Modellerlerin İnce Ayarı ve Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) Eğitimi

İnce Ayara Giriş

• İnce ayar nedir?
• İnce ayarın kullanım alanları ve faydaları
• Önceden eğitilmiş modeller ve transfer öğrenimi hakkında genel bakış

İnce Ayar İçin Hazırlık

• Veri kümelerinin toplanması ve temizlenmesi
• Göreve özel veri gereksinimlerinin anlaşılması
• Keşifsel veri analizi ve ön işleme

İnce Ayar Teknikleri

• Transfer öğrenimi ve özellik çıkarımı
• Hugging Face ile dönüştürücülerin ince ayarı
• Denetimli ve denetimsiz görevler için ince ayar

Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) İnce Ayarı

• LLM'leri NLP görevlerine uyarlamak (örneğin, metin sınıflandırma, özetleme)
• Özel veri setleri ile LLM'lerin eğitilmesi
• İstem mühendisliği (prompt engineering) ile LLM davranışının kontrolü

Optimizasyon ve Değerlendirme

• Üst parametre ince ayarı
• Model performansının değerlendirilmesi
• Aşırı öğrenme (overfitting) ve yetersiz öğrenmenin (underfitting) giderilmesi

İnce Ayar Çalışmalarının Ölçeklendirilmesi

• Dağıtık sistemlerde ince ayar
• Ölçeklenebilirlik için bulut tabanlı çözümlerin kullanılması
• Vaka çalışmaları: Büyük ölçekli ince ayar projeleri

En İyi Uygulamalar ve Zorluklar

• İnce ayarda başarı için en iyi uygulamalar
• Yaygın zorluklar ve sorun giderme
• Yapay zeka modellerinin ince ayarında etik hususlar

İleri Düzey Konular (İsteğe Bağlı)

• Çok modlu modellerin ince ayarı
• Sıfır örnek (zero-shot) ve az örnek (few-shot) öğrenme
• LoRA (Düşük Ranglı Uyum) tekniklerini keşfetme

Özet ve Sonraki Adımlar