Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT)

Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT), büyük önceden eğitilmiş modelleri, modelin tamamını yeniden eğitmeye gerek kalmadan yeni, belirli görevlere uyarlamak için makine öğrenmesinde kullanılan bir dizi tekniktir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgisayarlı Görü (CV) gibi alanlardaki temel modeller milyarlarca parametreye ulaştıkça, tam ince ayar hesaplama açısından maliyetli hale gelir ve her yeni görev için önemli miktarda veri depolama gerektirir. PEFT, önceden eğitilmiş modelin ağırlıklarının büyük çoğunluğunu dondurarak ve yalnızca az sayıda ek veya mevcut parametreyi eğiterek bu sorunu çözer. Bu yaklaşım, hesaplama ve depolama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır, felaket derecesinde unutma riskini (bir modelin orijinal yeteneklerini unutması) azaltır ve tek bir büyük modeli birçok farklı uygulama için özelleştirmeyi mümkün kılar.

PEFT Nasıl Çalışır?

PEFT'in ardındaki temel ilke, önceden eğitilmiş bir modelde hedeflenen, minimal değişiklikler yapmaktır. Her parametreyi güncellemek yerine, PEFT yöntemleri, eğitim sırasında güncellenecek küçük bir eğitilebilir parametre kümesi sunar veya mevcut olanların küçük bir alt kümesini seçer. Bu, verimlilik için optimize eden bir transfer öğrenimi biçimidir. Her biri farklı bir stratejiye sahip birkaç popüler PEFT yöntemi vardır:

• LoRA (Düşük Dereceli Adaptasyon): Bu teknik, önceden eğitilmiş modelin katmanlarına, genellikle dikkat mekanizması içinde, küçük, eğitilebilir düşük dereceli matrisler ekler. Bu "adaptör" matrisleri, orijinal ağırlık matrislerinden önemli ölçüde küçüktür, bu da eğitimi hızlı ve verimli hale getirir. Orijinal LoRA araştırma makalesi daha fazla teknik ayrıntı sunmaktadır.
• Prompt Ayarlama: Modelin mimarisini değiştirmek yerine, bu yöntem modeli tamamen dondurulmuş halde tutar ve bir dizi "yumuşak istem" veya eğitilebilir gömme vektörü öğrenir. Bu vektörler, temel makalesinde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, modelin çıktısını belirli bir görev için yönlendirmek üzere giriş dizisine eklenir.
• Adaptör Ayarlama: Bu yöntem, önceden eğitilmiş modelin katmanları arasına "adaptörler" olarak bilinen küçük, tam bağlantılı sinir ağı modüllerinin eklenmesini içerir. Yalnızca bu yeni adaptörlerin parametreleri eğitilir.

Bu ve diğer yöntemlere, uygulamalarını basitleştiren Hugging Face PEFT kütüphanesi gibi çerçeveler aracılığıyla yaygın olarak erişilebilir.

PEFT ve İlgili Kavramlar

PEFT'i diğer model uyarlama stratejilerinden ayırmak önemlidir:

• Tam İnce Ayar (Full Fine-Tuning): PEFT'in aksine, tam ince ayar, önceden eğitilmiş bir modelin tüm ağırlıklarını günceller. Bu, kaynak yoğundur ve her ince ayarlı model sürümü için güçlü bir GPU ve büyük depolama alanı gerektirir.
• Prompt Mühendisliği: Bu teknik, bir modelin davranışını yönlendirmek için etkili metin tabanlı istemler tasarlamayı içerir. Herhangi bir eğitim veya parametre güncellemesi içermez; tamamen dondurulmuş bir modelden istenen çıktıyı almak için girdiyi oluşturmakla ilgilidir.
• Bilgi Damıtımı (Knowledge Distillation): Bu, daha küçük bir "öğrenci" modelini, daha büyük, önceden eğitilmiş bir "öğretmen" modelin davranışını taklit edecek şekilde eğitmeyi içerir. Daha küçük bir model oluşturmasına rağmen, sürecin kendisi hala hesaplama açısından yoğun olabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

PEFT, büyük modellerin çeşitli alanlarda pratik uygulamalarını mümkün kılar:

• Doğal Dil İşleme (DDİ): Bir şirket, GPT-4 veya BERT gibi genel amaçlı bir modeli, dahili bilgi tabanı için özel bir sohbet robotu oluşturmak üzere uyarlamak için PEFT kullanabilir. Maliyetli tam yeniden eğitim yerine, model şirketine özel terminoloji ve prosedürleri öğretmek için LoRA gibi bir yöntem kullanabilirler, bu da müşteri hizmetleri veya dahili destek için daha doğru yanıtlar sağlar. Stanford DDİ Grubu gibi araştırma grupları bu tür uygulamaları araştırmaktadır.
• Bilgisayarlı Görü (CV): PEFT, Vision Transformers (ViT) veya Ultralytics YOLO modelleri gibi büyük görme modellerini belirli görsel tanıma görevleri için özelleştirebilir. Örneğin, geniş COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir model, üretim kalite kontrolünde benzersiz kusurların hassas nesne tespiti için PEFT kullanılarak uyarlanabilir, tıbbi görüntü analizi için özel görüntü segmentasyonu gerçekleştirebilir veya vahşi yaşamı koruma kamera tuzaklarında belirli hayvan türlerini tanımlayabilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu uyarlanmış modelleri ve deneyleri yönetmeye yardımcı olabilir.

Özetle, Parametre Verimli İnce Ayar, son teknoloji yapay zeka modellerini uyarlamayı daha çok yönlü ve uygun maliyetli hale getirerek, çok çeşitli özel uygulamalar için güçlü yapay zeka yeteneklerine erişimi demokratikleştirir.