Generative AI Eğitim Süreci ~ Bölüm 5

Büyük yapay zekâ modelleri, metin, görüntü ve ses oluşturma gibi görevlerde daha yetenekli hâle geliyor. Ancak, bu muazzam yeteneklere sahip modellerin eğitimi, büyük bir özen ve çaba gerektiriyor. Bu yazıda, üretken yapay zekâ model eğitim sürecini ve bu süreçte karşılaşılan zorlukları ele alacak ve transfer öğrenme ile fine-tuning gibi önemli faktörleri inceleyeceğiz.

Büyük Modellerin Eğitim Süreci

Büyük yapay zekâ modelleri, milyonlarca parametre içeren derin öğrenme ağlarıdır. Bu modeller, karmaşık ilişkileri ve desenleri öğrenme kapasiteleri sayesinde, metinlerden resimlere ve sese kadar birçok farklı görevde başarıyla kullanılıyor. Ancak bu başarı, büyük çapta veri toplama, modelin mimarisini belirleme ve uzun süreli eğitim gerektirir.

Veri Kümesi Hazırlama

Herhangi bir yapay zekâ modelinin eğitimi, iyi bir veri kümesi ile başlar. Veri, modelin öğrenme yeteneğini doğrudan etkiler. Veri kümesinin kalitesi ve temsilciliği, sonuçların başarısını büyük ölçüde etkiler. Örneğin, bir metin üretebilen bir yapay zekâ modeli eğitmek istiyorsanız, çeşitli konulardan, dil kullanım biçimlerinden ve yazı türlerinden örnekler içeren büyük bir metin veri kümesine ihtiyacınız vardır. Veri kümesinin eksik veya yanıltıcı olması, modelin performansını olumsuz etkileyebilir.

Veri kümesi hazırlama aşaması, verinin toplanması, temizlenmesi ve işlenmesini içerir. Verinin temizlenmesi, gereksiz karakterlerin, gürültülerin veya aykırı verilerin kaldırılmasını içerir. Ayrıca, veriyi modele verilebilecek uygun bir formata dönüştürmek de önemlidir. Örneğin, görüntü verileri, modele aynı çözünürlükte ve boyutta olacak şekilde yeniden boyutlandırılmalıdır.

Eğitim Sürecinin Zorlukları

Büyük yapay zekâ modellerinin eğitimi, bir dizi zorlukla karşılaşır:

• Bilgi İhtiyacı: Büyük modeller, büyük miktarlarda veriye ihtiyaç duyarlar. Bu verileri toplamak ve saklamak maliyetli olabilir.
• Hesaplama Gücü: Büyük modellerin eğitimi, yüksek performanslı işlemciler ve grafik işlem birimleri gerektirir. Bu nedenle, bu tür bir eğitim, büyük bir hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar.
• Aşırı Uyarlanma (Overfitting): Model, eğitim verilerini ezberleyebilir ve gerçek dünyadaki verilerle başa çıkmakta zorlanabilir. Bu aşırı uyarlanma sorunu, modelin daha fazla çeşitli veriyle eğitilmesiyle azaltılabilir.
• Eğitim Süresi: Büyük modellerin eğitimi haftalar sürebilir. Bu süre boyunca modelin sürekli olarak izlenmesi ve kontrol edilmesi gerekir.

Transfer Öğrenme ve Fine-Tuning

Transfer öğrenme, önceden eğitilmiş bir modelin, yeni bir görevi öğrenmek için kullanılmasıdır. Önceden eğitilmiş modeller, genellikle büyük veri kümesi üzerinde eğitildiğinden, genel bir dil veya görsel anlayış geliştirmişlerdir. Bu nedenle, bu modelleri yeni bir görev için kullanmak, öğrenme süresini ve gereken veri miktarını azaltabilir.

Fine-tuning ise, önceden eğitilmiş bir modelin belirli bir görev için özelleştirilmesi anlamına gelir. Bu, modelin belirli bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitilmesi ve yeni göreve daha iyi uyarlanması anlamına gelir. Fine-tuning, transfer öğrenme ile birleştirildiğinde, yeni bir görev için hızlı ve etkili çözümler sunabilir.

Diyelim ki bir görüntü tanıma göreviniz var ve önceden eğitilmiş bir büyük görüntü tanıma modeliniz var. Bu model, milyonlarca görüntü üzerinde eğitildi ve genel bir nesne tanıma yeteneği geliştirdi. Ancak siz, özel bir görevde bu modeli kullanmak istiyorsunuz: kuş türlerini tanımak.

Transfer öğrenme burada devreye girer. Önceden eğitilmiş model, genel görüntü tanıma yeteneği sayesinde kuş resimlerini de tanıyabilir, ancak bu konuda spesifik bir eğitim almadı. İşte transfer öğrenme süreci şöyle işler:

1. Önceden eğitilmiş görüntü tanıma modelinizi alırsınız. Bu model, genel nesne tanıma becerilerine sahiptir.
2. Kuşların farklı türlerini içeren özel bir veri setini bu modele eklersiniz. Bu veri kümesi, önceden eğitilmiş modele kuş türlerini tanımayı öğretmek için kullanılır.
3. Modeli, özel veri seti üzerinde daha fazla eğitim yapacak şekilde ince ayar yaparsınız. Bu, modelin kuş türlerini daha iyi tanımasını sağlar.

Transfer öğrenme ve fine-tuning, yapay zekâ modellerinin farklı görevler için uyarlanmasını hızlandırmak ve optimize etmek için güçlü araçlardır. Bu sayede daha az efor ve veri kullanarak daha özelleştirilmiş ve etkili modeller elde edebilirsiniz.

Yapay zekâ geliştirirken, teknik zorlukların yanı sıra etik ve yasal sorumlulukları da göz önünde bulundurmak son derece önemlidir. Bu teknolojinin doğru, sorumlu ve etik bir şekilde kullanılması, yapay zekânın potansiyel risklerini azaltmada kritik bir rol oynamaktadır.

Bir sonraki yazımızda, Üretken Yapay Zekâ teknolojilerinin etik sorunlarını ve bu teknolojilerin kullanımının beraberinde getirdiği tartışma konularını ele alacağız.

Yakında görüşmek üzere :)

Kaynaklar

Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2022). Hierarchical text-conditional image generation with clip latents. arXiv preprint arXiv:2204.06125, 1(2), 3.

Jiang, Z., Xu, F. F., Araki, J., & Neubig, G. (2020). How can we know what language models know?. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 8, 423–438.

How to Train Generative AI Using Your Company’s Data by Tom Davenport and Maryam Alavi