Fine-Tuning

Genel Yapay Zeka Modelleri İşinize Özel Değil Sizinki Olacak

Şirket Dokümanları Müşteri Verileri Sektör Terimleri
Fine-Tuning Hizmeti Al
Maliyet Optimizasyonu

7B Model, 70B Performans:
Maliyeti %90 Azaltın

70 milyar parametrelik dev bir model eğitmek ister miydiniz? İşte karşılaştırma:

Geleneksel Yöntem
Full Fine-Tuning
Eğitim Maliyeti
$50,000+
Eğitim Süresi
5-7 Gün
GPU İhtiyacı
8x A100
Lider Cloud Yöntemi
LoRA & QLoRA
Eğitim Maliyeti
$5,000
Sadece kritik katmanları güncelleriz
Eğitim Süresi
6-8 Saat
İş günü bitmeden tamamlanır
GPU İhtiyacı
2x A100
Küçük altyapı, büyük sonuç

Aynı performans, aynı doğruluk, ama %90 daha az maliyet ve 10 kat daha hızlı.

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

Örnek: Banka Müşteri Yanıtı
Genel model: "Kredi başvurunuz reddedildi."

Fine-tune modelimiz: "Sayın müşterimiz, başvurunuz şu kriterler nedeniyle maalesef olumlu sonuçlanamamıştır. Alternatif çözümler için lütfen müşteri temsilcinizle görüşün."
RLHF DPO Preference Learning

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.
Örnek: Çoklu Yetenek
Tek bir model hem hukuk metni yazar, hem müşteri sorularını yanıtlar, hem de teknik dokümantasyon hazırlar.
SLERP TIES DARE Model Merging

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

Modeliniz 6 ay sonra da ilk günkü kadar doğru ve güvenilir çalışır
Early Detection Held-out Testing Temperature Scaling Drift Monitoring
Hızlı Yanıt

İletişime Geçin

Projelerinizi Lider Cloud ile hızlandırın.