FİNE-TUNİNG VE PEFT · Orta
Fine-tuning ve PEFT Testi — Orta
Adaptör tabanlı ayar ile tam ince ayar arasındaki seçimi, eğitim verisi kurgusunu ve aşırı uyum belirtilerini ölçen test.
- Soru
- 6
- Süre
- 12 dk
- Ölçülen beceri
- 4
- Seviye
- Orta
Kimler çözmeli?
Bir modeli en az bir kez eğitim döngüsünden geçirmiş, istem mühendisliğinin sınırına gelmiş uygulayıcılar için.
Ölçülen beceriler
- Yöntem seçimi
- Veri kümesi tasarımı
- Aşırı uyum teşhisi
- Maliyet muhakemesi
Testi çöz
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alan önerisi alırsın.
6 soruluk testi çözmeye hazır mısın?
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alanlar için öneri alırsın.
Bu test neyi ölçüyor?
Test sonrası ne bildiğini değil, hangi beceride eksik olduğunu görürsün.
- 01
Adaptör tabanlı ayarı tam ince ayardan ayırt etmek
- 02
Belirtiden yola çıkarak veri ve yöntem sorunlarını ayırmak
- 03
Aynı taban model üzerinde çok kiracılı sunumu gerekçelendirmek
Sorular sayfada görünür
Eğitim içeriği JavaScript arkasına gizlenmez. Aşağıdaki üç örnek soru, doğru cevapları ve açıklamalarıyla birlikte taranabilir durumdadır.
- Soru 01fine-tuning-orta-1Adaptör mekaniği · Orta · Yöntem seçimi
Adaptör tabanlı ince ayarda eğitilebilir parametre sayısı düşerken bellek tasarrufunun büyük bölümü nereden gelir?
- AEğitim sırasında taban modelin katmanlarının bir bölümü tümüyle devre dışı bırakılır
- BDüşük ranklı matrisler taban ağırlıkların yerini alır ve model diskte küçülür
- CDondurulmuş taban ağırlıklar için gradyan ve iyileştirici durumu tutulmaz
- DVeri daha küçük gruplara bölündüğü için etkinleştirme belleği kendiliğinden düşer
Açıklama
Tasarrufun büyük kısmı iyileştirici tarafından gelir: taban ağırlıklar dondurulduğu için onlara ait gradyan ve momentum tamponları hiç ayrılmaz. Adaptörün taban ağırlıkların yerini aldığı seçenek çekicidir ama düşük ranklı matrisler mevcut ağırlığa eklenen bir düzeltme taşır; taban model olduğu gibi yüklenmeye devam eder.
Fine-Tuning girdisini oku - Soru 02fine-tuning-orta-2Veri kümesi kurgusu · Orta · Veri kümesi tasarımı
Talimat ince ayarından sonra model istenen biçimi tutarlı üretiyor ama alan bilgisi gerektiren sorularda hâlâ yanlış olgular veriyor. Bu belirti öncelikle neyi işaret eder?
- AEğitim kümesi biçimi öğretmiştir; eksik olan bilgi geri getirme ile beslenmelidir
- BÖğrenme oranı yüksek seçilmiştir ve model eğitim kümesini ezberlemiştir
- CAdaptör rankı düşük kaldığı için model olguları saklayacak kapasiteye ulaşmamıştır
- DDeğerlendirme kümesi eğitim kümesiyle örtüştüğü için skorlar yanıltıcı çıkmıştır
Açıklama
Biçimin tutması ama olguların tutmaması, verinin davranışı öğrettiğini ancak aranan bilgiyi taşımadığını gösterir; bilgi ya veriye eklenir ya geri getirmeyle sağlanır. Rank yükseltme seçeneği çekicidir çünkü kapasite artışının bilgi eklediği sanılır; oysa rank temsil kapasitesini büyütür, kümede hiç bulunmayan olguyu var etmez.
Retrieval-Augmented Generation girdisini oku - Soru 03fine-tuning-orta-3Yıkıcı unutma · Orta · Aşırı uyum teşhisi
Dar bir alan verisiyle tam ince ayar yapılan model hedef görevde iyileşirken daha önce doğru yaptığı genel görevlerde geriliyor. Bu tabloyu en iyi hangi ifade tanımlar?
- AAşırı uyum; model eğitim örneklerini ezberlediği için hedef görevde de geriler
- BYıkıcı unutma; eğitim dağılımı dışındaki yetenekler ağırlık kaymasıyla bozulur
- CDağılım kayması; değerlendirme kümesi üretim verisinden ayrıştığı için skor düşer
- DGradyan patlaması; kayıp kararsızlaşarak bütün görevleri birlikte bozar
Açıklama
Hedef görevin iyileşip eski yeteneklerin gerilemesi yıkıcı unutmanın imzasıdır: ağırlıklar dar dağılıma kaydıkça önceki davranış silinir. Aşırı uyum seçeneği çekicidir ama orada hedef görevin genellemesi de düşer; burada hedef görev iyileşmeye devam ediyor.
Fine-Tuning girdisini oku
Skor nasıl okunur?
AI Curious
0–35
Kavramları duymuş, henüz haritası yok.
AI Explorer
36–60
Temelleri biliyor, uygulamada boşluklar var.
AI Practitioner
61–80
Uygulama kurabiliyor, değerlendirme eksik.
AI Builder
81–100
Üretim sistemi kurabiliyor ve ölçebiliyor.
Ölçmeye devam et
- Fine-tuning ve PEFTFine-tuning ve PEFT Testi — İleri6 soru · 15 dk
- Akıl Yürütme ModelleriAkıl Yürütme Modelleri Testi — İleri6 soru · 15 dk
- Akıl Yürütme ModelleriAkıl Yürütme Modelleri Testi — Orta6 soru · 12 dk
- Bağlam MühendisliğiBağlam Mühendisliği Testi — İleri6 soru · 15 dk
- Bağlam MühendisliğiBağlam Mühendisliği Testi — Orta6 soru · 12 dk
- Büyük Dil ModelleriBüyük Dil Modelleri Testi — Başlangıç6 soru · 8 dk
LEARN
Eksik çıkan beceriyi kapat
Test sonucun beceri grafiğine işlenir; sistem hangi dersle devam etmen gerektiğini söyler.