Genel Yapay Zeka Modelleri İşinize Özel Değil Sizinki Olacak
7B Model, 70B Performans:
Maliyeti %90 Azaltın
70 milyar parametrelik dev bir model eğitmek ister miydiniz? İşte karşılaştırma:
Aynı performans, aynı doğruluk, ama %90 daha az maliyet ve 10 kat daha hızlı.
Geleneksel ince ayar (Fine-Tuning) ile lider LoRA/QLoRA yöntemlerinin karşılaştırmalı mimarisi.
Model Sadece Doğru Cevap Vermekle Kalmaz, Sizin Tarzınızı Öğrenir
Normal modeller "doğru" cevap verir ama sizin marka sesinizi, tercihlerinizi, iş kurallarınızı bilmez. RLHF ve DPO yöntemleriyle modelinize insana özgü tercihleri ve kuralları öğretiriz.
Önce modelin çıktılarını sıralarız: "Bu cevap müşteriye mi, iç ekibe mi, yöneticiye mi gönderilsin?"
Sonra tercihlerinize göre eğitiriz: Model sadece bilgi değil, sizin beğeninize göre cevap üretir
Marka kimliğinizi korur: Modeliniz her zaman aynı profesyonel tonu kullanır
Fine-tune modelimiz: "Sayın müşterimiz, başvurunuz şu kriterler nedeniyle maalesef olumlu sonuçlanamamıştır. Alternatif çözümler için lütfen müşteri temsilcinizle görüşün."
Farklı Modellerin Güçlü Yönlerini Tek Modelde Birleştirin
Model Merging, farklı görevler için ayrı ayrı eğitilmiş (veya ince ayar yapılmış) modellerin ağırlıklarını matematiksel olarak birleştirerek, tek bir modelde birden fazla uzmanlık alanı yaratma sürecidir. Tek bir çıkarım maliyetiyle çoklu yetenek elde edersiniz.
- Tek Uzmanlıkta Kısıtlılık: Her model tek bir göreve odaklandığı için, her yeni görev için yeni bir model eğitmeniz gerekir.
- Altyapı Karmaşıklığı: Farklı modelleri yönetmek ve çalıştırmak için karmaşık bir dağıtım altyapısı gerekir.
- Yüksek Maliyet: Her modelin çıkarım (inference) maliyeti ayrı ayrı ödenir.
Overfit Olmadan, Drift Olmadan: Model Sürekli Sağlıklı Kalır
Modeli eğitmek kolay, sağlıklı tutmak zor. Biz:
Early detection: Model garip, tutarsız cevaplar vermeye başlarsa anında uyarırız
Held-out test set: Modeli hiç görmediği verilerle her gün test ederiz
Otomatik recalibration: Modelin güven skoru düşerse temperature scaling ile ayarlarız