Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT)

Parametre-Verimli İnce Ayar (PEFT), yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) alanında büyük önceden eğitilmiş modellerin yalnızca küçük bir parametre alt kümesini güncelleyerek belirli görevlere uyarlanmasını sağlayan yenilikçi bir yaklaşımdır. Tüm modeli yeniden eğitmek yerine—ki bu oldukça yüksek hesaplama gücü ve kaynak gerektirir—PEFT, seçili parametrelerin ince ayarına veya modele hafif modüller eklemeye odaklanır. Bu yöntem, hesaplama maliyetlerini, eğitim süresini ve depolama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır; böylece büyük dil modellerinin (LLM) çok çeşitli özel uygulamalarda kullanılmasını mümkün kılar.

Parametre-Verimli İnce Ayar Neden Önemlidir?

AI modellerinin boyutu ve karmaşıklığı arttıkça, geleneksel ince ayar yöntemi daha az pratik hale gelir. PEFT bu zorlukları şu şekilde ele alır:

• Hesaplama Maliyetlerini Azaltır: Modelin yalnızca küçük bir kısmı ince ayarlandığından, PEFT hesaplama ve bellek gereksinimini düşürür.
• Ölçeklenebilirlik Sağlar: Kuruluşlar, büyük modelleri kapsamlı kaynaklara gerek duymadan birden fazla göreve verimli şekilde uyarlayabilir.
• Önceden Eğitilmiş Bilgiyi Korur: Parametrelerin çoğunun donuk (değişmez) tutulması, modelin genel bilgisini korumasına yardımcı olur.
• Daha Hızlı Dağıtım: Kısalan eğitim süreleri, modellerin üretime daha hızlı alınmasını sağlar.
• Uç Bilişime Olanak Tanır: Sınırlı hesaplama kapasitesine sahip cihazlarda AI model dağıtımını mümkün kılar.

Parametre-Verimli İnce Ayar Nasıl Çalışır?

PEFT, önceden eğitilmiş modellerin verimli şekilde güncellenmesini veya genişletilmesini amaçlayan çeşitli teknikleri kapsar. Başlıca yöntemlerden bazıları şunlardır:

1. Adaptörler

Genel Bakış:

• Fonksiyon: Adaptörler, önceden eğitilmiş modelin katmanlarına eklenen küçük sinir ağı modülleridir.
• Çalışma Şekli: İnce ayar sırasında yalnızca adaptör parametreleri güncellenir; orijinal model parametreleri donuk (değişmez) kalır.

Uygulama:

• Yapı:
  • Aşağı Yansıtma (Down-Projection): Boyutu küçültür (W_down).
  • Doğrusal Olmayanlık (Non-Linearity): Aktivasyon fonksiyonu uygular (ör. ReLU, GELU).
  • Yukarı Yansıtma (Up-Projection): Orijinal boyutu geri getirir (W_up).

Avantajlar:

• Modülerlik: Farklı görevler için adaptörleri kolayca ekleyip çıkarabilirsiniz.
• Verimlilik: Eğitilebilir parametrelerde belirgin azalma.
• Esneklik: Adaptör değişimiyle çoklu görev öğrenimi desteklenir.

Kullanım Örneği:

• Alan Uyarlaması: Küresel bir şirket, dil modelinin bölgesel deyimleri anlamasını ister. Bölgesel verilerle eğitilen adaptörler eklenerek model tamamen yeniden eğitilmeden uyarlanabilir.

2. Düşük-Rank Uyumlama (LoRA)

Genel Bakış:

• Fonksiyon: Eğitilebilir, düşük ranklı matrisler ekleyerek ağırlık güncellemelerini yaklaşıklar.
• Çalışma Şekli: Ağırlık güncellemelerini daha düşük boyutlu temsillere ayırır.

Matematiksel Temel:

• Ağırlık Güncellemesi: ΔW = A × B^T
  • A ve B düşük ranklı matrislerdir.
  • r rütbesi, d (orijinal boyut) çok daha küçük olacak şekilde seçilir (r << d).

Avantajlar:

• Parametre Azaltımı: İnce ayar için gereken parametre sayısını ciddi şekilde azaltır.
• Bellek Verimliliği: Eğitim sırasında daha düşük bellek kullanımı.
• Ölçeklenebilirlik: Çok büyük modeller için uygundur.

Dikkat Edilecekler:

• Rank Seçimi: Performans ve parametre verimliliği arasında denge kurulmalı.

Kullanım Örneği:

• Özel Çeviri: Genel bir çeviri modeli, yasal belgeler gibi belirli bir alana LoRA ile ince ayarlanarak uyarlanır.

3. Prefix Tuning

Genel Bakış:

• Fonksiyon: Her transformer katmanının girişine eğitilebilir önek (prefix) tokenlar ekler.
• Çalışma Şekli: Modelin davranışını, kendine dikkat (self-attention) mekanizmasını değiştirerek etkiler.

Mekanizma:

• Önekler: Eğitim sırasında optimize edilen sanal token dizileri.
• Kendine Dikkat Etkisi: Önekler, dikkat katmanlarında anahtar ve değer projeksiyonlarını etkiler.

Avantajlar:

• Parametre Verimliliği: Yalnızca önekler eğitilir.
• Görev Uyarlanabilirliği: Modeli belirli görevlere yönlendirebilir.

Kullanım Örneği:

• Konuşma AI’sı: Bir chatbot’un yanıtlarını şirketin marka diline uygun hale getirme.

4. Prompt Tuning

Genel Bakış:

• Fonksiyon: Girişe eklenen eğitilebilir prompt yerleştirmelerini (embedding) ayarlar.
• Prefix Tuning’den Farkı: Genellikle yalnızca giriş katmanını etkiler.

Mekanizma:

• Yumuşak Promptlar: İnce ayar sırasında optimize edilen sürekli embedding’ler.
• Optimizasyon: Model, promptlardan istenen çıktılara haritalamayı öğrenir.

Avantajlar:

• Son Derece Parametre-Verimli: Sadece birkaç bin parametre ayarlanır.
• Kolay Uygulama: Model mimarisinde minimum değişiklik gerektirir.

Kullanım Örneği:

• Yaratıcı Yazı Desteği: Bir dil modelini belirli bir tarzda şiir üretmeye yönlendirme.

5. P-Tuning

Genel Bakış:

• Prompt Tuning’in Genişletilmiş Hali: Eğitilebilir promptlar birden fazla katmana eklenir.
• Amaç: Az veriyle yapılan görevlerde performansı artırmak.

Mekanizma:

• Derin Promptlama: Promptlar model boyunca entegre edilir.
• Temsil Öğrenimi: Modelin karmaşık desenleri yakalama yeteneğini geliştirir.

Avantajlar:

• Gelişmiş Performans: Özellikle az örnekli öğrenme senaryolarında.
• Esneklik: Prompt tuning’e göre daha karmaşık görevlere uyarlanabilir.

Kullanım Örneği:

• Teknik Soru-Cevap: Modeli, mühendislikte alanına özel soruları yanıtlayacak şekilde uyarlama.

6. BitFit

Genel Bakış:

• Fonksiyon: Yalnızca modelin bias (sapma) terimlerini ince ayar yapar.
• Çalışma Şekli: Ağın ağırlıkları değiştirilmeden bırakılır.

Avantajlar:

• Minimum Parametre Güncellemesi: Bias terimleri toplam parametrelerin çok küçük bir kısmını oluşturur.
• Şaşırtıcı Derecede Etkili: Çeşitli görevlerde makul performans sağlar.

Kullanım Örneği:

• Hızlı Alan Değişimi: Modeli, kapsamlı eğitim gerektirmeden yeni duygu (sentiment) verilerine uyarlama.

PEFT ve Geleneksel İnce Ayarın Karşılaştırılması

Uygulamalar ve Kullanım Alanları

1. Özel Dil Anlama

Senaryo:

• Sağlık Sektörü: Tıbbi terminolojiyi ve hasta raporlarını anlama.

Yaklaşım:

• Adaptör veya LoRA Kullanımı: Model, tıbbi verilerle yalnızca minimum parametreler güncellenerek ince ayarlanır.

Sonuç:

• Artan Doğruluk: Tıbbi metinlerin daha iyi yorumlanması.
• Kaynak Verimliliği: Kapsamlı hesaplama gücüne gerek olmadan uyarlama.

2. Çok Dilli Modeller

Senaryo:

• Dil Desteği Genişletme: Mevcut modellere az kaynaklı diller ekleme.

Yaklaşım:

• Her Dil İçin Adaptörler: Dil-özel adaptörler eğitilir.

Sonuç:

• Erişilebilir AI: Tüm modeli yeniden eğitmeden daha fazla dili destekler.
• Maliyet-Etkin: Her yeni dil için gereken kaynakları azaltır.

3. Az Örnekli Öğrenme

Senaryo:

• Sınırlı Veriyle Yeni Görev: Mevcut bir veri setinde yeni bir kategoriyi sınıflandırmak.

Yaklaşım:

• Prompt veya P-Tuning: Modeli yönlendirmek için promptlar kullanılır.

Sonuç:

• Hızlı Uyarlama: Model, az veriyle çabucak uyum sağlar.
• Performans Korunur: Kabul edilebilir doğruluk seviyelerine ulaşır.

4. Uç Dağıtım

Senaryo:

• Mobil Cihazlarda AI Dağıtımı: Akıllı telefon veya IoT cihazlarında AI uygulamaları çalıştırma.

Yaklaşım:

• BitFit veya LoRA: Modeller, uç cihazlara uygun hafif hale getirilir.

Sonuç:

• Verimlilik: Modeller daha az bellek ve işlem gücü gerektirir.
• İşlevsellik: Sunucuya bağlı olmadan AI yetenekleri sunar.

5. Hızlı Prototipleme

Senaryo:

• Yeni Fikirleri Test Etme: Araştırmada farklı görevlerde denemeler yapmak.

Yaklaşım:

• PEFT Teknikleri: Adaptör veya prompt tuning ile modeller hızlıca ince ayarlanır.

Sonuç:

• Hız: Daha hızlı deneme ve test döngüleri.
• Maliyet Tasarrufu: Daha az kaynakla deney yapılabilir.

Teknik Dikkat Edilecekler

PEFT Yöntemi Seçimi

• Görev Doğası: Bazı yöntemler belirli görevlerde daha uygundur.
  • Adaptörler: Alan uyarlaması için iyi.
  • Prompt Tuning: Metin üretim görevlerinde etkili.
• Model Uyumluluğu: PEFT yönteminin model mimarisiyle uyumlu olduğundan emin olun.
• Kaynak Mevcudiyeti: Hesaplama kısıtlarını göz önünde bulundurun.

Hiperparametre Ayarı

• Öğrenme Oranları: Kullanılan PEFT yöntemine göre ayarlanabilir.
• Modül Boyutu: Adaptör ve LoRA için eklenen bileşenlerin boyutu performansı etkileyebilir.

Eğitim Hattına Entegrasyon

• Framework Desteği: PyTorch ve TensorFlow gibi birçok framework PEFT yöntemlerini destekler.
• Modüler Tasarım: Kolay entegrasyon ve test için modüler yaklaşım benimseyin.

Zorluklar ve Dikkat Edilecekler

• Az Öğrenme (Underfitting): Çok az parametre, görev karmaşıklığını yakalayamayabilir.
  Çözüm: Modül boyutları ve PEFT’in uygulandığı katmanlarda denemeler yapın.
• Veri Kalitesi: PEFT, kötü kaliteli veriyi telafi edemez.
  Çözüm: Verinin temiz ve temsili olmasına dikkat edin.
• Aşırı Önceden Eğitilmiş Bilgiye Bağımlılık: Bazı görevler daha fazla uyarlama gerektirebilir.
  Çözüm: Hibrit yaklaşımlar veya kısmi ince ayar düşünün.

En İyi Uygulamalar

Veri İşleme

• Kaliteli Veri Oluşturun: Alaka ve açıklığa odaklanın.
• Veri Zenginleştirme: Az veri setlerini genişletmek için teknikler kullanın.

Düzenleme Teknikleri

• Dropout: PEFT modüllerinde aşırı uyumu önlemek için uygulayın.
• Ağırlık Azaltımı (Weight Decay): Parametrelerin stabil kalmasını sağlar.

İzleme ve Değerlendirme

• Doğrulama Setleri: Eğitim sırasında performansı izleyin.
• Önyargı Kontrolleri: İnce ayar sırasında modele giren olası önyargıları değerlendirin.

İleri Düzey Konular

Hiper Ağ (Hypernetwork) Tabanlı PEFT

• Kavram: Göreve özel parametreler üretmek için hiper ağ kullanılır.
• Yarar: Birden fazla göreve dinamik uyum sağlar.

PEFT Yöntemlerinin Birleştirilmesi

• Bileşik Teknikler: Adaptörler, LoRA veya prompt tuning birleştirilebilir.
• Optimizasyon Stratejileri: Birden fazla PEFT modülü birlikte optimize edilir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. PEFT yöntemleri her modele uygulanabilir mi?
   Aslında öncelikle transformer tabanlı modeller için geliştirilmiş olsalar da, bazı PEFT yöntemleri uygun değişikliklerle diğer mimarilere de uyarlanabilir.

2. PEFT yöntemleri her zaman tam ince ayar performansını yakalar mı?
   PEFT çoğu zaman karşılaştırılabilir performans elde eder; ancak çok özel görevlerde tam ince ayar marjinal iyileştirmeler sağlayabilir.

3. Doğru PEFT yöntemi nasıl seçilir?
   Görev gereksinimlerini, kaynak mevcudiyetini ve benzer görevlerdeki önceki başarıları göz önünde bulundurun.

4. PEFT büyük ölçekli dağıtımlar için uygun mudur?
   Evet, PEFT’nin verimliliği, modellerin çeşitli görev ve alanlarda ölçeklenmesi için idealdir.

Temel Terimler

• Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş bir modelin yeni görevlerde kullanılması.
• Büyük Dil Modelleri (LLM): Kapsamlı metin verisi üzerinde eğitilmiş AI modelleri.
• Katastrofik Unutma: Yeni eğitim sırasında daha önce öğrenilmiş bilginin kaybı.
• Az Örnekli Öğrenme: Az sayıda örnekten öğrenme.
• Önceden Eğitilmiş Parametreler: Başlangıç eğitiminde öğrenilen model parametreleri.

Parametre-Verimli İnce Ayar Üzerine Araştırmalar

Parametre-verimli ince ayar tekniklerindeki son gelişmeler, AI model eğitiminin geliştirilmesine yönelik çeşitli bilimsel çalışmalarla araştırılmıştır. Aşağıda bu alana katkı sunan önemli araştırma makalelerinin özetleri yer almaktadır:

1. LLM’leri İnce Ayardan Sonra Hizalı Tutmak: Prompt Şablonlarının Kritik Rolü (Yayın Tarihi: 2024-02-28)
   Yazarlar: Kaifeng Lyu, Haoyu Zhao, Xinran Gu, Dingli Yu, Anirudh Goyal, Sanjeev Arora
   Bu makale, büyük dil modellerinde (LLM) ince ayardan sonra hizalama güvenliğini araştırıyor. Yazarlar, zararsız görünen ince ayarın bile modellerde güvensiz davranışlara yol açabileceğine dikkat çekiyor. Llama 2-Chat ve GPT-3.5 Turbo gibi sohbet modelleriyle yapılan deneylerde, güvenlik hizalamasını korumada prompt şablonlarının önemi ortaya konuyor. “Saf İnce Ayar, Güvenli Test” ilkesi önerilerek, ince ayarın güvenlik promptları olmadan yapılması fakat test sırasında eklenmesiyle güvensiz davranışların azaltılabileceği gösteriliyor. İnce ayar deneylerinin sonuçları, bu yaklaşımın etkinliğini vurgulayan önemli güvenlik iyileşmeleri sunuyor. Daha fazla oku

2. Tencent AI Lab – Shanghai Jiao Tong Üniversitesi WMT22 Çeviri Görevi İçin Düşük Kaynaklı Çeviri Sistemi (Yayın Tarihi: 2022-10-17)
   Yazarlar: Zhiwei He, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Rui Wang
   Bu çalışma, İngilizce-Livonca çeviri görevinde WMT22 için düşük kaynaklı bir çeviri sistemi geliştirilmesini detaylandırıyor. Sistem, M2M100 ile çapraz-model kelime gömme hizalaması ve kademeli uyarlama gibi yenilikçi teknikler kullanıyor. Araştırma, Unicode normalizasyon tutarsızlıkları nedeniyle önceki düşük performans tahminlerini düzelterek çeviri doğruluğunda önemli iyileşmeler gösteriyor. Doğrulama setleriyle ince ayar ve çevrim içi geri-çeviri uygulamaları, BLEU skorlarında kayda değer artışlar sağlıyor. Daha fazla oku

3. Parametre-Verimliliğe Doğru: Dinamik Kapasiteli Tabakalı Seyrek Aktiflenen Transformer (Yayın Tarihi: 2023-10-22)
   Yazarlar: Haoran Xu, Maha Elbayad, Kenton Murray, Jean Maillard, Vedanuj Goswami
   Makale, seyrek aktiflenen Mixture-of-experts (MoE) modellerinde parametre verimsizliği sorununu ele alıyor. Yazarlar, farklı tokenlara dinamik kapasite ayıran Tabakalı Mixture of Experts (SMoE) modellerini öneriyor. Bu yaklaşım, çok dilli makine çeviri benchmark’larında daha iyi parametre verimliliği ve performans sunarak, daha düşük hesaplama yüküyle model eğitiminin geliştirilme potansiyelini gösteriyor. Daha fazla oku