Model Eğitimi ve Optimizasyon: Pre-training, Fine-tuning, LoRA, Quantization

Model Eğitimi ve Optimizasyon

Bu terimler, bir modelin ham halden yetenekli bir asistan haline gelme sürecini ve onu farklı donanımlarda çalışacak kadar verimli hale getirme yöntemlerini ifade eder.

Pre-training (Ön Eğitim)

Modelin devasa miktarda veriyle (neredeyse tüm internet) temel dil yeteneklerini ve genel bilgiyi kazandığı ilk aşamadır. Bir çocuğa okumayı öğretmek ve ona genel bir ansiklopedi vermek gibidir.

Fine-tuning (İnce Ayar)

Önceden eğitilmiş bir modelin, belirli bir görevde (örneğin tıbbi tavsiye veya kod yazma) daha iyi performans göstermesi için daha küçük ve spesifik bir veri setiyle tekrar eğitilmesidir.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Fine-tuning işlemini çok daha az hesaplama gücüyle yapmayı sağlayan bir tekniktir. Tüm parametreleri güncellemek yerine sadece model ağının küçük, spesifik bir kısmını günceller.

Quantization (Kuantizasyon)

Modelin ağırlıklarını (parametrelerini) daha az yer kaplayacak şekilde sıkıştırma işlemidir. Örneğin, 16-bitlik verileri 4-bit seviyesine indirerek modelin daha az RAM tüketmesini sağlar.

Endüstriyel Alaka

Quantization ve LoRA gibi teknikler, Uçta Yapay Zeka (Edge AI) için kritiktir. Güçlü modellerin sınırlı donanıma sahip cihazlarda çalışmasını mümkün kılarlar.

• Potansiyel Uygulama: Gelecekte, ZMA Veri Toplama benzeri gelişmiş cihazlar, kuantize edilmiş modeller kullanarak sürekli bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan yerel anomali tespiti yapabilirler.