Kendi Yapay Zeka Modelinizi Nasıl Eğitirsiniz?
📖 8 dk okuma
Quick Answer
Kendi yapay zekanızı eğitmek, yalnızca OpenAI veya Google'ın yapabileceği bir şeye benziyor ve bir sınır modelini sıfırdan eğitmek gerçekten de on milyonlarca dolara mal oluyor. Ancak "kendi yapay zekanızı eğitmek" genellikle çok daha ucuz ve çok ulaşılabilir bir şey anlamına gelir: mevcut bir açık modeli alıp ona verilerinizi öğretmek. Bu kılavuz iki yolu ayırarak doğru olanı seçmenizi sağlar.
🛠️ Zihinsel model
Bir modeli sıfırdan eğitmek, boş bir sayfadan bir beyin inşa etmeye benzer; bunu büyük bir maliyetle tüm dünyaya göstermelisiniz. İnce ayar, halihazırda eğitimli bir mezunun kısa bir uzmanlık kursuna kaydedilmesidir. Hemen hemen herkes ikinciyi ister.
"Eğitim" aslında ne anlama geliyor?
Eğitim, bir model örneklerini besleme ve dahili sayılarını (parametrelerini) ayarlama sürecidir, böylece bir sonraki jetonu tahmin etmede daha iyi hale gelir. Bu, sıfırdan rastgele parametrelerle başlamak ve modele trilyonlarca kelimeyi göstermek anlamına gelir; bu da binlerce pahalı GPU'nun haftalarca çalışmasını gerektirir. Bu nedenle yalnızca iyi finanse edilen laboratuvarlar temel modelleri eğitmektedir.
Pratik yol: ince ayar
Sıfırdan başlamak yerine, dili zaten öğrenmiş olan açık tabanlı bir modeli (Llama, Mistral, Qwen) indirirsiniz, ardından onu kendi verileriniz, şirket belgeleriniz, yazma stiliniz ve niş bir beceri üzerinde eğitmeye devam edersiniz. Bu ince ayardır ve kiralanan tek bir GPU üzerinde birkaç dolardan birkaç yüze kadar çalışabilir. Bireyler ve işletmeler için "kendi yapay zekanızı eğitmenin" gerçekçi anlamı budur.
Veri her şeydir
Bir model yalnızca onu beslediğiniz kadar iyidir. Çöp içeri, çöp dışarı. İnce ayar yapmak için istediğiniz formatta (soru ve cevap çiftleri, talimatlar ve yanıtlar) temiz bir örnek veri kümesine ihtiyacınız vardır. Birkaç yüzden birkaç bine kadar yüksek kaliteli örnek çoğu zaman devasa, dağınık bir yığının üstesinden gelir. Verilerin hazırlanması genellikle eğitimin kendisi değil asıl iştir.
Kısaca belirteçler ve hesaplama
Eğitimden önce metin, bir belirteç tarafından belirteçlere (kelime parçalarına) bölünür. Eğitim daha sonra GPU'lar üzerinde yürütülür; ne kadar çok parametre, o kadar çok bellek ve zaman. LoRA ve niceleme (ince ayar kılavuzumuzda ele alınmıştır) gibi teknikler, bilgi işlemi küçültür, böylece yetenekli bir model, bir veri merkezi yerine tüketiciye veya mütevazı bir şekilde kiralanan donanıma ince ayar yapar.
🔑 Anahtar paket servisi
Temel bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmek milyonlara mal olur ve büyük laboratuvarların alanıdır. Herkes için "kendi yapay zekanızı eğitmek", mevcut bir açık modele kendi temiz veri kümenizde ince ayar yapmak anlamına gelir; bu uygun maliyetlidir, kiralık veya yerel GPU'larda çalışır ve çoğunlukla ham hesaplama yerine iyi veriler hazırlamakla ilgilidir.
Bu sizin için neden önemli?
Asya genelinde işletmeler ve geliştiriciler, kendi dillerini konuşan, yerel bağlamı bilen ve verileri ülke içinde tutan yapay zekaya giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor. Açık bir modelde ince ayar yapmak, Vietnamlı bir startup'ın veya Hintli bir KOBİ'nin, yabancı bir buluta ödeme yapmadan veya hassas verileri yurt dışına göndermeden özel, alana özgü yapay zeka oluşturmasına olanak tanır. İstihbarata uygulanan egemenliktir.
Sık sorulan sorular
Kendi modelime sahip olmak için bir yapay zekayı sıfırdan eğitmem gerekiyor mu?▼
Hayır ve neredeyse kesinlikle yapmamalısınız. Sıfırdan eğitim, bilgi işlem açısından milyonlara mal oluyor. Mevcut bir açık modele kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapmak, maliyet ve çabanın çok küçük bir kısmı karşılığında size özelleştirilmiş bir yapay zeka sağlar.
Bir modele ince ayar yapmanın maliyeti nedir?▼
LoRA gibi etkili yöntemlerle, küçük ve orta ölçekli bir modele ince ayar yapmak, kiralanan bulut GPU'larda birkaç dolardan birkaç yüze kadar herhangi bir maliyete mal olabilir ve evde yetenekli bir GPU'nuz varsa bazen hiçbir şey yapamazsınız. Daha büyük yatırım, iyi eğitim verileri hazırlamaktır.
Başlamak için neye ihtiyacım var?▼
Örneklerden oluşan temiz bir veri kümesi, açık tabanlı bir model (Llama, Mistral, Qwen) ve GPU'ya erişim (kendi veya kiralık). Gerisini ücretsiz araçlar ve öğreticiler halleder. İş akışını öğrenmek için birkaç yüz örnekle küçük başlayın.