• Buradasın

    LLM nasıl ayarlanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LLM (Large Language Model) ayarlamak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Model Seçimi: Görevinize uygun bir önceden eğitilmiş LLM seçin 12. Hugging Face'in model hub'ında GPT, BERT, T5 gibi modeller bulunmaktadır 1.
    2. Veri Hazırlığı: Ayarlama yapacağınız LLM'nin girdi gereksinimlerine uygun olarak verilerinizi tokenize edin ve formatlayın 13. Hugging Face'in dataset kütüphanesi bu süreci kolaylaştırır 1.
    3. Görev Tanımı: LLM'yi metin sınıflandırma, metin oluşturma veya soru cevaplama gibi belirli bir göreve ayarlayın 12.
    4. Eğitim: Trainer sınıfını kullanarak LLM'yi eğitin, model, veri kümesi ve optimizatörü ayarlayın 1. Eğitim sürecini izlemek ve parametreleri ayarlamak için çeşitli kontrol paneli parametrelerinden yararlanabilirsiniz 5.
    5. Değerlendirme ve Kaydetme: Eğitim tamamlandıktan sonra modeli bir doğrulama veri kümesinde değerlendirin ve beklentileri karşılıyorsanız modeli kaydedin 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. techcommunity.microsoft.com
        2
      3. hosting.com.tr
        3
      4. github.blog
        4
      5. unite.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Microsoft Türkçe LLM nasıl kullanılır?

    Microsoft Türkçe LLM (Large Language Model) kullanımı için aşağıdaki yöntemler önerilmektedir: 1. Müşteri Hizmetleri: LLM'ler, müşteri sorularını anında yanıtlayabilen sanal asistanlar olarak kullanılabilir. 2. İçerik Üretimi: Pazarlama metinleri, blog yazıları, sosyal medya gönderileri gibi içerikler LLM'ler tarafından hızlıca üretilebilir. 3. Veri Analizi ve Raporlama: LLM'ler, müşteri yorumları, sosyal medya verileri veya piyasa raporları gibi büyük metin setlerini analiz ederek değerli içgörüler sunar. 4. İnsan Kaynakları: İş başvurularını tarayarak en uygun adayları otomatik olarak belirler ve işe alım süreçlerini optimize eder. LLM'lerin kullanımı için Microsoft'un sunduğu bazı modeller şunlardır: - GPT-4o: Mayıs 2024'te piyasaya sürülen, metin, görüntü, ses ve video girdilerini işleyebilen multimodal bir model. - Claude 3.5: Gelişmiş doğal dil işleme ve problem çözme yetenekleri sunan bir model. - Llama 3: 70 milyara kadar parametreye sahip modeller içeren bir seri. LLM'lerin sınırlamalarını ve risklerini göz önünde bulundurarak, doğru entegrasyon ve yönetim stratejileri geliştirmek önemlidir.
    5 kaynak

    LLM ince ayar nedir?

    LLM (Large Language Model) ince ayarı, önceden eğitilmiş bir LLM'nin belirli bir veri seti üzerinde veya belirli bir görev için daha fazla eğitilmesi sürecidir. Bu süreç, modelin bilgisini belirli bir alana veya uygulamaya uyarlamasını sağlar. LLM ince ayarının bazı avantajları: - Performansın iyileştirilmesi: Model çıktılarının doğruluğu ve alaka düzeyi artar. - Maliyet ve zaman tasarrufu: LLM'yi sıfırdan eğitmekten daha ucuz ve hızlıdır. - Özelleştirme: LLM'nin davranışını ve çıktı tarzını belirli gereksinimlere göre uyarlama imkanı sunar. - Veri verimliliğinin artırılması: Daha az veri ile çalışma imkanı sağlar.
    5 kaynak

    LLM ne işe yarar?

    LLM (Large Language Model), doğal dili anlama, analiz etme ve oluşturma yeteneğine sahip yapay zeka modelleridir ve çeşitli alanlarda fayda sağlar. LLM'lerin işe yarar olduğu bazı alanlar: Müşteri Hizmetleri: Chatbot'lar aracılığıyla müşteri sorularına hızlı ve doğal yanıtlar verir. İçerik Üretimi: Blog yazıları, haber makaleleri, teknik dokümanlar gibi metin tabanlı içerikleri hızlı ve doğru bir şekilde üretir. Dijital Asistanlar: Toplantı planlama, günlük görevlerin yönetimi gibi işlevleri yerine getirir. Eğitim ve Öğrenme: Öğrencilere karmaşık kavramları basitleştirerek öğretme konusunda yardımcı olur. Çeviri Hizmetleri: Dil bariyerlerini aşarak daha doğru ve akıcı çeviriler yapar. Ayrıca, LLM'ler sağlık, finans ve yaklaşım analizi gibi daha birçok alanda da kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    LLM modeli nasıl çalışır?

    LLM (Large Language Model) modeli, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleridir. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz kalır. 2. Model Eğitimi: Veriler, modelin dil yapısını, kelime ilişkilerini ve cümle yapılarını öğrenebilmesi için derin öğrenme algoritmaları ile eğitilir. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesi ile daha fazla eğitilir. 4. Yanıt Üretimi: LLM, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirler ve anlamlı yanıtlar oluşturur. LLM modelleri, transformer mimarisini kullanarak bağlamı anlama ve akıcı metinler üretme konusunda başarılıdır.
    5 kaynak

    LLM açılımı nedir?

    LLM kısaltmasının iki farklı açılımı bulunmaktadır: 1. Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.): Bu, ileri düzeyde bir araştırma unvanı olup, Latince "legum magister" anlamına gelir ve İngilizce'de "Master of Laws" olarak adlandırılır. 2. Büyük Dil Modeli (Large Language Model): Yapay zeka alanında kullanılan bu terim, derin öğrenme tabanlı, geniş veri kümeleriyle eğitilmiş yapay zeka modellerini ifade eder.
    5 kaynak

    LLM çeviri için nasıl eğitilir?

    LLM'lerin çeviri için eğitilmesi üç ana aşamadan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz bırakılır. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler temizlenir, işlenir ve standart hale getirilir, ardından modelin bağlamına dayanarak metni tahmin etmeyi öğrendiği gözetimsiz görevler aracılığıyla eğitim sürecine tabi tutulur. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük, daha göreve özgü bir veri kümesiyle daha fazla eğitilir. Ayrıca, tokenizasyon süreci de önemlidir; bu süreçte metin, bilgisayarın anlayabileceği daha küçük parçalara ayrılır.
    5 kaynak

    LLM hangi alanlarda kullanılır?

    Büyük Dil Modelleri (LLM), çeşitli alanlarda etkili bir şekilde kullanılır: 1. Metin Üretme: Blog yazıları, haber metinleri, akademik makaleler ve yaratıcı yazılar oluşturabilir. 2. Çeviri Hizmetleri: Farklı diller arasında hızlı ve doğru çeviri yapabilir. 3. Kod Yazma ve Düzenleme: Yazılım geliştiricilere yardımcı olmak için kod üretebilir, hata ayıklayabilir. 4. Soru-Cevap Sistemleri: Kullanıcıların sorduğu sorulara mantıksal yanıtlar verebilir. 5. Veri Analizi ve Raporlama: Verileri anlamlandırabilir, raporlar oluşturabilir. 6. Diyalog Sistemleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar olarak kullanılabilir. Diğer kullanım alanları arasında sağlık, finans, müşteri hizmetleri ve eğitim de yer alır.
    5 kaynak