Küçük dil modelleri, genellikle birkaç milyar veya daha az parametreye sahip, büyük sınır modellerinden daha hızlı ve ucuz çalışan ve genellikle tek bir sunucuda, dizüstü bilgisayarda veya hatta bir telefonda dağıtılabilen kompakt AI modelleridir. Bir modeli pilottan üretime taşımak; dar bir görev, etiketli bir test seti, daha büyük bir modelle adil bir karşılaştırma, bir dağıtım planı ve sürekli izleme gerektirir.
Örnekler arasında Microsoft’un Phi ailesi, Google’ın Gemma’sı, Meta’nın daha küçük Llama modelleri, Mistral’in küçük modelleri ve Alibaba’nın kompakt boyutlardaki Qwen modelleri yer alır. Birçoğu açık ağırlıklarla yayınlanır, bu da onları lisans koşulları altında indirip kendiniz çalıştırabileceğiniz anlamına gelir.
Neden büyük bir model yerine küçük bir model seçmeli?
Büyük modeller karmaşık muhakeme ve geniş bilgi konusunda daha yeteneklidir. Küçük modeller diğer boyutlarda kazanır.
- Maliyet: istek başına daha az kaynak, bu da yüksek hacimde önemlidir.
- Hız: daha düşük gecikme, gerçek zamanlı özellikler için kullanışlıdır.
- Gizlilik: kendi sunucularınızda veya cihazlarınızda çalışabilir, böylece veriler ortamınızdan asla çıkmaz.
- Kontrol: siz güncellemediğiniz sürece değişmeyen sabit model sürümleri.
- İnce ayar (Fine-tuning): kendi verilerinize ve etiketlerinize uyarlamak daha ucuzdur.
Bunun karşılığında yetenek azalır. Küçük modeller açık uçlu görevlerde, uzun belgelerde ve incelikli yazılarda daha fazla hata yapar. En iyi odaklanmış işlerde sonuç verirler.
1. Aşama: Doğru görevi seçin
Küçük modeller için iyi görevler dar, tekrarlayan ve kontrol edilebilir görevlerdir. Sınıflandırma, çıkarma ve kısa yapılandırılmış üretim tipiktir.
Güçlü adaylar
- Destek biletlerini, yorumları veya arama terimlerini sabit kategorilere sınıflandırmak.
- Tedarikçi açıklamalarından ürün özelliklerini çıkarmak.
- Metindeki dili, spam’i veya kişisel verileri tespit etmek.
- Yapılandırılmış ürün verilerinden kısa meta açıklamalar oluşturmak.
- Gelen mesajları doğru ekibe yönlendirmek.
Zayıf adaylar arasında uzun makale yazımı, karmaşık strateji soruları ve güncel dünya bilgisi gerektiren görevler yer alır.
2. Aşama: Modelleri test etmeden önce bir test seti oluşturun
Test seti, insanlar tarafından etiketlenmiş doğru cevaplara sahip gerçek girdilerin bir koleksiyonudur. O olmadan model seçimi tahmine dönüşür.
- Yaygın ve zor durumları kapsayan 200 ila 500 gerçek örnek toplayın.
- İki kişinin bunları bağımsız olarak etiketlemesini sağlayın ve anlaşmazlıkları çözün.
- Uç durumları dahil edin: çok kısa girdiler, karışık diller, yazım hataları ve alakasız mesajlar.
- Test setini ince ayar için kullanılan verilerden ayrı tutun.
3. Aşama: Küçük ve büyük modelleri adil bir şekilde karşılaştırın
Test setini bir API aracılığıyla iki veya üç küçük model ve bir büyük model üzerinden çalıştırın. Her biri için aynı istemi (prompt) ve çıktı formatını kullanın. Doğruluğu, bin istek başına maliyeti ve yanıt süresini ölçün.
Genellikle küçük bir model, özellikle iyi bir istem ve birkaç örnekle dar bir görevde kabul edilebilir doğruluğa ulaşır. Eğer yetersiz kalırsa, birkaç bin etiketli örnek üzerinde ince ayar yapmak boşluğu doldurabilir. Eğer hala çok gerideyse, görev daha büyük bir model gerektirebilir.
4. Aşama: Modelin nerede çalışacağına karar verin
Her birinin avantajları ve dezavantajları olan üç yaygın seçenek vardır.
- Yönetilen API: Google, Mistral veya bulut pazarları gibi sağlayıcılar küçük modelleri hizmet olarak sunar. Başlaması en basittir, ancak veriler ortamınızdan çıkar.
- Kendi kendine barındırılan sunucu: vLLM, Ollama veya Hugging Face Text Generation Inference gibi araçları kullanarak modeli bir bulut VM’de veya yerel GPU’da çalıştırın. Daha fazla kontrol, daha fazla operasyonel iş.
- Cihaz üzerinde: tarayıcılarda veya uygulamalarda çalışan modeller, örneğin ONNX Runtime veya platforma özgü çerçeveler aracılığıyla. Gizlilik ve çevrimdışı kullanım için en iyisidir, cihaz gücüyle sınırlıdır.
Modelin lisansını kontrol edin. Açık ağırlık her zaman sınırsız ticari kullanım anlamına gelmez; her model için koşulları okuyun.
5. Aşama: Üretim kontrol listesi
Başlatmadan önce
- Çıktı doğrulama: izin verilen etiketlerle veya formatlarla eşleşmeyen cevapları reddedin.
- Geri dönüş (Fallback): belirsiz veya geçersiz sonuçları daha büyük bir modele veya bir insana yönlendirin.
- Günlük kaydı (Logging): gizlilik kurallarına uyarak inceleme için girdileri, çıktıları ve güven düzeyini kaydedin.
- Yük testi: sunucunun tepe hacmi gecikme hedefiniz dahilinde yönettiğini doğrulayın.
- Güvenlik: model uç noktasına erişimi kısıtlayın ve müşteri metni içeren günlükleri koruyun.
Başlattıktan sonra
- İnsan etiketlerine karşı haftalık örnek incelemesi.
- Sapma izleme: modelin test edilmediği yeni kategorilere veya dil kalıplarına dikkat edin.
- Sürüm kontrolü: her sonucu hangi model sürümünün ve istemin ürettiğini kaydedin.
- İstemleri, modelleri veya ince ayar verilerini değiştirdiğinizde planlanmış yeniden değerlendirme.
Hangi hatalar küçük model projelerini yavaşlatır?
Birincisi, bir modeli yalnızca genel kıyaslamalara (benchmarks) göre seçmektir. Kıyaslamalar genel becerileri ölçer; göreviniz farklı davranabilir. İkincisi, doğrulamayı atlamaktır, bu da ara sıra hatalı cevapların sistemleri bozmasına izin verir. Üçüncüsü, kendi kendine barındırma için operasyonel işi hafife almaktır: güncellemeler, izleme ve GPU kullanılabilirliği zaman alır.
Modelin hazır olduğunu nasıl anlarsınız?
Kabul çıtasını sonuçları gördükten sonra değil, test etmeden önce belirleyin. Bir sınıflandırma görevi için bu, iki insanın birbirine ulaştığı seviyeye yakın insan etiketleriyle uyum, mevcut yöntemden daha düşük bin öğe başına maliyet ve iş akışına uyan bir gecikme olabilir. Eğer model test setinde ve son aydan alınan taze bir örnekte üçüne de uyuyorsa, sınırlı bir lansman için hazırdır. Eğer ikisine uyuyorsa, eksik olanın istemlerle, ince ayarla veya bir geri dönüş kuralıyla düzeltilip düzeltilemeyeceğine karar verin.
Alien Road küçük dil modellerini nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, keşif aşaması müşterinin pazarlama ve hizmet operasyonlarındaki metin ağırlıklı görevleri (yorum etiketleme, arama terimi sınıflandırma ve ürün verisi çıkarma gibi) listeler ve aylık hacimlerini tahmin eder. Gizlilik endişeleri olan yüksek hacimli, dar görevler genellikle adaylardır.
Kurulum, müşterinin gerçek verilerinden alınan etiketli bir test seti ile başlar, ardından küçük ve büyük modellerin doğruluk, maliyet ve hız açısından karşılaştırılması gelir. Küçük bir model kazanırsa, veri hassasiyeti ve hacmine göre yönetilen bir API ile kendi kendine barındırma arasında seçim yaparız ve doğrulama ve geri dönüş kuralları oluştururuz.
Ölçüm için her ay taze insan etiketlerine karşı doğruluğu, bin öğe başına maliyeti ve gecikmeyi izleriz. Raporlar, bulunan hata durumlarını içerir, böylece müşteri modelin nerede güvenilir olduğunu ve nerede insanların veya daha büyük bir modelin hala müdahale ettiğini görebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin elle yaptığı bir sınıflandırma görevini seçin, örneğin müşteri mesajlarını beş kategoriye ayırmak. Bir iş arkadaşınızla 200 güncel örneği etiketleyin. Ardından Ollama ile yerel olarak veya barındırılan bir oyun alanı aracılığıyla, net bir istem ve sabit kategori listesi kullanarak küçük bir açık modeli deneyin. Cevaplarını etiketlerinizle karşılaştırın. Uyum oranı size küçük bir modelin düzgün bir pilot çalışma için değip değmeyeceğini söyleyecektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu