KURUMSAL HİZMET
Model İnce Ayarı ve Damıtma
Biçim, üslup ve maliyet gerekçesiyle model uyarlaması; bilgi ekleme gerekçesiyle değil.
Problem
"Modeli kendi verimizle eğitelim" talebi çoğu kurumda bilgi eksikliğini çözmek için geliyor; oysa ince ayar bilgiyi güvenilir biçimde eklemiyor, üslubu ve biçimi öğretiyor. Bu yanlış beklentiyle başlayan çalışmalar veri hazırlığında tükeniyor ve sonuçta ne bilgi doğruluğu ne maliyet kazancı sağlanıyor.
Çözüm
Önce gerekçeyi ayırıyoruz: bilgi güncelliği gerekiyorsa geri getirme, biçim ve üslup kararlılığı gerekiyorsa ince ayar, maliyet ve gecikme gerekiyorsa damıtma. İnce ayara karar verilirse veri kümesi görev tanımından üretilir ve ölçüm kümesi eğitimden ayrı tutulur. Parametre verimli yöntemler tercih edilir; sonuç, temel modelin istemle elde edilen haline karşı ölçülür.
Kullanım alanları
- Katı çıktı biçimi gerektiren akışlar: şemaya birebir uyum
- Kurum diline ve yazım kurallarına uygun metin üretimi
- Alan kısaltmaları ve iç terminolojinin doğru kullanımı
- Sınıflandırma ve etiketleme görevlerinde küçük modele damıtma
- Yüksek hacimli görevlerde maliyet ve gecikme azaltma
- Araç çağrısı kalıplarının kararlı hale getirilmesi
Referans mimari
Katmanlar sabit değildir; kurumun veri ve uyum kısıtlarına göre şekillenir.
- Gerekçe ayrımı: bilgi, biçim, üslup, maliyet, gecikme
- Temel çizgi: istem mühendisliği ve geri getirmeyle ulaşılan en iyi sonuç
- Veri kümesi üretimi: görev örnekleri, sınır durumlar, olumsuz örnekler
- Kümelerin ayrılması: eğitim, doğrulama ve dokunulmamış ölçüm kümesi
- Yöntem seçimi: parametre verimli uyarlama veya damıtma
- Değerlendirme: temel çizgiye karşı isabet, biçim uyumu, gecikme ve maliyet
- Yaşam döngüsü: yeni veri geldiğinde yeniden eğitim ve sürüm yönetimi
Güvenlik ve uyum
Eğitim verisinde kişisel veri bulunması halinde hukuki dayanak ve minimizasyon değerlendirmesi
Eğitilmiş modelin eğitim verisinden metin ezberleme riskine karşı sınanması
Model ağırlıklarının erişim denetimli saklanması ve dağıtımının izlenmesi
Üçüncü taraf ince ayar hizmetinde verinin nereye gittiğinin sözleşmeyle netleştirilmesi
Yaklaşımımız
- 01
Discovery
Senaryo, veri ve kısıtların çıkarılması.
- 02
Assessment
Olgunluk ve uygulanabilirlik değerlendirmesi.
- 03
Prototype
En kısa yoldan çalışan ilk sürüm.
- 04
PoC
Tanımlı başarı ölçütüyle kanıt çalışması.
- 05
Production
Güvenlik, ölçek ve operasyon devri.
- 06
Monitoring
Kalite, maliyet ve kayma izleme.
Sık sorulan sorular
İnce ayar mı, RAG mi?
Farklı soruna çözüm. Bilgi değişkense, kaynak gösterilmesi gerekiyorsa ve erişim denetimi önemliyse geri getirme uygundur. İnce ayar; çıktının biçimi, üslubu ve araç kullanım kalıbı istemle kararlı hale getirilemiyorsa veya aynı kaliteyi daha küçük ve ucuz bir modelle almak gerekiyorsa uygundur. İkisi birlikte de kullanılır: biçim ince ayarla, içerik geri getirmeyle.
Kaç örnek gerekiyor?
Görev türüne ve hata çeşitliliğine bağlı, baştan söylenemez. Uygulanabilir yaklaşım küçük bir kümeyle başlayıp öğrenme eğrisini ölçmek: ek örnekler ölçüm kümesinde iyileşme getirmiyorsa veri toplamaya devam etmenin faydası yoktur. Örnek kalitesi ve sınır durum temsili, sayıdan daha belirleyici.
Damıtma tam olarak ne kazandırıyor?
Büyük bir modelin belirli bir görevdeki davranışını daha küçük bir modele aktarmayı; kazanç maliyet ve gecikmede olur. Sınırı da net: damıtılan model yalnızca damıtıldığı görev dağılımında iyidir, dağılım dışında belirgin biçimde zayıflar. Bu yüzden damıtma dar ve iyi tanımlı görevlerde anlamlıdır.
İLETİŞİM
Model İnce Ayarı ve Damıtma için değerlendirme oturumu
İlk görüşmede kullanım senaryonuzu, veri durumunuzu ve kısıtlarınızı birlikte çıkarıyoruz.