LLM (Large Language Model) fine-tuning nedir?

LLM fine-tuning: Büyük Dil Modellerini Özelleştirme Sanatı

Bir dil modelini alıp kendi ihtiyaçlarınıza göre şekillendirmek gibi düşünebilirsiniz. Şöyle ki:

Temel Mantık:

Hazır LLM’ler (GPT, BERT vb.) genel amaçlı eğitilmiştir

Sizin özel ihtiyacınız (tıbbi rapor analizi, hukuki metinler vb.) için yeniden eğitilmesi

Tıpkı üniversite mezunu birine şirketinize özel eğitim vermek gibi

Nasıl Çalışır?

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Model ve tokenizer yükle
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium")

# Özel veri setinizle eğitim
from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=özel_veri_seti
)
trainer.train()

Neden Gerekli?

Domain-specific kelime dağarcığı (tıp, hukuk terimleri)

Özel yazım stilleri (resmi yazışmalar, teknik dokümanlar)

Kültürel bağlam uyumu (Türkçe’deki deyimler ve atasözleri)

Fine-Tuning Türleri:

Full Fine-Tuning: Tüm model parametrelerinin güncellenmesi (GPU yoğun)

LoRA (Low-Rank Adaptation): Sadece küçük adaptör katmanlarının eğitilmesi

Prompt Tuning: Sadece giriş prompt’larının optimize edilmesi

Türkçe Modeller İçin Özel Durum:

# Türkçe için önceden eğitilmiş model
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("redrussianarmy/gpt2-turkish")

Veri Hazırlama İpuçları:

500-1000 örnek genellikle yeterli

JSON formatında soru-cevap çiftleri

Temizlenmiş ve tokenize edilmiş metinler

Karşılaşılabilecek Sorunlar:

Aşırı Öğrenme (Overfitting): Küçük veri setlerinde sık yaşanır

Bellek Sınırları: GPU RAM’i yetmeyebilir

Temel Yetenek Kaybı: Model orijinal bilgisini unutabilir

Optimizasyon Teknikleri:

Gradient Checkpointing

Mixed Precision Training

Batch Size Ayarlama

Kullanım Senaryoları:

Müşteri hizmetleri chatbot’ları

Otomatik rapor oluşturma

Teknik doküman özetleme

Yaratıcı yazım asistanları

Önemli Not: Fine-tuning için genellikle 8GB+ GPU belleği gerekiyor (RTX 3070 ve üzeri). Colab Pro veya cloud servisleri (AWS, Lambda Labs) kullanabilirsiniz.

Örnek Veri Yapısı:

{
  "prompt": "yapay zeka nedir?",
  "completion": "Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri..."
}

Fine-tuning, LLM’leri gerçekten “sizin” modeliniz yapmanın en etkili yolu. Küçük denemelerle başlayıp yavaş yavaş ölçeklendirmek en iyi stratejidir.