sft ne demek?
SFT (Statistical Fine-Tuning) Hakkında
SFT (Statistical Fine-Tuning), büyük bir dil modelini (LLM) belirli bir görev veya stil üzerinde daha iyi performans gösterecek şekilde eğitmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, önceden eğitilmiş bir LLM'yi alıp, daha küçük ve özel bir veri kümesi üzerinde ek eğitimden geçirmeyi içerir.
Temel Amaç:
- Modelin genel dil yeteneklerini koruyarak, hedef görev veya stil için performansını optimize etmek.
- Modelin halihazırda bildiği bilgileri, yeni görev için daha alakalı hale getirmek.
SFT'nin Adımları:
- Önceden Eğitilmiş Bir Model Seçimi: Genellikle, büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve genel dil anlama yeteneğine sahip bir LLM (örneğin, GPT-3, LLaMA) seçilir.
- Özel Veri Kümesi Oluşturma: Hedeflenen görev veya stil ile ilgili yüksek kaliteli bir veri kümesi hazırlanır. Örneğin, bir çeviri modeli için çeviri veri kümesi, bir soru cevaplama modeli için soru-cevap çiftleri veri kümesi kullanılır.
- Modeli Eğitme: Önceden eğitilmiş model, özel veri kümesi üzerinde ek bir eğitim sürecinden geçirilir. Bu süreçte, modelin ağırlıkları, yeni veri kümesine uyacak şekilde ayarlanır.
- Değerlendirme: Eğitilmiş modelin performansı, hedef görev veya stil üzerinde değerlendirilir. Gerekirse, veri kümesi veya eğitim parametreleri üzerinde ayarlamalar yapılır.
SFT'nin Avantajları:
- Daha İyi Performans: Özel bir veri kümesi üzerinde eğitildiği için, model hedef görev veya stilde daha iyi performans gösterir.
- Daha Hızlı Eğitim: Önceden eğitilmiş bir model kullanıldığı için, sıfırdan bir model eğitmeye kıyasla daha az zaman ve kaynak gerektirir.
- Genel Yeteneklerin Korunması: Önceden eğitilmiş modelin genel dil yetenekleri korunur, bu da modelin daha esnek ve uyarlanabilir olmasını sağlar.
SFT'nin Dezavantajları:
- Veri Kümesi Kalitesi: SFT'nin başarısı, kullanılan veri kümesinin kalitesine bağlıdır. Düşük kaliteli veya yetersiz veri, modelin performansını olumsuz etkileyebilir.
- Aşırı Uyum (Overfitting): Modelin özel veri kümesine aşırı uyum sağlaması, genel performansının düşmesine neden olabilir.
- Kaynak Gereksinimi: Büyük dil modelleri, ek eğitim için hala önemli miktarda işlem gücü gerektirebilir.
İlgili Kavramlar: