LLM Fine-Tuning Kılavuzu: Kurumlar İçin

LLM çıktı zorluklarınız için özel çözümlere yönelik bağlantıları takip edin. Eğer LLM'iniz:

• Alanınızda gereken gerçeklere erişimi yoksa, ya yeni bir LLM eğitin, alana özel bir modele geçin veya gerçekleri getirmek için RAG kullanın
• İlgili gerçeklere sahip ancak farklı bir stil ve tonda cevap vermesi, belirli çıktı formatlarını takip etmesi veya belirli araçları kullanması gerekiyorsa:
  • Öncelikle, sonuçları iyileştirmek için prompt engineering veya prompt chaining'den yararlanın
  • Bunlar işe yaramazsa, LLM fine-tuning doğru yaklaşımdır. LLM sağlayıcınızın hizmetini kullanabilir veya açık kaynak LLM'leri on-prem fine-tune edebilirsiniz.

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) yaygınlaşması, insan dilini işleme yeteneğimizi artırdı. Ancak, genel eğitimleri genellikle belirli görevler için suboptimal performansla sonuçlanır.

Bu sınırlamayı aşmak için, LLM'leri farklı uygulama alanlarının benzersiz gereksinimlerine göre uyarlamak amacıyla fine-tuning yöntemleri kullanılır.

LLM fine-tuning nedir?

Bir büyük dil modelini fine-tune etmek, önceden eğitilmiş bir modelin belirli görevleri yerine getirmek veya belirli bir alana daha etkili bir şekilde hizmet etmek için ayarlanmasıdır. Bu süreç, modelin istenen görev veya konuyla ilgili daha küçük, hedeflenmiş bir dataset üzerinde daha fazla eğitilmesini içerir.

Orijinal büyük dil modeli, genel dil anlayışı, dilbilgisi ve bağlamı öğrenmesine yardımcı olan çok büyük miktarda çeşitli metin verisi üzerinde önceden eğitilmiştir. Fine-tuning, bu genel bilgiden yararlanır ve modelin belirli bir alanda daha iyi performans ve anlayış elde etmesi için onu geliştirir.

Şekil 2: Fine-tuning sonrası bir LLM'in yetenekleri.¹

Örneğin, bir büyük dil modeli, ürün incelemelerindeki duygu analizi, finansal haberlere dayalı hisse senedi fiyatlarını tahmin etme veya tıbbi metinlerde hastalık semptomlarını belirleme gibi görevler için fine-tune edilebilir.

Bu süreç modelin davranışını özelleştirerek, aşağıdaki gibi görevler için daha doğru ve bağlamsal olarak ilgili çıktılar üretmesini sağlar:

• Duygu analizi.
• Chatbot geliştirme.
• Soru cevaplama.

LLM'ler nasıl fine-tune edilir?

1. Dataset hazırlama

LLM'ler sabit bir dataset üzerinde önceden eğitildikleri için gerçek zamanlı olaylardan haberdar değillerdir. Bu modelleri güncel tutmak ve gelişen belirli konulardaki performanslarını artırmak için işletmeler gerçek zamanlı web verileri kullanır. Bu veriler iki ana nedenden dolayı kritiktir: alan hizalamasına yardımcı olur ve halüsinasyonu azaltır.

1.1. Alan hizalaması ve uygunluk: 

Web kaynaklı verilerin kullanılması, şirketlerin LLM'leri endüstrileri için en güncel ve ilgili bilgilerle fine-tune etmelerine olanak tanır. Örneğin, bir hukuk teknolojisi şirketi, güncel mahkeme kararlarını ve hukuk bloglarını toplamak için web crawler'lar kullanabilir.

Bu alana özel veriler, fine-tune edilmiş modelin, statik ve halka açık dataset'lerde genellikle eksik olan güncel terminolojiyi ve endüstri bağlamını anlamasını sağlar. Bu süreç, genel amaçlı önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir alanda uzman hale getirmenin anahtarıdır.

1.2. Halüsinasyonu azaltma:

Halüsinasyon, bir LLM'in makul görünen ancak gerçekte yanlış olan bilgiler ürettiğinde meydana gelir. Bir LLM'i web'den gelen yüksek kaliteli, gerçek dünya verileriyle fine-tune ederek, ona güvenilir bir doğruluk kaynağı sağlamış olursunuz.

Bu, modelin inference sırasında bilgi uydurma olasılığını azaltır ve daha doğru ve güvenilir yanıtlar üretmesine yardımcı olur. Bu süreç, modelin çıktılarının uydurma içerikler yerine gerçekliğe dayalı olmasını sağlar.

İşletmeler, web sitelerinden veri toplamak için ya kurum içi web scraping araçları ya da üçüncü taraf sağlayıcılar kullanır. Toplanan bu eğitim verileri daha sonra hazırlanır ve LLM'i fine-tune etmek için kullanılır.

Sürekli olarak taze web verileri ekleyerek, işletmeler fine-tune edilmiş modellerinin güncel ve doğru kalmasını sağlayabilir ve önemli bir rekabet avantajı elde edebilir.

2. Temel model ve fine-tuning yöntemi seçimi

Uygun temel modelin ve fine-tuning yönteminin seçimi, belirli göreve ve mevcut verilere bağlıdır. Alphabet ve Meta dahil olmak üzere, her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri olan çeşitli LLM sağlayıcıları vardır. Fine-tuning yöntemi de transfer learning, sequential fine-tuning veya göreve özel fine-tuning gibi görev ve verilere göre değişiklik gösterebilir.

Temel modeli seçerken şunları göz önünde bulundurmalısınız:

• Teknik altyapının, fine-tuning için gereken hesaplama gücü için uygun olup olmadığı
• Modelin belirli görevinize uygun olup olmadığı
• Modelin girdi ve çıktı boyutu
• Dataset boyutunuz

3. Fine-tuning

Fine-tuning, önceden eğitilmiş LLM'leri, model sağlayıcıları tarafından sunulan yönetilen hizmetler aracılığıyla veya göreve özel veriler ve MLOps araçlarını kullanarak açık kaynaklı modelleri doğrudan değiştirerek belirli görevlere veya organizasyonel ihtiyaçlara uyarlar.

Kapalı kaynaklı modeller için hizmet olarak fine-tuning

Büyük LLM sağlayıcıları yönetilen fine-tuning sunmaktadır, ancak manzara 2026'da değişti. Google (Vertex AI aracılığıyla Gemini) ve Anthropic (Amazon Bedrock aracılığıyla Claude), yeni fine-tuning iş yükleri için birincil kapalı kaynak seçenekleri olmaya devam ediyor. Tarihsel olarak GPT modellerinde fine-tuning sunan OpenAI, fine-tuning platformunu kapatmaktadır; bu da yeni kullanıcılara kapalı olduğu ve mevcut kullanıcıların yeni eğitim işleri oluşturmak için sınırlı bir zaman dilimine sahip olduğu anlamına gelir.²

Örneğin, Vertex AI birden fazla model tuning yaklaşımını destekleyerek, geliştiricilere model davranışını temel fine-tuning'in ötesinde nasıl özelleştirecekleri konusunda esneklik sağlar:

• Supervised fine-tuning: Bir modeli, belirli görevler için istenen çıktıları üretmeyi öğrenmesi için etiketli örneklerle eğitin.
• Preference tuning: Supervised fine-tuning üzerine inşa edilen, modellerin açık etiketler yerine ikili geri bildirimlere dayanarak daha tercih edilen çıktılar üretmesini öğretmek için insan tercih verilerini kullanan farklı bir tuning yaklaşımı.
• Tuning checkpoints & continuous tuning: İlerlemeyi kaydetmek veya mevcut bir tuned modeli daha fazla veri veya eğitim geçişiyle genişletmek için kullanılan araçlar.³

Fiyatlandırma: Yönetilen fine-tuning genellikle eğitim token'ı başına fiyatlandırılır, inference ise temel modelin üzerinde primli olarak ayrı fiyatlandırılır.

Açık kaynaklı modelleri fine-tune etmek

Model ağırlıkları açık kaynaklı modellerde mevcut olduğundan, kurumlar dataset'lerini LLM sağlayıcılarına ifşa etmeden açık kaynaklı modelleri on-prem fine-tune edebilirler.

Açık kaynaklı modelleri fine-tune etme adımları şunları içerir:

• Önceden eğitilmiş modelin yüklenmesi: LLM ve fine-tuning yöntemi seçildikten sonra, önceden eğitilmiş modelin belleğe yüklenmesi gerekir.
  • Bu adım, modelin ağırlıklarını önceden eğitilmiş değerlere göre başlatır, bu da fine-tuning sürecini hızlandırır ve modelin genel dil anlayışını zaten öğrenmiş olmasını sağlar.
• Fine-tuning, önceden eğitilmiş LLM'in göreve özel dataset üzerinde eğitilmesini içerir. Eğitim süreci, kayıp fonksiyonunu minimize etmek ve görevdeki performansını artırmak için modelin ağırlıklarının ve parametrelerinin optimize edilmesini içerir.

Fine-tuning süreci genellikle tekrarlayan eğitim turları içerir. Performansı optimize etmek için geliştiriciler, öğrenme hızı veya batch size gibi konfigürasyonları ayarlamalıdır. Weights & Biases (Sweeps) gibi araçlar, farklı değişkenlerin model yakınsamasını nasıl etkilediğini görselleştirerek bu hiperparametre aramasını otomatikleştirir, böylece ekipler manuel deneme-yanılma yapmadan en iyi konfigürasyonu seçebilir.

Örneğin, Llama modelleri, Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) yaklaşımlarıyla ekonomik olarak fine-tune edilebilir.⁴

Kurumlar, modelleri fine-tune etmek için MLOps veya LLMOps platformlarından yararlanabilirler.

Örneğin, bir kayıt sistemi (Weights & Biases gibi) olarak işlev gören bir platform kullanmak, kurumların her eğitim çalışmasını takip etmesine, sistem metriklerini (GPU kullanımı) kaydetmesine ve sonuçlanan model checkpoint'lerini merkezi bir kayıt defterinde versiyonlamasına olanak tanır. Bu, açık kaynaklı modeller on-prem eğitilse bile iş akışının yeniden üretilebilir ve iş birlikçi kalmasını sağlar.

Açık ağırlıklı modelleri fine-tune etmek

Açık ağırlıklı modeller, kullanıcıların bir API'ye güvenmeden yerel olarak (veya kendi bulut altyapılarında) indirmeleri ve çalıştırmaları için halka açıktır.

Açık kaynaklı modellerden farklıdırlar çünkü açık kaynak genellikle tüm eğitim kodunun, veri detaylarının ve lisans şartlarının modifikasyona ve yeniden dağıtıma izin verdiği anlamına gelir. Açık ağırlıklı modeller ağırlıkları yayınlayabilir ancak eğitim pipeline'ının, dataset'in veya kullanım haklarının bazı kısımlarını gizli tutabilir.

Ağırlıklar erişilebilir olduğu için, açık ağırlıklı modeller özel dataset'ler üzerinde eğitime devam ederek (örneğin, supervised fine-tuning, LoRA/PEFT yöntemleri) doğrudan fine-tune edilebilir; bu da organizasyonların verileri ve dağıtımı tamamen kendi kontrollerinde tutarken davranışı özelleştirmelerine olanak tanır.

Örneğin, Liquid AI'nın LFM2.5 ailesi, bir dizi açık ağırlıklı temel model olarak hizmet verir. Cihaz içi ve edge AI dağıtımları için yayınlanmışlardır ve checkpoint'leri Hugging Face ve Liquid AI LEAP platformunda mevcuttur.

Seri, LFM2.5-1.2B-Base (önceden eğitilmiş temel bir model) ve post-training pipeline'ında zaten supervised fine-tuning ve pekiştirmeli öğrenme almış olan LFM2.5-1.2B-Instruct gibi varyantları içerir.

Ağırlıklar halka açık olduğu için geliştiriciler temel checkpoint'i alıp kendi fine-tuning işlemlerini gerçekleştirebilirler: modeli tescilli dataset'ler üzerinde eğitmek, onu dile özel veya alana özel görevlere uyarlamak veya diğer eğitim yöntemlerini (adaptörlerle supervised fine-tuning veya tercih hizalaması gibi) denemek.

LFM2.5, eğitim ve inference iş akışını kontrol etmenin önemli olduğu yerel donanımlar veya edge cihazlar üzerindeki göreve özel özelleştirmeler için oldukça uygundur.⁵

Bir başka örnek, araştırmacılar ve geliştiriciler için açık ağırlıklı dil modellerini fine-tune etmeyi daha erişilebilir kılmak için tasarlanmış bir API olan Thinking Machines Lab'in Tinker'ıdır.

Tinker, kullanıcıların küçük mimarilerden Qwen-235B-A22B gibi büyük mixture-of-experts modellerine kadar geniş bir yelpazedeki açık ağırlıklı modelleri uyarlamasına olanak tanır. Kullanıcılar, ister supervised learning ister pekiştirme tarzı yaklaşımlarla olsun, modelleri belirli görevlere göre uyarlamak için LoRA tabanlı fine-tuning veya diğer post-training yöntemlerini uygulayabilirler.

Tuning işleminden sonra geliştiriciler, sonuçlanan checkpoint'leri indirebilir ve bağımsız olarak kullanabilirler; bu da hem model hem de özelleştirilmiş davranış üzerinde kontrol sağlar.⁶

4. Fine-tune edilmiş modellerin değerlendirilmesi

Fine-tuning süreci tamamlandığında, modelin performansı test seti üzerinde değerlendirilmelidir. Bu adım, modelin yeni verilere iyi genelleme yaptığından ve belirli görevde iyi performans gösterdiğinden emin olmaya yardımcı olur. Değerlendirme için kullanılan yaygın metrikler arasında doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru yer alır.

Ancak, üretken görevler için geleneksel metrikler genellikle yetersizdir. Modern değerlendirme, modelin muhakemesinin izlenmesini (tracing) ve üretilen metnin kalitesinin doğrulanmasını gerektirir. W&B Weave gibi araçlar, geliştiricilerin girdileri ve çıktıları izlemesine, prompt'ları hata ayıklamasına ve fine-tune edilmiş modeli ton, sadakat ve güvenlik gibi nüanslar üzerinden puanlamak için sistematik değerlendirmeler (bir LLM-as-a-judge kullanarak) yürütmesine olanak tanıyarak bunu mümkün kılar.

5. Dağıtım (Deployment)

Fine-tune edilmiş model değerlendirildikten sonra üretim ortamlarına dağıtılabilir. Dağıtım süreci, modelin daha büyük bir sisteme entegre edilmesini, gerekli altyapının kurulmasını ve modelin gerçek dünya senaryolarındaki performansının izlenmesini içerebilir.

LLM'lerin fine-tuning sürecinde kullanılan yöntemler nelerdir?

Fine-tuning yöntemleri

Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin, daha küçük ve göreve özel bir dataset üzerinde daha fazla eğitilerek belirli bir göreve veya alana uyarlanması sürecidir. Hedef görevdeki performansı artırmak için önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıklarını ve parametrelerini ayarlamak amacıyla birkaç fine-tuning yöntemi kullanılabilir:

• Transfer learning, önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıklarının ve mimarisinin yeni bir görev veya alan için yeniden kullanılmasını içerir. Önceden eğitilmiş model genellikle büyük, genel bir dataset üzerinde eğitilmiştir ve transfer learning yaklaşımı, belirli görevlere veya alanlara verimli ve etkili bir uyum sağlar.
• Sequential fine-tuning: Önceden eğitilmiş model, birbiriyle ilişkili birden fazla görev veya alan üzerinde sırayla fine-tune edilir. Bu, modelin farklı görevler arasında daha nüanslı ve karmaşık dil kalıpları öğrenmesini sağlayarak daha iyi genelleme ve performansa yol açar.
• Task-specific fine-tuning: Önceden eğitilmiş model, göreve özel bir dataset kullanılarak belirli bir görev veya alan üzerinde fine-tune edilir. Bu yöntem, transfer learning'den daha fazla veri ve zaman gerektirir ancak belirli görevde daha yüksek performans sağlayabilir.
• Multi-task learning: Önceden eğitilmiş model, aynı anda birden fazla görev üzerinde fine-tune edilir. Bu yaklaşım, modelin farklı görevler arasındaki ortak temsilleri öğrenmesini ve bunlardan yararlanmasını sağlayarak daha iyi genelleme ve performansa yol açar.
• Adapter training, önceden eğitilmiş modele takılan hafif modüllerin eğitilmesini içerir; bu da orijinal modelin diğer görevlerdeki performansını etkilemeden belirli bir görev üzerinde fine-tuning yapılmasına olanak tanır.

Pekiştirmeli Fine-Tuning (RFT)

Pekiştirmeli Fine-Tuning (RFT), önceden eğitilmiş bir dil modelini geleneksel etiketli eğitim örnekleri yerine ödül odaklı geri bildirimler kullanarak uyarlayan bir model özelleştirme tekniğidir.

Sabit/doğru çıktılar üzerinde eğitmek yerine RFT, model yanıtlarını değerlendirmek ve bu ödülleri maksimize etmek için modeli yinelemeli olarak optimize etmek için bir ödül sinyali veya derecelendirme fonksiyonu kullanır.

Bu yaklaşım, modelin hangi tür çıktıların daha yüksek ödül puanlarına yol açtığını öğrenen ve parametrelerini buna göre ayarlayan bir ajan gibi davrandığı pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ilkelerine dayanır. Supervised fine-tuning'in aksine RFT, kesin ve doğru çıktıların tanımlanmasının zor olduğu ancak kalitenin yargılanabildiği veya puanlanabildiği senaryolarda mükemmel sonuçlar verir.

Örneğin, Amazon Bedrock'un pekiştirmeli fine-tuning yeteneği, geliştiricilerin modelleri geri bildirim sinyallerine (ödül fonksiyonları) göre özelleştirmeleri için bu süreci otomatikleştirir.

Bedrock'ta kullanıcılar, kural tabanlı veya yapay zeka tabanlı ödül fonksiyonları aracılığıyla bir yanıtı neyin doğru kıldığını tanımlar ve model bu ödülleri maksimize etmek için eğitilir.⁷

Bir başka örnek ise OpenAI'nın RFT'sidir. Geliştiricilerin, aday yanıtları puanlayan programlanabilir bir derecelendirici tanımlayarak muhakeme modellerini uyarlamalarına olanak tanır. Eğitim sırasında model, yüksek puanlı çıktıların gelecekteki üretimlerde daha olası hale gelmesi için güncellenir.

Bu, RFT'yi özellikle çıktı kalitesinin öznel olduğu veya kesin referans cevaplar yerine puanlama ile en iyi şekilde yargılandığı görevler için yararlı kılar.⁸

Few-shot learning yöntemi

Few-shot learning (FSL), model ağırlıklarını değiştirmeden model performansını artırmayı içerir. Bu yaklaşımda, modele yeni görevden sınırlı sayıda örnek (yani "birkaç atış") sunulur ve model bu bilgiyi o görevde daha iyi performans göstermek ve uyum sağlamak için kullanır. Şunlar olarak düşünülebilir:

• Fine-tuning'e göre daha düşük maliyetli bir alternatif. Tek maliyet, birkaç örnek için kullanılan girdi token'larıdır.
• Modelin, verilen problemi çözmeyi nasıl öğreneceğini öğrendiği bir Meta-learning problemi.

Şekil 3: Modelin eğitildiği görevlerden bir dizi görüntüyü sınıflandırmayı öğrendiği few-shot learning senaryosu.⁹

Bu, geleneksel supervised learning için yeterli veri bulunmadığında özellikle yararlıdır. LLM'ler bağlamında, yeni görevle ilgili küçük bir dataset ile fine-tuning yapmak, few-shot learning'e bir örnektir.

Few-shot learning ve fine-tuning arasındaki farklar

Temel fark, modelin yeni bir göreve veya alana uyum sağlaması için gereken göreve özel veri miktarıdır. Fine-tuning yöntemleri, modelin performansını optimize etmek için orta düzeyde göreve özel veri gerektirirken, few-shot learning yöntemleri modelleri sadece birkaç etiketli örnekle yeni görevlere veya alanlara uyarlayabilir.

Fine-tuning örnekleri

Fine-tuning finans alanında önemli performans artışları sağladı

Bloomberg, finans endüstrisi için özelleştirilmiş büyük ölçekli bir dil modeli olan BloombergGPT'yi geliştirdi. Bu model, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve haber sınıflandırması gibi finansal doğal dil işleme görevlerine odaklanmaktadır.

BloombergGPT, finans ve genel amaçlı dataset'lerin bir kombinasyonu kullanılarak oluşturulmuş ve benchmark testlerinde yüksek puanlar almıştır (Şekil 4).

Şekil 4: BloombergGPT'nin iki geniş NLP görevi kategorisindeki performansını gösteren görsel: finansa özel ve genel amaçlı.¹⁰

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İşletmenizin neden veya ne zaman fine-tune edilmiş bir LLM'e ihtiyacı olur?

İşletmeler, özel gereksinimlerine, endüstrilerine ve hedeflerine bağlı olarak birkaç nedenden dolayı fine-tune edilmiş büyük dil modellerine ihtiyaç duyabilirler. İşte bazı yaygın nedenler:

1. Özelleştirme

İşletmelerin genellikle genel bir dil modelinin karşılayamayacağı benzersiz ihtiyaçları ve hedefleri vardır. Fine-tuning, modelin davranışını kişiselleştirilmiş pazarlama içeriği üretmek veya platformlarındaki kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği anlamak gibi özel hedeflerine uygun hale getirmelerine olanak tanır.

LLM'lerin fine-tune edilmesinin, özelleştirilmiş ürünlerin ve pazarlama stratejilerinin oluşturulmasını nasıl sağladığını ve sonuç olarak perakende, pazarlama ve sigorta alanlarındaki üretken yapay zeka deneyimini nasıl geliştirdiğini keşfedin.

2. Veri hassasiyeti ve uyumluluk

Hassas verileri işleyen veya katı düzenleyici ortamlar altında faaliyet gösteren işletmeler, modelin gizlilik gereksinimlerine saygı duyduğundan, içerik yönergelerine uyduğundan ve endüstri düzenlemeleriyle uyumlu uygun yanıtlar ürettiğinden emin olmak için modeli fine-tune etmeleri gerekebilir.

3. Alana özel dil

Birçok endüstri, bir büyük dil modelinin genel eğitim verilerinde iyi temsil edilmeyebilecek jargonlar, teknik terimler ve uzmanlaşmış kelime dağarcığı kullanır. Modelin alana özel verilerle fine-tune edilmesi, işletmenin endüstrisi bağlamında doğru yanıtlar anlamasını ve üretmesini sağlar.

4. Artırılmış performans 

Fine-tuning, modelin işletme ile ilgili belirli görevlerde veya uygulamalarda performansını artırır, örneğin:

• Duygu analizi
• Doküman sınıflandırma
• Bilgi çıkarma 

Bu, daha iyi karar verme, daha yüksek verimlilik ve geliştirilmiş sonuçlara yol açabilir.

5. Agentic AI yeteneklerini etkinleştirme

Fine-tuning, otonom hareket etmek, karar vermek ve belirli hedeflere ulaşmak için harici araçlar veya ortamlarla etkileşime girmek üzere tasarlanmış agentic AI sistemleri geliştirmek için kritiktir.

Bir LLM'i fine-tune ederek, işletmeler function calling gerçekleştirme yeteneklerini artırabilir ve modelin doğru parametrelerle uygun araçları (örneğin, API'ler, veri tabanları) seçmesini ve yürütmesini sağlayabilir.

Örneğin, fine-tune edilmiş bir LLM, bir CRM sistemiyle entegre olarak müşteri sorgularını otonom olarak yöneten veya web API'leri aracılığıyla gerçek zamanlı veriler getiren bir agentic AI'yı güçlendirebilir. Bu özelleştirme, modelin alana özel bağlamları ve araç etkileşimlerini anlamasını sağlayarak, agentic AI'yı kurumsal uygulamalarda daha etkili ve güvenilir hale getirir.

6. Geliştirilmiş kullanıcı deneyimi

Fine-tune edilmiş bir model, daha doğru, ilgili ve bağlam farkındalığı olan yanıtlar üreterek aşağıdaki gibi uygulamalarda artan müşteri memnuniyetine yol açan daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunabilir:

• Chatbot'lar
• Sanal asistanlar
• Müşteri destek sistemleri

Büyük dil modeli (LLM) nedir?

Bir büyük dil modeli, daha spesifik olarak, devasa miktarda veriye dayalı insan benzeri metinleri işlemek, anlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka (AI) sistemi, daha doğrusu bir kurumsal üretken yapay zeka modelidir. Bu modeller genellikle sinir ağları gibi deep learning teknikleri kullanılarak oluşturulur. Doğal dil işleme için kitaplar ve web siteleri gibi geniş bir yelpazeden metinler içeren kapsamlı dataset'ler üzerinde eğitilirler.

Bir büyük dil modelinin temel yönlerinden biri, bağlamı anlama ve sağlanan girdiye dayalı tutarlı, ilgili yanıtlar üretme yeteneğidir. Modelin parametre ve katman sayısı cinsinden boyutu, metin içindeki karmaşık ilişkileri ve kalıpları yakalamasını sağlar. Bu, onun aşağıdaki gibi çeşitli görevleri yerine getirmesini sağlar: 

• Soruları yanıtlama
• Metin üretimi
• Metin özetleme
• Çeviri
• Yaratıcı yazarlık

Büyük dil modelleri gibi temel modeller, yapay zeka araştırmalarının ve uygulamalarının temel bir bileşenidir. Belirli görevler veya alanlar için daha uzmanlaşmış, fine-tune edilmiş modeller oluşturmak için bir temel sağlarlar.

Şekil 5: Temel model örnekleri.¹¹

Daha fazla okuma

• Fine-tuning büyük dil modellerinin etkinliğini artırırken, Üretken Yapay Zekanın Risklerini ele almak esastır.
• Büyük dil modellerini fine-tune etmek yasal hususları da beraberinde getirir. Bu gelişmiş yapay zeka sistemlerini çevreleyen yasal manzarayı gen AI telif hakları bölümünde keşfedin.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{LLM Fine-Tuning Kılavuzu: Kurumlar İçin}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-fine-tuning}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Fine-Tuning Transformers for NLP

2.

Supervised fine-tuning | OpenAI API

3.

Introduction to tuning  |  Gemini Enterprise Agent Platform  |  Google Cloud Documentation

4.

Fine-tuning | How-to guides

5.

Introducing LFM2.5: The Next Generation of On-Device AI — Blog — Liquid AI

Liquid AI

6.

Announcing Tinker - Thinking Machines Lab

7.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models | AWS News Blog

8.

Reinforcement fine-tuning | OpenAI API

9.

Few-Shot Learning & Meta-Learning | Tutorial - Research Blog | RBC Borealis

Borealis AI

10.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

11.

Foundation Models: The future isn't happening fast enough

Madrona

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder