İnce Ayar (Fine-Tuning)

ng, önceden eğitilmiş modelleri yeni görevlere küçük ayarlamalar yaparak adapte eder, veri ve kaynak ihtiyacını azaltır. Bu, bir model seçmeyi, mimariyi ayarlamayı, katmanları dondurup/dondurmamayı ve geliştirilmiş performans için hiperparametreleri optimize etmeyi içerir.

Model İnce Ayarı (Fine-Tuning) Nedir?

Model ince ayarı, önceden eğitilmiş bir modeli alıp yeni, belirli bir göreve veya veri setine uyarlamak için küçük ayarlamalar yapılan bir makine öğrenimi tekniğidir. Sıfırdan bir model inşa etmek—ki bu zaman alıcı ve kaynak gerektirici olabilir—yerine, ince ayar bir modelin büyük veri setlerinde önceden yaptığı eğitimden kazandığı bilgiden faydalanır. Modelin parametreleri ayarlanarak, geliştiriciler daha az veri ve hesaplama kaynağı ile yeni bir görevde daha iyi performans elde edebilir.

İnce ayar, transfer öğrenmenin bir alt kümesidir; burada bir problemi çözerken elde edilen bilgi, farklı ama ilişkili bir probleme uygulanır. Derin öğrenmede, önceden eğitilmiş modeller (ör. görsel tanıma veya doğal dil işleme için kullanılanlar) yeni görevler için değerli olabilecek temsiller öğrenmiştir. İnce ayar, bu temsilleri yeni görevin detaylarına daha iyi uyacak şekilde ayarlar.

Model İnce Ayarı Nasıl Kullanılır?

İnce ayar, önceden eğitilmiş modelleri yeni alanlara ya da görevlere verimli şekilde adapte etmek için kullanılır. Süreç genellikle birkaç temel adım içerir:

1. Önceden Eğitilmiş Model Seçimi

Yeni göreve yakın bir önceden eğitilmiş model seçin. Örneğin:

• Doğal Dil İşleme (NLP): BERT, GPT-3 veya RoBERTa gibi modeller.
• Bilgisayarla Görme: ResNet, VGGNet veya Inception gibi modeller.

Bu modeller büyük veri setlerinde eğitilmiş olup, başlangıç için faydalı genel özellikler öğrenmişlerdir.

2. Model Mimarisi Ayarlama

Modeli yeni göreve uygun hale getirin:

• Çıkış Katmanlarını Değiştirin: Sınıflandırma görevlerinde, son katmanı yeni veri setindeki sınıf sayısına uyacak şekilde değiştirin.
• Yeni Katmanlar Ekleyin: Göreve özel özellikleri öğrenmek için ek katmanlar ekleyin.

3. Katmanları Dondurma ve Açma

Hangi katmanların eğitileceğine karar verin:

• Erken Katmanları Dondurun: Erken katmanlar genel özellikleri (örn. görsellerde kenarlar) yakalar ve genellikle değiştirilmeden bırakılır.
• Geç Katmanları Açın: Daha özel özellikleri yakalayan geç katmanlar yeni verilerle eğitilir.
• Kademeli Açma: Sadece yeni katmanları eğiterek başlayın, ardından kademeli olarak daha erken katmanları açın.

4. Yeni Veriyle Eğitim

Ayarlanmış modeli yeni veri setiyle eğitin:

• Daha Küçük Öğrenme Oranı: Öğrenilmiş özellikleri silmeden küçük ayarlamalar yapmak için azaltılmış öğrenme oranı kullanın.
• Performansı İzleme: Aşırı öğrenmeyi önlemek için modeli düzenli olarak doğrulama verisiyle değerlendirin.

5. Hiperparametre Ayarı

Eğitim parametrelerini optimize edin:

• Öğrenme Oranı Planları: Daha iyi yakınsama için eğitim sırasında öğrenme oranını ayarlayın.
• Toplu İş Boyutu ve Dönem Sayısı: Farklı toplu iş boyutları ve dönem sayıları ile performansı iyileştirmeyi deneyin.

Eğitim vs. İnce Ayar

Sıfırdan eğitim ile ince ayar arasındaki farkı anlamak önemlidir.

Sıfırdan Eğitim

• Başlangıç Noktası: Model ağırlıkları rastgele başlatılır.
• Veri Gereksinimi: Büyük miktarda etiketli veri gerekir.
• Hesaplama Kaynakları: Yüksek gereksinim; büyük modellerin eğitimi kaynak yoğundur.
• Zaman: Rastgele ağırlıklarla başlandığı için eğitim daha uzun sürer.
• Aşırı Öğrenme Riski: Veri yetersizse yüksektir.

İnce Ayar

• Başlangıç Noktası: Önceden eğitilmiş bir modelle başlar.
• Veri Gereksinimi: Daha küçük, göreve özel veri setleriyle etkilidir.
• Hesaplama Kaynakları: Daha az yoğun; daha kısa eğitim süresi.
• Zaman: Model öğrenilmiş özelliklerle başladığı için daha hızlı yakınsar.
• Aşırı Öğrenme Riski: Azalmış olsa da hâlâ mevcut; dikkatli izleme gerektirir.

Model İnce Ayarında Teknikler

İnce ayar yöntemleri, göreve ve kaynaklara göre değişir.

1. Tam İnce Ayar

• Açıklama: Önceden eğitilmiş modelin tüm parametreleri güncellenir.
• Avantajlar: Yeni görevde daha yüksek performans potansiyeli.
• Dezavantajlar: Hesaplama açısından yoğun; aşırı öğrenme riski.

2. Kısmi İnce Ayar (Seçmeli İnce Ayar)

• Açıklama: Sadece belirli katmanlar eğitilir, diğerleri dondurulur.
• Katman Seçimi:
  • Erken Katmanlar: Genel özellikleri yakalar; genellikle dondurulur.
  • Geç Katmanlar: Özel özellikleri yakalar; tipik olarak açılır.
• Faydalar: Hesaplama yükünü azaltır; genel bilgiyi korur.

3. Parametre-Verimli İnce Ayar (PEFT)

• Amaç: Eğitilebilir parametre sayısını azaltmak.
• Teknikler:
  • Adaptörler:
    • Ağa eklenen küçük modüller.
    • Sadece adaptörler eğitilir; orijinal ağırlıklar sabit kalır.
  • Düşük Sıralı Adaptasyon (LoRA):
    • Ağırlık güncellemelerini yaklaşıklaştırmak için düşük sıralı matrisler ekler.
    • Eğitim parametrelerini önemli ölçüde azaltır.
  • Prompt Ayarı:
    • Girdi kısmına eğitilebilir promptlar ekler.
    • Orijinal ağırlıkları değiştirmeden model davranışını ayarlar.
• Avantajlar: Daha az bellek ve hesaplama gereksinimi.

4. Eklemeli İnce Ayar

• Açıklama: Modele yeni katmanlar veya modüller eklenir.
• Eğitim: Sadece eklenen bileşenler eğitilir.
• Kullanım Alanları: Orijinal modelin değişmeden kalması gerektiğinde.

5. Öğrenme Oranı Ayarı

• Katman Bazında Öğrenme Oranları:
  • Farklı katmanlar farklı öğrenme oranları ile eğitilir.
  • Eğitime daha hassas kontrol imkânı sağlar.

Büyük Dil Modellerinde (LLM’ler) İnce Ayar

GPT-3 ve BERT gibi büyük dil modelleri için özel hususlar gereklidir.

1. Talimat Ayarı (Instruction Tuning)

• Amaç: Modellerin insan talimatlarını daha iyi takip etmesini sağlamak.
• Yöntem:
  • Veri Seti Oluşturma: (talimat, yanıt) çiftleri toplayın.
  • Eğitim: Modeli bu veri setiyle ince ayar yapın.
• Sonuç: Modeller daha faydalı ve ilgili yanıtlar üretir.

2. İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)

• Amaç: Model çıktılarının insan tercihleriyle uyumlu olmasını sağlamak.
• Süreç:
  1. Denetimli İnce Ayar:
     • Modeli doğru cevapların bulunduğu bir veri setiyle eğitin.
  2. Ödül Modellemesi:
     • İnsanlar çıktıları sıralar; bir ödül modeli bu sıralamaları tahmin etmeyi öğrenir.
  3. Politika Optimizasyonu:
     • Pekiştirmeli öğrenmeyle modeli ödülleri maksimize edecek şekilde ince ayar yapın.
• Fayda: İnsan değerleriyle daha uyumlu çıktılar üretir.

3. LLM’ler için Dikkat Edilecekler

• Hesaplama Kaynakları:
  • LLM’ler büyüktür; ince ayar için ciddi kaynaklara ihtiyaç duyar.
• Veri Kalitesi:
  • İnce ayar verisinin kaliteli olması, önyargıların önlenmesi için önemlidir.
• Etik Sonuçlar:
  • Potansiyel etkiler ve kötüye kullanımlar konusunda dikkatli olun.

Dikkat Edilmesi Gerekenler ve En İyi Uygulamalar

Başarılı ince ayar dikkatli planlama ve uygulama gerektirir.

1. Aşırı Öğrenmeden Kaçınmak

• Risk: Model eğitim verisinde iyi, yeni veride kötü performans gösterir.
• Çözüm:
  • Veri Artırma: Veri seti çeşitliliğini artırın.
  • Düzenleme Teknikleri: Dropout, ağırlık bozulması kullanın.
  • Erken Durdurma: Doğrulama performansı bozulduğunda eğitimi durdurun.

2. Veri Seti Kalitesi

• Önemi: İnce ayarlı model, veri kadar iyidir.
• Eylemler:
  • Veri Temizliği: Hataları ve tutarsızlıkları giderin.
  • Dengeli Veri: Tüm sınıf ya da kategoriler temsil edilmeli.

3. Öğrenme Oranları

• Strateji: İnce ayar için daha küçük öğrenme oranı kullanın.
• Sebep: Öğrenilmiş özellikleri silen büyük ağırlık güncellemelerini önler.

4. Katman Dondurma Stratejisi

• Karar Etkenleri:
  • Görev Benzerliği: Benzer görevlerde daha az ayar gerekebilir.
  • Veri Boyutu: Küçük veri setlerinde daha fazla katman dondurmak yararlı olabilir.

5. Hiperparametre Optimizasyonu

• Yaklaşım:
  • Farklı ayarları deneyin.
  • Grid search veya Bayes optimizasyonu gibi teknikler kullanın.

6. Etik Hususlar

• Önyargı ve Adalet:
  • Çıktılarda önyargıları değerlendirin.
  • Farklı ve temsil edici veri setleri kullanın.
• Gizlilik:
  • Veri kullanımının GDPR gibi düzenlemelere uygun olduğundan emin olun.
• Şeffaflık:
  • Modelin yetenekleri ve sınırlamaları konusunda açık olun.

7. İzleme ve Değerlendirme

• Metrik Seçimi:
  • Görev hedefleriyle uyumlu metrikler seçin.
• Düzenli Test:
  • Genelleme yeteneğini değerlendirmek için görülmemiş verilerde test edin.
• Kayıt ve Dokümantasyon:
  • Deney ve sonuçların ayrıntılı kayıtlarını tutun.

İnce Ayarlı Modelleri Değerlendirmek İçin Metrikler

Doğru metrikleri seçmek kritik önemdedir.

Sınıflandırma Görevleri

• Doğruluk: Genel doğruluk oranı.
• Kesinlik: Doğru pozitif tahminlerin, tüm pozitif tahminlere oranı.
• Duyarlılık: Doğru pozitif tahminlerin, gerçek pozitiflere oranı.
• F1 Skoru: Kesinlik ve duyarlılığın harmonik ortalaması.
• Karışıklık Matrisi: Tahmin hatalarının görsel gösterimi.

Regresyon Görevleri

• Ortalama Kare Hata (MSE): Ortalama karesel farklar.
• Ortalama Mutlak Hata (MAE): Ortalama mutlak farklar.
• R-kare: Modelin açıkladığı varyans oranı.

Dil Üretim Görevleri

• BLEU Skoru: Metin örtüşmesini ölçer.
• ROUGE Skoru: Özetlemede geri çağırıma odaklanır.
• Karmaşıklık (Perplexity): Modelin bir örneği ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçer.

Görsel Üretim Görevleri

• Inception Skoru (IS): Görüntü kalitesi ve çeşitliliğini değerlendirir.
• Fréchet Inception Mesafesi (FID): Üretilen ve gerçek görüntüler arasındaki benzerliği ölçer.

Model İnce Ayarı Üzerine Araştırmalar

Model ince ayarı, önceden eğitilmiş modellerin belirli görevlere uyarlanmasında kritik bir süreç olup, performans ve verimliliği artırır. Son araştırmalar, bu süreci iyileştirmek için yenilikçi stratejileri incelemiştir.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Bu araştırma, vision transformer’lar için tam ince ayara alternatif olarak kısmi ince ayarı tanıtmaktadır. Çalışma, kısmi ince ayarın hem verimlilik hem de doğruluk açısından gelişim sağlayabileceğini vurguluyor. Araştırmacılar, çeşitli veri setleri ve mimarilerde farklı kısmi ince ayar stratejilerini doğrulamış; özellikle besleme-ileri ağlar (FFN) veya dikkat katmanlarına odaklanan stratejilerin, daha az parametreyle tam ince ayardan daha iyi performans gösterebildiğini keşfetmiştir. Uygun katman seçimini kolaylaştırmak için yeni bir ince ayarlı açı metriği sunulmuş, böylece farklı senaryolara uyarlanabilir esnek bir yaklaşım sağlanmıştır. Çalışma, kısmi ince ayarın daha az parametreyle model performansı ve genellemesini artırabileceğini ortaya koymuştur. Daha fazla oku
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Bu makale, özellikle BERT modellerinde LayerNorm’un parametre-verimli ince ayardaki rolünü incelemektedir. Yazarlar, çıktı LayerNorm’un ince ayar sırasında çeşitli NLP görevlerinde önemli değişiklikler geçirdiğini bulmuştur. Sadece LayerNorm’u ince ayar yapmaya odaklanarak, tam ince ayara kıyasla karşılaştırılabilir hatta üstün performans elde edilmiştir. Çalışmada, LayerNorm’un kritik alt kümelerini belirlemek için Fisher bilgisi kullanılmış, böylece sadece küçük bir LayerNorm bölümünü ince ayar yaparak birçok NLP görevinin minimum performans kaybıyla çözülebileceği gösterilmiştir. Daha fazla oku
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Bu çalışma, büyük dil modellerinin (LLM’ler) ince ayarının çevresel etkisini adaptif geri yayılım yöntemleri önererek ele alıyor. İnce ayar etkili olsa da enerjiyoğundur ve yüksek karbon ayak izine sahiptir. Araştırma, mevcut verimli ince ayar tekniklerinin, geri yayılımla ilişkili hesaplama maliyetini yeterince azaltamadığını öne sürüyor. Makalede, çevresel etkinin azaltılması için adaptif stratejilerin gerekliliği vurgulanmış ve FLOP’lardaki azalmanın enerji tüketimini de azalttığı gösterilmiştir. Daha fazla oku