LLM Fine-Tuning: Büyük Dil Modellerini Özelleştirme Rehberi

LLM Fine-Tuning Rehberi

Hazır dil modelleri güçlü olsa da, işletmenize özel terminoloji ve bağlamda yetersiz kalabilir. Fine-tuning bu sorunu çözer.

## Fine-Tuning Nedir?

Önceden eğitilmiş bir modeli, kendi veri setinizle yeniden eğiterek özelleştirme sürecidir.

## Ne Zaman Fine-Tuning Yapmalı?

### Fine-Tuning Gereken Durumlar
- Sektöre özgü terminoloji
- Şirket içi bilgi ve prosedürler
- Özel çıktı formatları
- Tutarlı marka sesi

### Prompt Engineering Yeterli Olduğunda
- Genel amaçlı görevler
- Sınırlı bütçe ve kaynak
- Hızlı prototipleme

## Fine-Tuning Yöntemleri

### 1. Full Fine-Tuning
Tüm model ağırlıkları güncellenir. Yüksek kaynak gerektirir.

### 2. LoRA (Low-Rank Adaptation)
Sadece küçük adapter katmanları eğitilir. %90+ kaynak tasarrufu.

### 3. QLoRA
LoRA + Quantization. 4-bit modeller ile consumer GPU'larda çalışır.

### 4. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
Prefix tuning, prompt tuning gibi hafif yöntemler.

## Veri Hazırlama

### Veri Formatı
`json
{
"instruction": "Müşteri şikayetine yanıt ver",
"input": "Siparişim 1 haftadır gelmedi",
"output": "Sayın müşterimiz, siparişinizin gecikmesi..."
}
`

### Veri Kalitesi
- Minimum 1000 örnek
- Çeşitlilik önemli
- İnsan doğrulaması şart

## Araçlar ve Platformlar

- Hugging Face Transformers: Açık kaynak
- OpenAI Fine-Tuning API: Managed service
- Google Vertex AI: Enterprise çözüm
- Azure OpenAI: Microsoft ekosistemi

## Sonuç

Fine-tuning, LLM'leri işletmenize özel güçlü asistanlara dönüştürür. Doğru yaklaşımla, %50+ performans artışı mümkün.