Fine-Tuning
Alternatif isimler: fine tuning, model eğitimi, instruction tuning
Hazır bir modeli, kendi verinizle ek eğitime tabi tutarak göreve özel hale getirmektir.
Fine-tuning; özellikle ton, format tutarlılığı ve niş alan terminolojisinin kritik olduğu durumlarda etkilidir. Ancak çoğu kullanım senaryosunda daha hızlı ve ucuz bir alternatif olan iyi tasarlanmış prompt + RAG benzer kaliteyi verir.
Fine-tuning öncesi; veri kalitesi, etiket tutarlılığı ve değerlendirme seti vazgeçilmezdir. Pratik bir kural: önce prompt mühendisliği ile ne kadar ilerleyebildiğinizi ölçün; ulaştığınız taban metriği fine-tuning ile karşılaştırın. Eğitim verisinin temizliği, sonucu en çok belirleyen faktördür.
Sık yapılan hatalar
- Az veri ile fine-tuning yapmak; modelin genel yeteneklerini bozar.
- Fine-tuning'i prompt mühendisliği yapmadan ilk çözüm olarak seçmek; çoğu durumda gereksiz maliyet yaratır.
Sıkça sorulan sorular
Fine-tuning ne zaman gereklidir?
Ton ve format tutarlılığı kritikse, prompt mühendisliği taban metriği yetmiyorsa ve elinizde temizlenmiş yüzlerce-binlerce örnek varsa fine-tuning anlamlı hale gelir.