Aracılığıyla paylaş

Model ince ayar yapma kavramları

  • Makale

hassas ayarlama, önceden eğitilmiş bir modeli alma ve verilerinize daha iyi uyacak şekilde ayarlama işlemidir. Bu işlem, verilerinizden en iyi şekilde yararlanmak ve modelinizin performansını geliştirmek için size yardımcı olabilir. Bu makalede, yapay zeka modelinin ince ayarlarının uygun olduğu durumlarda ince ayarlamanın temel kavramlarını öğreneceksiniz.

Giriş

hassas ayarlama, verilerinizden daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilecek güçlü bir tekniktir. İnce ayarlamayı anlamak için öğrenme aktarımı kavramını anlamak önemlidir. Transfer öğrenme, bir görev üzerinde eğitilen bir modelin ikinci bir ilgili görevde yeniden amaçlandığı bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu, önceden eğitilmiş bir model alıp yeni verilere daha uygun olacak şekilde ayarlayarak yapılır. İnce ayar, önceden eğitilmiş modelin yeni verilere daha iyi uyacak şekilde ayarlandığı bir aktarım öğrenme biçimidir.

Modelde ince ayar yapmak için birkaç adım vardır. İlk olarak, göreviniz için uygun olan önceden eğitilmiş bir model seçmeniz gerekir. Ardından, örnek verilerinizi hazırlamanız ve bu verilerde modelde ince ayarlamalar yapmanız gerekir. Son olarak, performansını artırmak için modelinizi yinelemeniz gerekir.

Ne zaman ince ayar yapılır?

küçük miktarda veriniz olduğunda ve modelinizin performansını geliştirmek istediğinizde hassas ayarlamalar yapmak için uygundur. Önceden eğitilmiş bir modelle başlayarak modelin önceden öğrendiği bilgilerden yararlanabilir ve verilerinize daha uygun olacak şekilde ayarlayabilirsiniz. Bu, modelinizin performansını artırmanıza ve modeli eğitmek için gereken veri miktarını azaltmanıza yardımcı olabilir.

Büyük miktarda veriniz olduğunda modelinize ince ayar yapmak genellikle gerekli değildir. Bu durumda modelinizi sıfırdan eğitebilir ve ince ayar yapmadan iyi performans elde edebilirsiniz. Ancak, modelinizin performansını daha da geliştirmek istiyorsanız bu durumda ince ayarlama yararlı olabilir. Önceden eğitilen modelin ilk eğitildiği görevden farklı belirli bir göreviniz varsa modelinize ince ayar yapmak da isteyebilirsiniz.

Komut mühendisliğini veya komut zincirlemesini kullanarak bir modelin yüksek maliyetli ince ayarını önleyebilirsiniz. Bu teknikler, ince ayara gerek kalmadan yüksek kaliteli metin oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Önceden eğitilmiş bir model seçin

Görev gereksinimlerinize uygun, önceden eğitilmiş bir model seçmelisiniz. Farklı görevler üzerinde eğitilmiş birçok hazır model mevcuttur. Üzerinde çalıştığınız göreve benzer bir görevde eğitilmiş bir model seçmelisiniz. Bu, modelin önceden öğrendiği bilgilerden yararlanmanıza ve verilerinize daha iyi uyacak şekilde ayarlamanıza yardımcı olur.

HuggingFace modelleri, önceden eğitilmiş modeller ararken başlamak için iyi bir yerdir. HuggingFace modelleri, eğitildikleri göreve göre kategorilere ayrılır ve bu sayede göreviniz için uygun bir model bulmayı kolaylaştırır.

Bu kategoriler şunlardır:

  • Çok modlu
  • Görüntü işleme
  • Doğal dil işleme
  • Ses
  • Tablolar
  • Pekiştirici öğrenme

Modelin ortamınızla ve kullandığınız araçlarla uyumluluğunu denetleyin. Örneğin, kullanıyorsanız modelinize ince ayar yapmak için için uzantısını kullanabilirsiniz.

Modelin durumunu ve lisansını denetleyin. Bazı önceden eğitilmiş modeller açık kaynak lisansı altında kullanılabilirken, diğerleri için ticari veya kişisel lisans gerekebilir. HuggingFace üzerindeki tüm modeller lisans bilgilerini içerir. Modeli hassas ayarlamadan önce kullanmak için gerekli izinlere sahip olduğunuzdan emin olun.

Örnek verilerinizi hazırlama

Örnek verilerinizin hazırlanması, verilerinizin eğitime uygun hale getirmek için temizlenmesini ve önceden işlenmesini içerir. Ayrıca modelinizin performansını değerlendirmek için verilerinizi eğitim ve doğrulama kümelerine bölmeniz gerekir. Verilerinizin biçimi, kullanmakta olduğunuz önceden eğitilmiş model tarafından beklenen biçimle eşleşmelidir. Bu bilgiler, model kartının Yönerge biçimi bölümünde HuggingFace modellerde bulunabilir. Çoğu model kartında model için istem oluşturmaya yönelik bir şablon ve başlamanıza yardımcı olacak bazı sahte kodlar bulunur.

Modelinizi yineleyin

Modelinize ince ayar yaptıktan sonra doğrulama kümesindeki performansını değerlendirmeniz gerekir. Modelinizin performansını değerlendirmek için doğruluk, duyarlık, yakalama ve F1 puanı gibi ölçümleri kullanabilirsiniz. Modelinizin performansı tatmin edici değilse hiper parametreleri ayarlayarak, mimariyi değiştirerek veya daha fazla veride modelde ince ayar yaparak modelinizde yineleme yapabilirsiniz. Ayrıca, çözülmesi gereken sorunlar olup olmadığını görmek için verilerinizin kalitesini ve çeşitliliğini inceleyebilirsiniz. Genel bir kural olarak, daha küçük bir yüksek kaliteli veri kümesi, daha büyük bir düşük kaliteli veri kümesinden daha değerlidir.

Ayrıca bkz.

Yapay zeka modellerinde ince ayarlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

Yapay zeka özelliklerini kullanırken şunları gözden geçirmenizi öneririz: WindowsÜzerinde Sorumlu Üretken Yapay Zeka Uygulamaları ve Özellikleri Geliştirme.