Açık Kaynaklı LLM'leri İnce Ayarlamak (LLaMA, Mistral, Qwen vb.) Eğitimi

Açık Kaynaklı LLM'lere Giriş

• Açık ağırlıklı modeller nelerdir ve neden önemlidir?
• LLaMA, Mistral, Qwen ve diğer topluluk modellerine genel bakış
• Gizli, yerel sunucu veya güvenli dağıtımlar için kullanım durumları

Ortam Kurulumu ve Araçlar

• Transformers, Datasets ve PEFT kütüphanelerinin kurulması ve yapılandırılması
• İnce ayar için uygun donanım seçimi
• Hugging Face veya diğer havuzlardan önceden eğitilmiş modellerin yüklenmesi

Veri Hazırlama ve Ön İşleme

• Veri seti formatları (talimat ince ayarı, sohbet verisi, metin tabanlı)
• Tokenizasyon ve dizi yönetimi
• Özel veri setleri ve veri yükleyicilerin oluşturulması

İnce Ayar Teknikleri

• Standart tam ince ayar ile parametre verimli yöntemler arasındaki farklar
• Etkili ince ayar için LoRA ve QLoRA uygulanması
• Hızlı denemeler için Trainer API kullanımı

Model Değerlendirme ve Optimizasyon

• Üretim ve doğruluk metrikleri ile ince ayarlanmış modellerin değerlendirilmesi
• Aşırı öğrenme, genelleme ve doğrulama setlerinin yönetimi
• Performans ayarlama ipuçları ve günlük kayıtları

Dağıtım ve Gizli Kullanım

• Tahmin için modellerin kaydedilmesi ve yüklenmesi
• Güvenli kurumsal ortamlarda ince ayarlanmış modellerin dağıtımı
• Yerel sunucu vs. bulut dağıtım stratejileri

Vaka Çalışmaları ve Kullanım Alanları

• LLaMA, Mistral ve Qwen'in kurumsal kullanımlarından örnekler
• Çok dilli ve alana özgü ince ayar süreçleri
• Tartışma: Açık ve kapalı modeller arasındaki denge

Özet ve Sonraki Adımlar