"Bir makinenin hafızası geniş olabilir, ama düşünemez - ta ki biz ona öğretene kadar." – Alan Turing. GPT-4 veya Llama gibi modern yapay zeka modelleri, büyük veri kümelerine ve karmaşık matematiksel yapılara dayanmaktadır. Peki bunun ardında gerçekten ne var? Bu yazıda, sıfırdan bir dil modeli oluşturmak için gereken temel bileşenlere bakıyoruz.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), çok miktarda metinle eğitilen sinir ağlarıdır. Güçleri, insan benzeri metinler üretebilme, içerikleri özetleyebilme ve kod yazabilme yeteneklerinde yatmaktadır. Bu modellerin çekirdeğini, metinler içindeki bağımlılıkları yakalamayı ve bağlamsal tahminler yapmayı sağlayan Transformer mimarisi oluşturmaktadır.
Nicemlenmiş ağırlıklar, modelin özellikle ince bir şekilde sıkıştırılmasına olanak tanır ve donanım engellerini etkili bir şekilde aşar. Bilgi damıtımı aynı zamanda model boyutunu da küçültür: büyük bir model, bilgisini daha kompakt bir türe aktarır. Budama , gereksiz parametreleri ortadan kaldırarak doğruluktan ödün vermeden yalın ve verimli bir mimarinin ortaya çıkmasını sağlar.
Anlamsal derinliği artırmak için Maskeli Dil Modellemesi kullanılabilir. Model, eksik metinleri yeniden yapılandırarak sektöre özgü terimleri anlamayı sağlar. Aynı şekilde, Sonraki Kelime Tahmini , sektöre özgü teknik dil için kullanılabilir. Bir model eğitilmeden önce, metnin, belirteçleme , yerleştirme ve bayt çifti kodlaması yoluyla sinir ağlarının anlayabileceği bir biçime dönüştürülmesi gerekir.
Sektöre özgü eğitim verisi eksikliğini telafi etmek amacıyla transfer öğrenme ve yapay veri artırımı yöntemleri kullanılmaktadır. Yalın ileri beslemeli modüller ve optimize edilmiş yerleştirmeler bunları sektöre özgü verilere uyarlar. Transformatör modellerinin vazgeçilmez bir unsuru öz-dikkat mekanizmasıdır . Her bir belirteç cümledeki diğer tüm belirteçlere göre ağırlıklandırılır, bu da kelimenin bağlamını daha net hale getirir.
Örneğin, "Kedi aç olduğu için masanın üzerine atladı" gibi bir cümle, "o"nun kedi olduğu anlamına gelebilir. Model, her kelimeye bir önem atayarak bu tür bağlantıları tanır. Bu, bağlamı daha iyi anlamasına yardımcı olur. Mekanizma, modelin bir metin içindeki karmaşık bağımlılıkları ve semantik anlamları öğrenmesini sağlar.
Önceden eğitilmiş modeller dahili bilgiyi entegre eder. Bu kombinasyon, sınırlı yerel veri kümelerine rağmen veri çeşitliliğini artırır ve yüksek model kalitesine olanak tanır. Yapay zeka modellerinin performansı belirli metrikler kullanılarak değerlendiriliyor: Ağırlıklı-F1 ve Perplexity, metin işleme görevlerinin kalitesini ölçerken, yanıt süresi ve hata oranı pratik uygunluğu şeffaf bir şekilde temsil ediyor.
Dinamik düzenleyici çerçevelere sürekli uyum, örneğin veri koruma yönergelerini doğrudan farklı gizlilik kullanarak AI modeline entegre eden kısıt öğrenmesi yoluyla elde edilir. Uyarlanabilir kurallar kümesi ve alana özgü ince ayar süreçleri, yeni düzenlemelere esnek ve hızlı bir şekilde yanıt vermemizi sağlar.
Bir dil modelinin eğitim sürecindeki ilk adım ön eğitimdir . Genel dil kalıplarını, cümle yapılarını ve kelime anlamlarını öğrenmek için modele çok miktarda yapılandırılmamış metin verilir. Bu süreçte model, belirli bir göreve odaklanmadan cümledeki bir sonraki kelimeleri tahmin etmeye çalışır. Bu, bir tür evrensel dil anlayışı yaratır.
İnce ayar, önceden eğitilmiş modelin belirli bir görev için özelleştirildiği ikinci adımdır. Müşteri sorularını yanıtlamak, metinleri sınıflandırmak veya özetler oluşturmak gibi amaçlar için daha küçük, daha spesifik veri kümeleriyle eğitilir. İnce ayar, modelin tanımlanmış bir uygulama alanı için daha kesin ve bağlamsal yanıtlar sağlamasını garanti eder.
LLM eğitimi yüksek bilgisayar gücü gerektirir. Süreci daha verimli hale getirmek için çeşitli optimizasyon yöntemleri kullanılabilir. Bu, model ağırlıklarını kaydetmenize ve bunları daha sonra yüklemenize veya önceden eğitilmiş, yayınlanmış parametreleri indirmenize olanak tanır. LoRA (Düşük Dereceli Uyarlama) daha az hesaplama gücüyle ince ayar yapmak için de kullanılır.
Sürekli gelişim ve yeni bulgu ve gereksinimlere uyum sağlamak için çevrimiçi öğrenme döngüsü kullanılmaktadır. Bu, model performansını sürekli olarak izler, yeni verileri ve kullanıcı geri bildirimlerini analiz eder ve gerekirse modeli otomatik olarak ayarlar. Farklı gizlilik teknikleri ve gereksiz bağlantıların kaldırılmasıyla veri koruması ve verimlilik sağlanır.
Özel olarak programlanmış bir Python betiği bir dil modelini verimli bir şekilde eğitebilir. Ayrıca önceden eğitilmiş bir modelden harici ağırlıklar da yüklenebilir. Model, belirli verilere uyarlanarak belirli bir görev için optimize edilir. Eğitim tamamlandıktan sonra, betik güncellenen ağırlıkları kaydeder, böylece gelecekte de kullanılabilir.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Dil modelleri, müşteri hizmetlerinden içerik oluşturmaya kadar pek çok sektörde devrim yarattı. Hedeflenen ön eğitim ve ince ayar sayesinde modeller çok çeşitli görevlere uyarlanabilir. Bu süreçler hakkında daha derin bir anlayış geliştirenler, kendi özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini yaratabilir ve teknolojik ilerlemeyi aktif olarak şekillendirebilirler.