Model seçimi
Zero-shot mu, few-shot mu, ince ayar mı?
Bir dil modeline iş yaptırmanın üç yolu var: hiç örnek vermeden tarif etmek (zero-shot), prompt'un içine birkaç örnek koymak (few-shot) ve modeli kendi verinizle yeniden eğitmek (ince ayar). Doğru sıra hep aynı: en ucuzundan başlayıp ölçüm sizi zorlamadıkça bir sonrakine geçmemek.
- Yayın
- Üreten
- Zero-Shot Team
- 3 dk okuma
Üçü arasındaki fark ne
Zero-shot, modele ne istediğinizi anlatıp örnek vermemek demek. Few-shot, aynı prompt'un içine iki-üç doğru örnek koymak. İnce ayar ise modelin ağırlıklarını kendi verinizle güncellemek — yani artık genel bir model değil, sizin işinizi öğrenmiş bir model kullanıyorsunuz.
Aradaki fark yalnızca doğruluk değil. Zero-shot'ta bir hatayı düzeltmek prompt'ta bir cümle değiştirmek kadar sürüyor. İnce ayarda aynı düzeltme veri toplamak, yeniden eğitmek ve yeniden ölçmek demek. Bu yüzden karar bir doğruluk kararı değil, bir değişim hızı kararı.
Sıra neden hep aynı
İşe zero-shot ile başlıyoruz çünkü kurulumu yarım gün sürüyor ve size asıl bilgiyi veriyor: iş modelin bilgisiyle zaten çözülebiliyor mu, yoksa çözülemiyor mu. Bu soruya cevap almadan ince ayara girmek, hangi hastalığa ilaç yazdığınızı bilmeden ilaç yazmak.
Zero-shot yetmiyorsa ikinci adım genelde prompt'u düzeltmek, üçüncü adım da örnek koymak oluyor. Uygulamada gördüğümüz şu: ince ayar gerektirdiği düşünülen işlerin çoğu, prompt'ta biçim ve kapsam netleştirilince çözülüyor. Model işi bilmiyor değil, ne istendiğini bilmiyor.
Örnek koymanın da bir sınırı var. Her örnek prompt'u uzatıyor, her istek o uzunluğun parasını ödüyor ve belli bir noktadan sonra yeni örnek doğruluğu artırmıyor. O noktaya geldiyseniz ince ayar konuşulabilir.
İnce ayar ne zaman gerçekten doğru karar
Dört durumda ince ayar açık ara kazanıyor. Birincisi, çıktının biçimi çok katıysa ve her seferinde aynı olması gerekiyorsa. İkincisi, işin dili kuruma özgüyse — modelin eğitim verisinde hiç geçmemiş terimler, ürün kodları, iç kısaltmalar.
Üçüncüsü, gecikme ya da maliyet baskısı varsa: ince ayarlı küçük bir model, uzun prompt'lu büyük bir modelden hem daha hızlı hem daha ucuz çalışıyor ve fark istek başına değil, ay sonunda görülüyor. Dördüncüsü, elinizde gerçekten iyi etiketlenmiş birkaç bin örnek varsa.
Bu dördü yoksa ince ayar genelde işi yavaşlatıyor. Bir modeli eğitmek zor değil; asıl zor olan onu üç ay sonra güncelleyebilmek.
Karar hangi sayıya bakılarak veriliyor
Hiçbiri karşılaştırılabilir bir ölçüm olmadan konuşulmuyor. Elli ile iki yüz arasında gerçek örnekten oluşan, doğru cevabı elle yazılmış bir küme kuruluyor; üç yaklaşım da aynı küme üzerinde çalıştırılıyor.
Bakılan sayı üç tane: doğruluk, istek başına maliyet ve yanıt süresi. İnce ayarın doğruluğu few-shot'ı anlamlı biçimde geçmiyorsa karar verilmiş demektir — çünkü diğer iki yaklaşımın bakım maliyeti çok daha düşük.
Bu kümeyi kurmak bir günü alıyor ve genelde projenin en getirili günü oluyor. Ölçüsü olmayan bir seçim, seçim değil; tercih.
Kısaca
- Sıra: zero-shot → prompt düzeltme → few-shot → ince ayar. Her adım bir öncekinin yetmediğini kanıtladıktan sonra geliyor.
- İnce ayar gerektirdiği sanılan işlerin çoğu prompt netleştirilince çözülüyor.
- İnce ayarın asıl maliyeti eğitim değil, bakım: her düzeltme yeni bir eğitim turu demek.
- 50-200 örneklik bir değerlendirme kümesi olmadan üç yaklaşım karşılaştırılamaz.
Sık sorulanlar
- İnce ayar için en az kaç örnek gerekiyor?
- Biçim öğretmek için birkaç yüz örnek çoğu zaman yetiyor; yeni bilgi ya da kuruma özgü dil öğretmek için birkaç bin gerekiyor. Ama örneklerin sayısından çok tutarlılığı belirleyici: birbiriyle çelişen bin örnek, tutarlı iki yüz örnekten kötü sonuç veriyor.
- İnce ayar yerine RAG kullanmak daha mı iyi?
- İkisi farklı sorunları çözüyor. RAG modele bilgi veriyor, ince ayar davranış öğretiyor. Sorunuz 'model bunu bilmiyor' ise RAG, 'model biliyor ama yanlış biçimde söylüyor' ise ince ayar. Sık karşılaşılan doğru cevap ikisini birlikte kullanmak.
- İnce ayarlı model model sürümü değişince ne oluyor?
- Taban model emekliye ayrıldığında ince ayarınızı yeni tabana taşımanız gerekiyor — yani veriyi ve eğitim akışını saklamış olmanız şart. Bunu planlamadan yapılan ince ayarlar, sağlayıcı sürümü kapattığında iş durduruyor.
Başka notlar
Bütün notlar →Yapay zekâ ajanı projeleri neden başarısız oluyor
Demo'da etkileyici çalışan ajanlar gerçek kullanımda neden duruyor? Araç tasarımı, hata toparlama, insana devretme ve maliyet tavanı üzerine dört gözlem.
Üretimde prompt nasıl yazılır
Demo'da işe yarayan prompt neden üretimde bozuluyor? Prompt'u kod gibi ele almak: yapı, sürüm, sınır koyma ve değişiklikleri ölçme.