1. Fezalandırma (Fine-tuning) Giriş

1.1. Model Fezalandırmanın Tanımı ve Avantajları

Fezalandırma, derin öğrenme alanında önceden eğitilmiş bir modele dayalı olarak sürekli eğitimin süregelen bir sürecini ifade eden bir kavramdır. Önceden eğitilmiş modeller, büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş ve zengin özellik temsilleri öğrenmiştir. Fezalandırma sayesinde, bu temel üzerinde belirli görevler için modelin performansı daha da iyileştirilebilir.

Fezalandırmanın, özellikle büyük modeller ve karmaşık görevler için sıfırdan modelleri eğitmek için gereken zamanı ve hesaplama kaynaklarını ortadan kaldırması gibi avantajları şunlardır:

  1. Zaman ve Kaynak Tasarrufu: Önceden eğitilmiş modeller, özellikle büyük modeller ve karmaşık görevler için sıfırdan modelleri eğitmek için gereken zamanı ve hesaplama kaynaklarını ortadan kaldırır.
  2. Veri Verimliliği: Fezalandırma genellikle iyi sonuçlar elde etmek için nispeten az sayıda etiketli veri gerektirir, özellikle az veri bulunan alanlarda.
  3. Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş modeller farklı verilerden öğrenir ve fezalandırma, bu bilgiyi belirli görevlere transfer ederek genelleme yeteneğini geliştirir.
  4. Performans İyileştirmesi: Fezalandırma, modelin belirli görev gereksinimlerine daha iyi uyum sağlamasına olanak tanır; bu da model kalitesini artırır ve hata oranlarını azaltır.

Örneğin OpenAI'nin API'sini kullanarak, kullanıcılar GPT modelini fezalandırma yoluyla özelleştirerek uzun ipuçlarına ilişkin maliyetleri azaltabilir ve gecikmeyi azaltarak daha yüksek kaliteli sonuçlar elde edebilirler.

1.2. Uygulama Senaryoları

Fezalandırmanın çeşitli pratik senaryolarda oldukça etkili olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin:

  • Stil ve Ton Belirleme: Fezalandırma sayesinde, sohbet botlarının yanıtları belirli stillere veya tonlara (örneğin resmi, mizahi veya belirli bir endüstrinin diliyle uyumlu) göre uyarlanabilir.
  • Güvenilirliğin Artırılması: Tıbbi danışmanlık veya hukuki tavsiye gibi hassas uygulamalarda, fezalandırma yanlış anlamaları veya doğru olmayan yanıtları azaltarak genel güvenilirliği artırabilir.
  • Karmaşık İpucu İşleme: Bazı görevler karmaşık kullanıcı girdilerinin işlenmesini gerektirir; fezalandırma, modelin bu karmaşık senaryoları daha iyi anlamasına ve doğru yanıtlar vermesine yardımcı olabilir.
  • Belirli Görevlerde Performansın İyileştirilmesi: Tek bir ipucu aracılığıyla net bir şekilde tanımlanması zor olan görevler için (örneğin metin oluşturma alanındaki stil transferi veya belirli konularla ilgili metinler oluşturma gibi) fezalandırma, modelin performansını önemli ölçüde artırabilir.

Bu senaryolar sayesinde, fezalandırmanın modellerin belirli uygulama senaryolarına daha iyi adapte olmasını sağlayarak daha doğru ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasını sağladığını görebiliriz.

2. Fezalandırma Ne Zaman Kullanılır?

2.1. Görev Gereksinimlerinin Analizi

Fezalandırma, mevcut genel modellerin belirli gereksinimleri karşılayamadığı durumlarda uygulanan bir stratejidir. Fezalandırma, aşağıdaki özellikleri gösteren görevler için gerekli olabilir:

  • Stil, ton, format veya diğer niteliksel yönlerde özel gereksinimler
  • İstenen çıktıları üretme güvenilirliğini artırma ihtiyacı
  • Çeşitli detaylı durumlarla başa çıkarken belirli yaklaşımların gerekliliği
  • Net bir şekilde belirtilmesi zor beceriler veya görevler

Fezalandırma gerekliliğinin belirlenmesi için izlenen adımlar genellikle şunları içerir:

  1. Giriş ipuçlarının sunum şeklini optimize etmek için "ipucu mühendisliği"ni denemek.
  2. Var olan modellerin etkinliğini analiz ederek fezalandırma gerekliliğini belirlemek.
  3. Fezalandırma kararı alındığında, ilgili veri setlerini ek eğitim için hazırlamak.

2.2. Fezalandırma ve İpucu Mühendisliği Arasındaki Karşılaştırma

Fezalandırma ve ipucu mühendisliği, model performansını artırmak için kullanılan iki farklı stratejidir. İpucu mühendisliği, modeli değiştirmeden dikkatlice tasarlanmış ipuçlarıyla beklenen yanıtı üretmeye yönlendirmeyi ifade eder. Bu genellikle performansı artırmak için birinci adımdır, çünkü hızlı geri bildirim döngüsüne sahiptir ve eğitim verisi gerektirmez.

Ancak bazı durumlarda, dikkatlice tasarlanmış ipuçlarına rağmen, model hala beklenen sonuçları elde etmekte zorluk çekebilir. Bu tür senaryolarda, model performansını artırmak için fezalandırma gerekli hale gelir. Modelin öğrenmesi için büyük örneklem vererek, fezalandırma, yalnızca ipucu mühendisliği ile karşılaştırıldığında farklı görevlerde daha iyi sonuçlar elde edebilir.

3. Fine-tuning Desteğini Sağlayan Modeller

OpenAI, önerilen gpt-3.5-turbo-1106 olmak üzere bir dizi fine-tuning desteği sağlayan model sunmaktadır. Diğer modeller arasında gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002 ve deneysel olarak erişilebilen gpt-4-0613 bulunmaktadır. Bu modeller, belirli kullanıcı gereksinimlerine uyum sağlamak için fine-tuning yoluyla daha da eğitilebilirler.

Fine-tuning, sadece yeni veri setleri için değil, aynı zamanda daha önce fine-tuning yapılmış modelleri yeniden fine-tuning yaparak da uygulanabilir. Bu özellikle daha fazla veri elde edildiğinde ve önceki eğitim adımlarını tekrarlamadan modeli daha da optimize etme ihtiyacı duyulduğunda kullanışlıdır.

Çoğu kullanıcı için, gpt-3.5-turbo tatmin edici sonuçları ve kullanım kolaylığı nedeniyle tercih edilen bir seçenektir. Sürekli iyileştirmeler ve belirli kullanıcı ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak, OpenAI, fine-tuning desteği sağlayan modellerin yelpazesini güncellemeye ve genişletmeye devam edebilir.

4. Eğitim Verilerinin Hazırlanması

4.1. Veri Seti Formatı

Fine-tuning yapabilmek için belirli format gereksinimlerini karşılayan bir veri seti hazırlamanız gerekmektedir. Genellikle, bu veri seti bir dizi giriş ve bunlara karşılık gelen beklenen çıktı içerir. OpenAI'nin Fine-tuning API'sı, diyalog modeli ve basit soru-cevap çiftleri olmak üzere iki temel veri formatını desteklemektedir.

Diyalog Modeli veri seti formatı, genellikle gpt-3.5-turbo modeli için kullanılır. Her bir örnek, her bir mesajın bir rol, içerik ve isteğe bağlı bir adının bulunduğu bir konuşma formatında düzenlenmiştir. Örnek veri yapısı aşağıdaki gibidir:

{
  "messages": [
    {"role": "sistem", "content": "Yardımcı bir asistanssın."},
    {"role": "kullanıcı", "content": "Bugün hava nasıl?"},
    {"role": "asistan", "content": "Bugün hava açık ve dışarı çıkmak için uygun."}
  ]
}

Her bir durum, JSON Satırları (.jsonl) formatında bir dosya olarak biçimlendirilmelidir, her bir satır bir eğitim örneğini temsil etmelidir, örneğin:

{"messages": [{"role": "sistem", "content": "Marv, öznel ve aynı zamanda alaycı bir sohbet robotudur."}, {"role": "kullanıcı", "content": "Fransa'nın başkenti neresidir?"}, {"role": "asistan", "content": "Paris, sanki herkes zaten bilmiyormuş gibi."}]}
{"messages": [{"role": "sistem", "content": "Marv, öznel ve aynı zamanda alaycı bir sohbet robotudur."}, {"role": "kullanıcı", "content": "'Romeo ve Juliet' kimin yazdığı?"}, {"role": "asistan", "content": "Oh, sadece William Shakespeare adında biri. Duydun mu onu hiç?"}]}
{"messages": [{"role": "sistem", "content": "Marv, öznel ve aynı zamanda alaycı bir sohbet robotudur."}, {"role": "kullanıcı", "content": "Ay yüzeyinden Dünya'ya olan uzaklık ne kadar?"}, {"role": "asistan", "content": "Yaklaşık olarak 384.400 kilometre. Bir kaç tane fazla ya da eksik, gerçekten mühim mi öyle?"}]}

Basit Soru-Cevap Çiftleri veri seti formatı, babbage-002 ve davinci-002 gibi modeller için daha uygundur. Format daha basit olup, prompt ve completion çiftinden oluşur. Bir örnek aşağıdaki gibidir:

{
  "prompt": "Bugün hava nasıl?",
  "completion": "Bugün hava açık ve dışarı çıkmak için uygun."
}

Benzer şekilde, her eğitim örneği bir satır kaplar, örneğin:

{"prompt": "<ipucu metni>", "completion": "<ideal oluşturulmuş metin>"}
{"prompt": "<ipucu metni>", "completion": "<ideal oluşturulmuş metin>"}
{"prompt": "<ipucu metni>", "completion": "<ideal oluşturulmuş metin>"}

Fine-tuning verisi oluşturulurken her talimat veya ipucu dikkatlice incelenmeli ve eğitim örnekleri arasında tutarlılık sağlanmalı ve mümkün olduğunca beklenen kullanım senaryolarının tümünü kapsamasına dikkat edilmelidir.

4.2. Eğitim ve Test Verisi Bölümleme

Fine-tuning veri seti oluşturulduktan sonra, veri setini eğitim ve test setlerine doğru bir şekilde bölmek son derece önemlidir. Genellikle, veri seti, çoğunlukla modelin eğitimi için kullanılan (genellikle %70 ila %90 arası) ve geri kalan kısmın test için kullanıldığı bir şekilde ikiye bölünür. Bu bölünme, modelin görmediği veri üzerinde performansını doğrulamaya ve performansını sıkı bir şekilde değerlendirmeye yardımcı olur.

Veri seti bölünmesi manuel olarak veya kod yazılarak yapılabilir. Test seti verilerini kullanarak modelin performansını değerlendirme hakkındaki sonraki bölümlerde açıklanacaktır.

5.1. Doğru Ön-Eğitimli Modeli Seçme

Fein-ayar sürecine başlamadan önce, doğru ön-eğitimli modeli seçmek, görevin başarısı için hayati öneme sahiptir. İşte uygun ön-eğitimli modeli seçmek için birkaç öneri:

  1. Görev Türü: Dil anlama, üretme veya alan özgü soru cevaplama gibi görevinizin doğasına göre, bu görevlere en uygun modeli seçin. Örneğin, gpt-3.5-turbo modeli, performansı ve kullanım kolaylığını dengelediği için çoğu senaryoda uygundur.

  2. Veri Miktarı: Eğer eğitim verileriniz nispeten azsa, babbage-002 gibi daha küçük bir modeli tercih edebilirsiniz, çünkü parametre ayarı için daha az veri gerektirir.

  3. Performans Gereksinimleri: Daha karmaşık ve ince işlemler gerektiren senaryolar için daha güçlü olan davinci-002 modelini düşünün.

  4. Maliyet Düşünce: Farklı modellerin farklı hesaplama ve depolama gereksinimleri vardır. Genellikle büyük modeller daha yüksek maliyetlere yol açar. Bütçe ve performans gereksinimlerine göre dengeleyin.

  5. Deneysel Özellikler: gpt-4-0613 modeli şu anda deneysel aşamada. Eğer en son teknolojiyi denemek istiyorsanız ve deneysel arayüzlere hoşgörünüz varsa, erişim için başvurmayı düşünebilirsiniz.

5.2. Fein-Ayar Süreci

Fein-ayar süreci, veri hazırlama, dosyaların yüklenmesi, eğitim görevlerinin oluşturulması ve ilerlemenin izlenmesi gibi çok adımlı işlemleri kapsar. İşte detaylı bir ayrıntı:

5.2.1. Veri Hazırlama

Hedef görevlere uygun şekilde yeterli eğitim ve test verisi hazırlayın ve verinin JSON Satırları (.jsonl) formatına uygun olduğundan emin olun. İçerik ayrıntıları için önceki bölümlere bakınız.

5.2.2. Veri Yükleme

Eğitim veri dosyalarını OpenAI'in Dosya API'si aracılığıyla yükleyin ve dosyanın amacını fine-tune olarak belirtin, aşağıdaki gibi:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@mydata.jsonl"

Başarılı yükleme sonrasında, sonraki model eğitim görevleri için kullanılacak bir dosya kimliği alacaksınız.

5.2.3. Eğitim Görevlerinin Oluşturulması

OpenAI'in SDK veya CLI araçlarını kullanarak gerekli parametreleri ve modeli belirterek fein-ayar görevlerini başlatın. Örneğin:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="file-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

training_file parametresi eğitim veri dosyasının kimliğini, model parametresi ise eğitimde kullanılacak modeli belirtir.

5.2.4. Eğitim Görevlerinin İzlenmesi

Aşağıdaki, Python kullanarak eğitim sonuçlarını sorgulamanın nasıl olduğunu gösterir:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. Fein-Ayar Süreçlerinde Parametre Ayarlama

6.1 Hiperparametreleri Anlama ve Ayarlama

Hiperparametreler, model eğitiminden önce belirlenen parametrelerdir ve genellikle verilerden öğrenilemezler. İşte birkaç önemli hiperparametre:

  • Epoch Sayısı (n_epochs): Bu, modelinizin tüm veri setini kaç kez tekrarlayacağını belirler. Çok fazla epoch overfitting'e yol açabilir, yetersiz sayıda ise modelin yeterince öğrenememesine neden olabilir.

  • Öğrenme Oranı (learning_rate_multiplier): Öğrenme oranı, modelin her iterasyonda ağırlıklarını ne kadar güncelleyeceğini belirler. Çok yüksek bir öğrenme oranı öğrenme sürecinde istikrarsızlığa neden olabilir, çok düşük bir oran ise öğrenme sürecini yavaşlatabilir.

  • Toplu Boyut (batch_size): Toplu boyut, her model güncellemesinde kaç eğitim örneğinin dikkate alındığını belirler. Daha büyük bir toplu boyut eğitimi stabilize etmeye yardımcı olabilir ancak bellek baskısını artırabilir.

Hiperparametreleri ayarlamak genellikle optimal parametre kombinasyonunu bulmak için tekrar tekrar deney yapmayı gerektirir.

Hiperparametreleri ayarlamak için inceleme örneği başlatma örneği:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="dosya-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

Hiperparametreler parametresi, hiperparametreleri ayarlamak için kullanılır.

6.2 İterasyon ve Model İyileştirme Yöntemleri

İlk ince ayarın ardından, model performansını daha da optimize etmek için iterasyonlar gerekebilir. İşte bazı iterasyon stratejileri:

  • Veriyi Artırma: Model belirli türde girdilerde kötü performans gösteriyorsa, bu tür girdilerin daha fazla örneğini eklemeyi deneyin.

  • Veri Kalitesini Gözden Geçirme: Eğitim verilerinin yanlış veya belirsiz bilgi içerip içermediğini kontrol edin. Bu kalite sorunları, kötü model performansına neden olabilir.

  • Veri Dengesi: Eğitim verisinin kategoriler ve stillerde çeşitlilik ve dengeye sahip olduğundan emin olun.

  • Hiperparametreleri Ayarlama: Yukarıda belirtildiği gibi, epoch sayısı, öğrenme oranı ve toplu boyutunu ayarlamak modelin performansını önemli ölçüde etkileyebilir.

Bu yöntemler aracılığıyla ince ayarlı modelinizi giderek optimize ederek en iyi performansı elde edebilirsiniz.

7. İnce Ayarlı Modellerin Değerlendirilmesi ve Kullanımı

7.1 İnce Ayarlı Modellerin Değerlendirilmesi

Modelin ince ayarını tamamladığımızda, ince ayarlı modelin performansını değerlendirmek önemlidir. İşte bazı standart değerlendirme yöntemleri:

  1. Örnekleri Karşılaştırma: Hazırlanan test örneklerini kullanarak temel modeli ve ince ayarlı modeli ayrı ayrı çağırın, ardından çıktı sonuçlarını karşılaştırarak ince ayarlı modelin etkinliğini değerlendirin.

  2. İstatistiksel Metrikler: İnce ayar süreci sırasında kayıp ve doğruluk gibi metrikleri takip edin. Kayıp, eğitim sırasında azalmalı, doğruluk ise artmalıdır.

  3. A/B Testi: Deneyler tasarlayın, trafiği bölecek şekilde temel modeli ve ince ayarlı modeli aynı anda çalıştırarak gerçek bir ortamda performans farklılıklarını gözlemleyin.

  4. Kullanıcı Geri Bildirimi: Modelin kullanımıyla ilgili kullanıcı geri bildirimlerini toplayın, özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanıcı memnuniyeti model performansının önemli bir ölçüsüdür.

7.2 İnce Ayarlanmış Modellerin Kullanımı

İnce ayarlanmış bir modeli kullanmak çok basittir. Sadece ince ayarlı modelinizin adını API çağrısında bir parametre olarak iletmek yeterlidir. İşte ince ayarlı bir model kullanımı için örnek kod:

Python Örneği

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='API Anahtarınız')

response = client.chat.completions.create(
  model="Model Adı",
  messages=[
    {"role": "sistem", "content": "Yardımcı bir asistanssınız."},
    {"role": "kullanıcı", "content": "Merhaba!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Burada "Model Adı"nı, örneğin "ft:model adı:organizasyonunuz:ince ayar adı:id" şeklindeki belirli ince ayarlı model adıyla değiştirin.

Bölüm 7: İyileştirme İçin En İyi Uygulamalar

İyileştirme süreci sırasında, model performansını daha da artırmak için bazı en iyi uygulamaları takip edebiliriz:

  1. Veri Kalitesi: Yanlış veya tek tip veriden kaynaklanan düşük model performansını önlemek için yüksek kaliteli ve çeşitli eğitim verileri sağlamak.

  2. Veri Dağılımı: Eğitim verisi, gerçek dünya durumlarında model performansını sağlamak için tüm olası girdi senaryolarını kapsamalı.

  3. Kademeli İterasyonlar: Eğitim verisini kademeli olarak arttırıp model performansındaki değişiklikleri gözlemlemek, birden fazla veri eklemek yerine.

  4. Hiperparametre Ayarlama: Model performansına dayalı olarak öğrenme oranı, grup boyutu ve iterasyon sayısı gibi hiperparametreleri ayarlamak.

  5. Sürekli İyileştirme: Bir modelin iyileştirilmesi bir defalık bir süreç değildir. Veri kümesi ve model güncellemeleriyle düzenli olarak yapılan iterasyonlar, modelin etkinliğini sürekli olarak artırabilir.

Yaygın Sorunlar ve Çözümleri:

  • S: İyileştirilmiş model beklenen sonuçları elde etmezse ne yapmalı?

    • Y: Eğitim verisinin kalitesini ve çeşitliliğini dikkatlice kontrol edin ve değerlendirme sonuçlarına göre eğitim stratejisini ayarlayın.

  • S: Belirli senaryolarda düşük model performansı nasıl ele alınmalı?

    • Y: Bu senaryo için eğitim örneklerini artırarak modelin o belirli durumdaki işleme yeteneklerini güçlendirmek.

  • S: İyileştirme sürecinde maliyet nasıl kontrol edilmeli?

    • Y: Önceden simge sayımlarını tahmin edin ve farklı modellerin maliyetlerini değerlendirin.

Bu önerileri ve araçları entegre ederek, model iyileştirme sürecinin etkinliğini maksimize edebilir ve beklentilerinizle uyumlu olmasını ve gereksinimlerinizi karşılamasını sağlayabilirsiniz.