı başına maliyet açısından prompt’lu temel çizgi ile karşılaştırır. Kazanç küçükse, bakımı daha kolay olduğu için prompt’larla kalmanızı öneririz.
Maliyeti ne kadardır?
Barındırılan fine-tuning genellikle eğitim token’ı başına ücret alır, artı ayarlanmış modeli kullandığınızda token başına daha yüksek bir oran uygular. Açık ağırlıklar üzerinde LoRA, GPU saatlerine mal olur, bu da küçük modeller için mütevazı olabilir. Daha büyük maliyet insanlardır: verileri hazırlamak, sonuçları değerlendirmek ve işler değiştiğinde yeniden eğitmek. Prompting ile karşılaştırmadan önce bu saatlerin maliyetini hesaplayın.
Paydaşlar için kararı basit tutun. Temel çizgiyi, ayarlanmış sonucu ve yıllık bakım maliyetini tek bir slaytta gösterin. Eğer ayarlanmış model, işletmenin her gün tekrarladığı bir görevde açıkça kazanıyorsa, durum kendini kanıtlar; eğer fark uzun bir açıklama gerektiriyorsa, muhtemelen bakımına değmez.
Bu hafta nereden başlamalı
Çıktı kalitesinin tutarsız olduğu tekrarlayan bir görev seçin. Üç örnekle yapabileceğiniz en iyi prompt’u yazın ve elli gerçek girdi üzerinde çalıştırın. Sonuçları puanlayın. Eğer birkaçından fazlası yoğun düzenleme gerektiriyorsa, düzenlenen sürümleri geldikçe toplayın; bu, gelecekteki bir eğitim setinin çekirdeği olur ve ayarlanmış modelin neyi geçmesi gerektiğini tam olarak bilirsiniz.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu