• 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

    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, iki farklı açılımın kısaltmasıdır: 1. Large Language Models (Büyük Dil Modelleri). 2. Hukuk Yüksek Lisansı (Master of Laws).
    5 kaynak

    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 hangi alanlarda kullanılır?

    Large Language Models (LLM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi. Otomatik tamamlama.
    5 kaynak

    LLM ince ayar nedir?

    LLM (büyük dil modeli) ince ayarı, önceden eğitilmiş bir dil modelini belirli bir veri seti veya görev üzerinde daha fazla eğiterek, modelin bilgisini belirli bir alana veya uygulamaya uyarlama sürecidir. İnce ayarın bazı faydaları: Uzmanlaşma: Modelin belirli alanlarda (tıp, hukuk, teknik gibi) uzmanlaşmasını sağlar. Göreve özel performans: Soru cevaplama veya özetleme gibi belirli görevlerdeki performansı iyileştirir. Yeni verilere uyum: Modellerin, orijinal eğitim setinde bulunmayan güncel veya alana özgü verilerden öğrenmesine olanak tanır. Kaynak verimliliği: Bir modeli sıfırdan eğitmekten daha verimlidir.
    5 kaynak

    LLM ne işe yarar?

    LLM (Large Language Models), yani büyük dil modelleri, metin anlama ve oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek için dönüştürücü modeller kullanan derin öğrenme algoritmalarıdır. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi.
    5 kaynak

    LLM çeviri için nasıl eğitilir?

    LLM (Large Language Model) çeviri için şu adımlarla eğitilebilir: 1. Veri Toplama ve Temizleme. 2. Tokenizasyon. 3. Eğitim Parametrelerinin Ayarlanması. 4. Eğitim ve İnce Ayar. 5. Özelleştirme. Popüler açık kaynak LLM modelleri arasında Meta’dan Llama 2 ve MosaicML’den MPT bulunmaktadır. LLM'lerin eğitimi ve çalıştırılması maliyetli olabilir ve veri mahremiyeti ile modelin yanlılığı gibi endişeler doğurabilir.
    5 kaynak