Talimat Ayarlama

Talimat ayarlama, modelleri belirli kullanıcı yönergelerini veya komutlarını takip etmek üzere eğitmek için kullanılan özel bir makine öğrenimi tekniğidir. Genellikle bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye veya verilerdeki genel kalıpları tanımaya odaklanan standart ön eğitimden farklı olarak, talimat ayarlama, doğrudan görevler olarak biçimlendirilmiş veri kümelerini kullanır . Modeli, açık komutlar ve bunlara karşılık gelen doğru yanıtlar şeklinde yapılandırılmış girdi-çıktı çiftlerine maruz bırakarak, geliştiriciler genel amaçlı temel modeli son derece duyarlı, görev odaklı bir Modeli, açık komutlar ve bunlara karşılık gelen doğru yanıtlar olarak yapılandırılmış girdi-çıktı çiftlerine maruz bırakarak, geliştiriciler genel amaçlı bir temel modeli, son derece duyarlı, görev odaklı bir yardımcıya dönüştürebilirler. Bu yaklaşım, modelleri insan niyetiyle uyumlu hale getirmek ve çıktıların alakalı, güvenli ve eyleme geçirilebilir olmasını sağlamak için Üretken Yapay Zeka'da yaygın olarak kullanılmaktadır.

Talimat Ayarlaması Nasıl Çalışır?

Bu süreç, bir modelin model ağırlıklarının, özenle seçilmiş bir talimat veri seti kullanılarak güncellenmesini içerir. Bu veri setleri, matematiksel denklemlerin çözülmesinden görüntülerin analizine kadar çeşitli alanları kapsar. Eğitim sırasında model, bir talimatın emir kipindeki ifadesi (ör. "Bu metni özetle" veya "Bu görüntüdeki nesneleri tanımla") ile istenen çıktı formatı arasındaki yapısal ilişkiyi öğrenir. Google tarafından FLAN (Fine-tuned Language Net) üzerine yapılan çalışmalargibi son zamanlarda yapılan araştırmalar, talimatlara göre ayarlanmış modellerin, daha önce görülmemiş görevlerde sıfır atış öğrenme yeteneklerinde büyük ölçüde iyileşme gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Talimat ayarlaması, hem metin hem de görsel modalitelerde dönüştürücü yeteneklerin kilidini açmıştır:

• Etkileşimli AI Asistanları: Modern sohbet robotları, karmaşık diyalogları işlemek ve çok adımlı mantığı yürütmek için büyük ölçüde talimat ayarlamasına dayanır. Bu ayarlama, bir kullanıcı sistemden verileri JSON nesnesi olarak biçimlendirmesini istediğinde, modelin konuşma dolgusu oluşturmak yerine bu kısıtlamaya sıkı sıkıya bağlı kalmasını sağlar. OpenAI'nin InstructGPT üzerine yaptığı araştırma, bu tekniğin toksik çıktıları nasıl azalttığını ve uyumu nasıl iyileştirdiğini vurgulamaktadır.
• Görme-Dil Modelleri (VLMs): Bilgisayar görmede, talimat ayarlaması esnek, hızlı tepki verebilen görme sistemleri oluşturmak için kullanılır. Sabit bir sınıflar kümesini algılayan katı bir nesne algılama boru hattı yerine, talimat ayarlı bir görme modeli "Montaj hattındaki kusurlu ürünü bul" gibi bir komutu işleyebilir ve odağını dinamik olarak ayarlayabilir.

Bu gelişmiş iş akışları için gerekli olan yüksek kaliteli veri kümelerini yönetmek için ekipler genellikle Ultralytics başvururlar. Ultralytics , veri kümesi açıklamalarını, proje organizasyonunu ve bulut tabanlı eğitim dağıtımlarını basitleştirir.

İlgili Kavramları Ayırt Etme

AI boru hatlarını doğru bir şekilde tasarlamak için, komut ayarlamasını benzer model optimizasyon tekniklerinden ayırmak önemlidir :

• Prompt Tuning ve Instruction Tuning: Prompt tuning, temel modeli sabit tutarken küçük bir "soft prompt" (öğrenilebilir tensörler) kümesini optimize eden parametre verimli bir yöntemdir. Buna karşılık, instruction tuning genellikle talimat veri kümeleri üzerinde denetimli öğrenme kullanarak tüm modeli (veya önemli kısımlarını) güncellemeyi içerir.
• İnce Ayar ve Talimat Ayarı: Geleneksel ince ayar, bir modeli belirli bir alana (örneğin, tıp literatürü) uyarlar, ancak ona komutları nasıl takip edeceğini öğretmez. Talimat ayarı, çok çeşitli talimatlar arasında görev yürütme ve doğal dil anlayışını geliştirmek için açıkça tasarlanmış, ince ayarın ayrı bir alt kümesidir.

Uygulamada Modellerin Uyarlanması

Özel bilgisayar görme boru hatları geliştiren geliştiriciler için, temel modeli belirli görev kısıtlamalarına uyarlamak yaygın bir gerekliliktir. Tam talimat ayarlaması özel büyük veri kümeleri gerektirirken, Ultralytics gibi güçlü modelleri belirli alan görevlerine uyarlamak, denetimli uyarlamanın benzer ilkelerini kullanır. .

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 foundation model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Adapt the model weights to a custom task dataset using the PyTorch backend
# This process aligns the model's predictive capabilities with user-defined classes
results = model.train(data="custom_task.yaml", epochs=50, imgsz=640)

Bu gelişmiş eğitim metodolojilerinden yararlanarak, geliştiriciler karmaşık komutları güvenilir bir şekilde yorumlayan ve yürüten sağlam AI sistemleri dağıtabilirler, böylece teorik derin öğrenme ile pratik, kullanıcı odaklı yazılım arasındaki boşluğu doldururlar. Eğitim mekanizmaları hakkında daha fazla bilgi için, sinir ağı eğitimi ile ilgili resmi PyTorch inceleyin.