Fine-Tuning, mevcut bir AI modelini kendi örneklerinizle daha da eğitir; LoRA (düşük dereceli adaptasyon) ise tüm model yerine küçük ek ağırlıkları eğiten daha ucuz bir yöntemdir. Bunlar, bir görev prompting’in koruyamadığı tutarlı bir stil, format veya sınıflandırma gerektirdiğinde kullanışlıdır. Çoğu pazarlama görevi için prompting, retrieval veya geleneksel araçlar daha basit kalmaya devam eder.
Karar teknolojiden çok verilerle ilgilidir. İstediğiniz davranışın birkaç yüz iyi örneği olmadan, Fine-Tuning’in öğreneceği hiçbir şey yoktur.
Fine-Tuning ve LoRA arasındaki fark nedir?
Tam Fine-Tuning, bir modelin tüm ağırlıklarını yeni eğitim verileri üzerinde günceller. Davranışı önemli ölçüde değiştirebilir ancak ciddi hesaplama kaynakları gerektirir ve modelin tam bir kopyasını üretir. 2021’de Microsoft araştırmacıları tarafından tanıtılan LoRA, orijinal modeli dondurur ve davranışını ayarlayan küçük düşük dereceli matrisleri eğitir. Sonuç, temel modelle birlikte yüklenebilen küçük bir adaptör dosyasıdır.
Llama, Mistral, Qwen veya Gemma gibi açık modeller için LoRA, genellikle Hugging Face PEFT gibi araçlarla birlikte kullanılan yaygın yoldur. Stable Diffusion ve Flux gibi görüntü modelleri için LoRA adaptörleri, bir stili, karakteri veya ürün görünümünü öğretmek için yaygın olarak kullanılır. OpenAI ve Google gibi ticari sağlayıcılar, API’leri aracılığıyla bazı modelleri için yönetilen Fine-Tuning sunarlar.
Geleneksel alternatifler nelerdir?
Herhangi bir eğitime başlamadan önce daha basit seçenekleri değerlendirin. Her biri farklı bir sorunu çözer.
- Örneklerle prompting: birkaç örnekle iyi yazılmış bir prompt, genellikle hedef stile ulaşır.
- RAG (Retrieval-augmented generation): model cevap vermeden önce belgelerinize bakar; değişen gerçekler için en iyisidir.
- Şablonlar ve kurallar: ürün beslemeleri gibi sabit formatlar için bir şablon, herhangi bir modelden daha güvenilirdir.
- Klasik makine öğrenimi: yapılandırılmış verilerle puanlama veya sınıflandırma için bir gradient boosting modeli daha ucuz ve açıklaması daha kolay olabilir.
- Hazır araçlar: genel görevler için halihazırda ayarlanmış metin yazarlığı, çeviri ve görüntü araçları.
Fine-Tuning veya LoRA ne zaman mantıklıdır?
Geçiş yapmak için iyi nedenler
- Yüksek hacimde katı bir çıktı formatı gereklidir ve promptlar sürekli sapma gösterir.
- Bir marka sesi, ürün açıklamaları gibi binlerce kısa metinde tutarlı olmalıdır.
- Destek biletlerini veya yorumları etiketlemek gibi bir sınıflandırma görevi, çok sayıda etiketli örneğe sahiptir.
- Görüntü üretimi, bir ürünü veya illüstrasyon stilini güvenilir bir şekilde yeniden üretmelidir.
- Maliyet veya hız önemlidir: daha küçük, ayarlanmış bir model, daha büyük bir genel modelin yerini alabilir.
Geçiş yapmak için kötü nedenler
- Fiyatlar veya stok gibi değişen gerçekleri modele öğretmek; RAG bunu daha iyi yönetir.
- Bir rakip bahsettiği için.
- Yüzden az örnekle veya karışık kalitede örneklerle.
- Ekipte kimse çıktıyı sistematik olarak değerlendiremediğinde.
Pratikte neye mal olur?
Açık modellerde LoRA eğitimi için hesaplama maliyetleri çok düştü; küçük adaptörler saatler içinde tek bir kiralık GPU üzerinde eğitilebilir. Daha büyük maliyetler başka yerlerdedir. Eğitim örneklerini toplamak ve temizlemek genellikle haftalar sürer. Değerlendirme için ayrılmış bir test seti ve net kriterler gerekir. Özel bir modeli barındırmak, bir çıkarım altyapısı çalıştırmak veya özel adaptörleri destekleyen bir sağlayıcıya ödeme yapmak anlamına gelir.
Ayrıca bakım da vardır. Temel model güncellendiğinde, adaptörler genellikle yeniden eğitim gerektirir. Eski bir temel üzerine inşa edilmiş ayarlanmış bir model, birkaç ay içinde daha yeni bir genel modelin gerisinde kalabilir.
Adım adım nasıl karar verilir?
- Görevi ve doğruluk veya format uyumluluğu gibi ölçülebilir bir kalite hedefini tanımlayın.
- Örneklerle prompting’i deneyin ve hedefe göre ölçün.
- Gerçekler sorunsa, retrieval ekleyin ve tekrar ölçün.
- Stil veya format hala tutarsızsa, en az birkaç yüz yüksek kaliteli örnek toplayın.
- Bir LoRA adaptörü eğitin, aynı test setinde en iyi prompt ile karşılaştırın.
- Yalnızca kazanç netse ve ekip modeli koruyabiliyorsa geçiş yapın.
Alien Road, Fine-Tuning ve LoRA’yı nasıl uygular
Tipik bir çalışmada keşif, teknikle değil görevle başlar. Ekip, iyi bir çıktının nasıl göründüğünü yazar ve müşteriden mevcut örnekleri toplar: iyi performans gösteren geçmiş reklam metinleri, onaylanmış ürün açıklamaları veya etiketli müşteri geri bildirimleri.
Kurulum neredeyse her zaman prompting ve retrieval ile başlar, çünkü bunları değiştirmek daha hızlıdır. LoRA, örneklerin kapatabileceği net bir boşluk olduğunda devreye girer. Örneğin, binlerce ürünü ve kendine özgü bir metin stili olan bir e-ticaret müşterisi, açıklama taslakları için küçük bir adaptör alabilir veya tekrarlayan bir illüstrasyon stili olan bir marka, net haklara sahip onaylanmış sanat eserleri üzerinde eğitilmiş bir görüntü LoRA’sı alabilir. Ölçüm, ayarlanmış modeli ve en iyi prompt’u aynı kör test setinde, markayı tanıyan kişiler tarafından puanlanarak karşılaştırır. Raporlama, bakım planını içerir, böylece müşteri yeniden eğitimin ne zaman gerekeceğini bilir.
Görüntü LoRA’ları hakkında bir not
Görüntü LoRA’ları, pazarlama ekiplerinin en sık net kazanç gördüğü alandır. Bir adaptörü bir ürünün, maskotun veya illüstrasyon stilinin 20 ila 50 onaylanmış görüntüsü üzerinde eğitmek, bir modelin bunu sadece prompt’lardan çok daha tutarlı bir şekilde yeniden üretmesini sağlayabilir. Kohya, ComfyUI iş akışları ve barındırılan hizmetler gibi araçlar eğitimi erişilebilir kılar.
Haklar burada önemlidir. Yalnızca markanın sahip olduğu veya bu kullanım için lisansladığı görüntüler üzerinde eğitin ve eğitim setini kaydedin. İzin alınmadan bir illüstratörün portföyü üzerinde eğitilen bir LoRA, sonuçlar ne kadar iyi görünürse görünsün yasal ve itibar sorunları yaratır.
Sonucu dürüstçe değerlendirmek
Kör karşılaştırmalar kullanın. Ayarlanmış modelden ve en iyi prompt’tan gelen çıktıları karıştırın, etiketleri kaldırın ve marka değerlendiricilerinden bunları puanlamalarını isteyin. İnsanlar üzerinde çok çalıştıkları seçeneği tercih etme eğilimindedir ve kör test, bu önyargıyı geçiş kararından uzaklaştırır.
Sonuçların zaman içinde karşılaştırılabilir kalması için her yeniden eğitimden sonra aynı girdileri kullanarak kör testi tekrarlayın.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin sık sık yaptığı tekrarlayan bir metin görevi seçin. 30 onaylanmış örnek toplayın ve bunlardan beşini içeren bir prompt yazın.
Kalan 25 girdi için çıktı oluşturun ve onaylanmış sürümlerle karşılaştırın. Sonuçlar yakınsa, Fine-Tuning’e ihtiyacınız yoktur. Stil veya formatta sapma varsa, örnek toplamaya devam edin; bir LoRA adaptörünün ihtiyaç duyacağı eğitim setini oluşturuyorsunuz.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu