Mevcut öğrenme modellerinin kurumsal iş akışlarına entegre edilmesi giderek yaygınlaşıyor. Bununla birlikte, bazı işletmeler belirli görevler için performansı artırmak amacıyla özel veriler üzerinde eğitilmiş özel modeller geliştiriyor.
Bu tür modellerin oluşturulması ve sürdürülmesi, uzman yapay zeka personeli, büyük eğitim veri kümeleri ve bilgi işlem altyapısı da dahil olmak üzere önemli kaynaklar gerektirir ve bu da maliyetleri milyonlarca dolara çıkarabilir.
Büyük miktarlarda yatırım yapmadan önce, daha düşük maliyetli yaklaşımlarla özel bir model oluşturmayı öğrenin:
Büyük dil modeli eğitimi nedir?
Model eğitimi, bir makine öğrenme algoritmasına, girdi değişkenleri ile istenen sonuçlar arasındaki ilişkiyi gösteren yeterli eğitim verisi sunarak kalıpları tanımayı öğretmeyi içerir.
Büyük dil modellerini eğitmenin dört adımı vardır:
1. Veri toplama ve ön işleme
İlk adım, eğitim veri setini toplamaktır. Veriler, belgeler, web siteleri, makaleler vb. çeşitli kaynaklardan gelebilir. Özel bir modelin en büyük avantajı, şirket içi verilerden yararlanmasıdır. Yüksek kaliteli özel verilerin hazırlanması en önemli adımdır.
Özel veriler hazırlandıktan sonra, bitişik alanlardaki kamuya açık verilerle zenginleştirilebilir. Veri kümeleri bulmak için popüler kamu kaynakları şunlardır:
- Kaggle
- Google Veri Kümesi Arama
- Sarılma Yüzü
- Veri.gov
- Vikipedi veritabanı
Ardından verilerin temizlenmesi ve eğitim için hazırlanması gerekir. Bu, veri setinin küçük harflere dönüştürülmesini, durdurma kelimelerinin kaldırılmasını ve metnin, metni oluşturan belirteç dizilerine ayrıştırılmasını içerebilir.
LLM eğitimi için gerçek dünya web verilerinin temin edilmesi
Yüksek hacimli, çeşitli ve sürekli güncellenen eğitim verilerini toplamanın en etkili yollarından biri web veri çıkarma yöntemidir. Herkese açık veri kümeleri (Kaggle veya Hugging Face gibi) değerli olsa da, genellikle statik veya kapsam ve alan özgüllüğü açısından sınırlıdır. Deneyler ve akademik araştırmalar için daha uygundurlar, ancak üretim seviyesinde modeller geliştirmek açısından yetersiz kalabilirler.
Örneğin, GPT-4 hakkındaki sızdırılan veriler, bu algoritmanın öncelikle Common Crawl ve RefinedWeb veri kümelerinden elde edilen yaklaşık 13 trilyon token üzerinde önceden eğitildiğini göstermektedir. 1 Bu, modern hukuk yüksek lisans programlarının geniş bir konu yelpazesini kapsamak için kapsamlı, derlenmiş web kaynaklarına büyük ölçüde güvenmeye devam ettiğini göstermektedir.
Web veri hizmeti sağlayıcıları, GDPR ve CCPA gibi gizlilik düzenlemelerine ve platform hizmet şartlarına uygun, etik olarak toplanmış, alana özgü web veri kümelerine erişim sağlayarak dil modeli eğitimini destekler.
2. Model seçimi ve yapılandırması
Google'in Gemini'si ve OpenAI'nin GPT-4'sı gibi büyük modellerin her ikisi de , Uzmanlar Karışımı (MoE) yaklaşımında işbirliği yapan bir transformatör derin öğrenme mimarisiyle eğitilmiş modeller kullanmaktadır. Modelin bazı temel unsurları şunlardır:
- Uzman sayısı
- Transformatör bloklarındaki katman sayısı
- Dikkat çeken kişi sayısı
- Kayıp fonksiyonu
- Hiperparametreler
Bir transformatör sinir ağını yapılandırırken belirtilmesi gereken hususlar.
Optimal hiperparametrelerin (öğrenme oranı zamanlayıcısı veya toplu işlem boyutu gibi) belirlenmesi, bir modelin yakınsayıp yakınsamayacağını veya başarısız olup olmayacağını belirler.
Eğitim ekipleri, manuel deneme yanılma yöntemi yerine, arama alanını otomatikleştirmek ve görselleştirmek için Ağırlıklar ve Sapmalar (Süpürmeler) gibi araçlar kullanır. Bu, mühendislerin pahalı, tam ölçekli eğitim çalışmalarına başlamadan önce daha küçük veri alt kümelerinde en verimli yapılandırmayı belirlemelerine olanak tanır.
3. Model eğitimi
Model, denetimli öğrenme kullanılarak önceden işlenmiş metin verileri üzerinde eğitilir . Eğitim sırasında, modele bir kelime dizisi sunulur ve dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmesi için eğitilir. Model, tahmini ile gerçek bir sonraki kelime arasındaki farka göre ağırlıklarını ayarlar. Bu işlem, model tatmin edici bir performans seviyesine ulaşana kadar milyonlarca kez tekrarlanır.
Hesaplama gücüne yapılan devasa yatırım göz önüne alındığında, gerçek zamanlı gözlemlenebilirlik vazgeçilmezdir. Önde gelen yapay zeka ekipleri, altyapının (AWS veya NVIDIA gibi) üzerinde yer alan Weights & Biases gibi bir 'kayıt sistemi' katmanı kullanır. Bu, binlerce dağıtılmış çipte kayıp eğrilerini ve sistem metriklerini (GPU kullanımı, bellek artışları) izlemelerine olanak tanır ve bir eğitim çalışmasının sapması veya donanım arızası durumunda, maliyet tasarrufu sağlamak için hemen tespit edilip durdurulmasını sağlar.
Modeller ve veriler büyük boyutlu olduğundan, modelleri eğitmek için muazzam bir hesaplama gücüne ihtiyaç duyulmaktadır. Eğitim süresini azaltmak için model paralelliği adı verilen bir teknik kullanılır. Model paralelliği, büyük bir modelin farklı bölümlerinin birden fazla GPU'ya dağıtılmasını sağlayarak, modelinyapay zeka çipleriyle dağıtılmış bir şekilde eğitilmesine olanak tanır.
Modeli daha küçük parçalara bölerek, her parça paralel olarak eğitilebilir; bu da tüm modeli tek bir GPU veya işlemcide eğitmekle karşılaştırıldığında daha hızlı bir eğitim süreci sağlar. Bu, daha hızlı yakınsama ve daha iyi genel performansla sonuçlanır ve daha öncekinden bile daha büyük dil modellerini eğitmeyi mümkün kılar. Yaygın model paralelliği türleri şunlardır:
- Veri paralelliği, eğitim mini gruplarını model kopyalarına bölerek iletir ve işlem hızını artırır.
- İşlem hattı paralelliği, modelin ayrı katmanlarını farklı GPU'lara atayarak model boyutunu tek bir GPU'nun ötesine genişletmeyi sağlar.
- Tensor paralelliği, tek bir katmanı genellikle aynı sunucu içindeki birçok GPU'ya böler.
Şekil 1: AWS'den 6 katmanlı bir model eğitim örneği. 2
4. Değerlendirme ve ince ayar
Eğitim tamamlandıktan sonra, modelin performansını ölçmek için eğitim veri seti olarak kullanılmamış bir test veri seti üzerinde değerlendirme yapılır. Değerlendirme sonuçlarına bağlı olarak, modelin performansını iyileştirmek için hiperparametrelerinin ayarlanması, mimarisinin değiştirilmesi veya ek veriler üzerinde eğitilmesi gibi bazı ince ayarlamalar gerekebilir.
Üretken modellerin değerlendirilmesi, geleneksel makine öğrenimi ölçütlerinden daha karmaşıktır. Modelin mantıksal işlem zincirlerinin izlenmesini ve çıktıların altın standart bir veri kümesiyle karşılaştırılmasını gerektirir.
Örneğin, W&B Weave, geliştiricilerin dağıtımdan önce modelin tonu, doğruluğu ve güvenliği gibi nüansları değerlendirmek için sistematik değerlendirmeler ('LLM'yi hakem olarak kullanma' tekniklerini kullanarak) oluşturmasına olanak tanır.
İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF), modelleri ince ayar yapmak için yaygın bir tekniktir. RLHF'de, insan tercih sinyallerinden türetilen bir ödül fonksiyonu, modelin çıktılarını deneme-yanılma yoluyla iyileştirmesine ve insan değerleriyle uyumlu hale getirmesine rehberlik eder.
Örneğin, DeepSeek-R1 araştırması, saf takviyeli öğrenmenin (kapsamlı insan etiketli akıl yürütme verileri olmadan) uygulanmasının, bir LLM'nin akıl yürütme performansını önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir. 3
Belirli kullanım durumları için LLM'lerin eğitimi
Bir LLM'nin eğitimi iki bölümden oluşur: ön eğitim ve göreve özgü eğitim. Göreve özgü eğitim aynı zamanda LLM ince ayarı olarak da adlandırılır.
Ön eğitim, modelin bir dil içindeki genel kuralları ve bağımlılıkları öğrenmesini sağlayan eğitim sürecinin bir parçasıdır. Bu, önemli miktarda veri gerektirir ve
- Önde gelenyapay zeka çip üreticilerinin donanımına sahip süper bilgisayar sistemlerinden elde edilen hesaplama gücü (örneğin, NVIDIA). Bakım ve enerji maliyetleri eklendiğinde, büyük bir dil modelinin ön eğitimi milyonlarca dolarlık bir yatırım anlamına gelir.
- Süre : GPT-4 eğitimin yaklaşık yarım yıl sürdüğü bildiriliyor.
Büyük dil modellerini işletmeler için daha erişilebilir hale getirmek amacıyla, LLM geliştiricileri, dil modellerinden yararlanmak isteyen işletmeler için ince ayar hizmetleri sunmaktadır.
Örneğin, Alibaba'nın en yeni açık ağırlıklı yapay zeka modeli olan Qwen3.5, metin , resim , video ve kod üzerinde anlama ve akıl yürütme yeteneğine sahip, yerel çok modlu bir ajan olarak tasarlanmıştır. İlk piyasaya sürülen model olan Qwen3.5-397B-A17B, doğrusal dikkat ve seyrek uzman karışımını birleştiren hibrit bir mimari kullanır ve yüksek verimlilik sağlar: model 397 milyar parametre içermesine rağmen, çıkarım adımında yalnızca 17 milyar parametre etkinleştirilir.
Qwen3.5, FP8 eğitimi, heterojen çok modlu eğitim işlem hatları ve ölçeklenebilir takviyeli öğrenme çerçeveleri de dahil olmak üzere altyapı iyileştirmeleri sunarak eğitim hızlarında 3-5 kat artış sağlıyor. Model ayrıca, araç kullanımı, web araması, kod yürütme, GUI etkileşimi ve uzun bağlamlı çok modlu akıl yürütme yeteneğine sahip bir yapay zeka ajanı olarak da çalışabilir. 4
Büyük dil modellerinin mimarisi
OpenAI'nin GPT-4'sı gibi büyük dil modellerinin mimarisi, Transformer mimarisine dayanmaktadır. Aşağıdaki ana bileşenlerden oluşmaktadır (bkz. Şekil 2):
Şekil 2: Transformatör mimarisi süreçlerini gösteren grafik. 5
1. Giriş gömme
Giriş dizisi öncelikle, girişteki kelimeler arasındaki ilişkileri yakalayan, gömme olarak bilinen yoğun bir vektör gösterimine dönüştürülür.
2. Çok başlı öz-dikkat
Transformatör bloğu mimarisinin temel bileşeni, modelin girdi dizisinin farklı bölümlerine odaklanarak aralarındaki ilişkileri ve bağımlılıkları yakalamasına olanak tanıyan çok başlı öz-dikkat mekanizmasıdır.
3. İleri beslemeli ağ
Öz dikkat mekanizmasından sonra, çıktı, yeni bir temsil oluşturmak için doğrusal olmayan bir dönüşüm gerçekleştiren bir ileri beslemeli sinir ağına beslenir.
4. Normalizasyon ve artık bağlantılar
Eğitim sürecini istikrara kavuşturmak için, her katmandan gelen çıktı normalize edilir ve girdinin doğrudan çıktıya aktarılmasını sağlamak üzere bir artık bağlantı eklenir; bu sayede model, girdinin hangi kısımlarının en önemli olduğunu öğrenir.
Bu bileşenler, uzun metin dizilerini işleyebilen ve metin oluşturma, soru cevaplama ve çeviri gibi çeşitli dil görevleri için yüksek kaliteli çıktılar üretebilen derin bir sinir ağı oluşturmak üzere birkaç kez tekrarlanır.
Geliştiriciler, aşağıdaki amaçlara yönelik yeni teknikler uygulayarak büyük dil modelleri geliştirmeye devam ediyor:
- Modeli basitleştirin (model boyutunu veya eğitim için gereken belleği azaltın),
- Performansı iyileştirin,
- Düşük fiyat,
- Model eğitim süresini azaltın.
Son zamanlarda, eğitim ekonomisi, MoE eğitimi ve çıkarımı için optimize edilmiş Rubin dönemi raf tipi sistemler tarafından yeniden şekillendiriliyor.
NVIDIA numaralı patent, Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 anahtarı, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU ve Spectrum-6 Ethernet anahtarı dahil olmak üzere altı çipi bir araya getirerek yapay zeka süper bilgisayarlarına güç sağlayan yeni bir yapay zeka bilgi işlem mimarisi olan Rubin platformunu tanıttı.
Sistem, donanım ve yazılımın sıkı bir şekilde birlikte tasarlanması yoluyla verimliliği önemli ölçüde artırmak üzere tasarlanmıştır; bu sayede yapay zeka çıkarım belirteç maliyetleri 10 kata kadar azaltılmakta ve Blackwell platformuna kıyasla uzman karışımı (MoE) modellerini eğitmek için gereken GPU sayısı 4 kat düşürülmektedir.
AWS, Microsoft, Google, Meta ve OpenAI dahil olmak üzere büyük bulut sağlayıcıları ve yapay zeka laboratuvarları, Rubin tabanlı altyapıyı benimsemeyi planlıyor ve ortak sistemlerin 2026'nın ikinci yarısında devreye girmesi bekleniyor. 6
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.