İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Model Birleştirme Nedir?

İngilizce: Model Merging

Yayın: · Son güncelleme:

Model Birleştirme Nedir? Kısaca

Model birleştirme (model merging), aynı temel modelden ince ayarla türetilmiş birden fazla modelin ağırlıklarını matematiksel yöntemlerle tek bir modelde birleştirerek, ek eğitim yapmadan farklı yetenekleri bir araya getirme tekniğidir.

Model Birleştirme nedir?
İçindekiler
  1. Model birleştirme nedir?
  2. Yaygın yöntemler
  3. Nelere dikkat etmeli?

Model birleştirme, açık ağırlıklı model topluluklarında yaygınlaşan bir tekniktir. Örneğin biri kod yazmada, diğeri Türkçe sohbet üzerinde ince ayar görmüş iki modeli birleştirip her iki beceriyi de taşıyan tek bir model elde etmek hedeflenir. Bu, ayrı ayrı iki model çalıştırmaktan daha az kaynak ister.

Model birleştirme nedir?

Bir yapay sinir ağının bilgisi ağırlıklarında saklıdır. Aynı mimariye ve aynı başlangıç noktasına sahip modellerin ağırlıkları benzer bir düzende olduğu için, bu ağırlıklar uygun biçimde toplanıp harmanlanabilir. İşlem yeniden eğitim gerektirmez; genellikle yalnızca ağırlık dosyaları üzerinde hesaplama yapılır.

Yaygın yöntemler

  • Ağırlık ortalaması: Modellerin ağırlıkları basitçe ya da belirli oranlarla ortalanır.
  • SLERP: İki model arasında küresel bir ara değerleme yapar.
  • Görev aritmetiği: Her ince ayarın temel modele göre yarattığı farkı "görev vektörü" olarak alıp toplar.
  • TIES ve DARE: Görev vektörlerindeki küçük ya da çelişen değişiklikleri ayıklayarak karışmayı azaltır.

Nelere dikkat etmeli?

Birleştirme genellikle yalnızca aynı mimari ve aynı temel modelden türeyen modeller arasında anlamlı sonuç verir. Birleşen model, kaynak modellerin becerilerini her zaman koruyamaz; bazı yetenekler zayıflayabilir. Ayrıca kaynak modellerin lisansları birleşen modele de etki eder. Sonucu mutlaka bağımsız bir model değerlendirmesi ile test etmek gerekir.

Sıkça Sorulan Sorular

Model birleştirme eğitim gerektirir mi?

Temel yöntemler ek eğitim gerektirmez; işlem doğrudan ağırlıklar üzerinde yapılır. Bazı gelişmiş yöntemler birleştirme oranlarını küçük bir veriyle ayarlayabilir.

Farklı mimarideki modeller birleştirilebilir mi?

Yaygın yöntemler aynı mimariyi ve genellikle aynı temel modeli varsayar. Farklı mimarileri ağırlık düzeyinde birleştirmek çoğu durumda anlamlı sonuç vermez.

İlgili terimler

İnce Ayar(Fine-tuning)İnce ayar (fine-tuning), önceden eğitilmiş bir yapay zekâ modelini daha küçük ve göreve özel bir veri kümesiyle yeniden eğiterek belirli bir işe, üsluba veya alana uyarlama işlemidir.Açık Ağırlıklı Model(Open-weight Model)Açık ağırlıklı model, eğitilmiş parametreleri (ağırlıkları) herkesin indirip kendi donanımında çalıştırabileceği ve çoğu zaman uyarlayabileceği şekilde yayımlanan yapay zekâ modelidir.LoRA(Low-Rank Adaptation)LoRA (Low-Rank Adaptation), büyük bir yapay zekâ modelinin ağırlıklarını değiştirmeden, üzerine eklenen küçük bir dosyayla modele yeni bir tarz, karakter ya da görev öğretme yöntemidir. Tam eğitime göre çok daha az bellek ve süre gerektirir.Uzmanlar Karışımı(Mixture of Experts)Uzmanlar karışımı (mixture of experts, MoE), bir modelin birçok 'uzman' alt ağdan oluştuğu ve her girdi için bir yönlendirici yardımıyla yalnızca birkaç uzmanın çalıştırıldığı mimaridir. Büyük kapasiteyi daha düşük işlem maliyetiyle sunmayı amaçlar.Ağırlık(Weight)Ağırlık (weight), yapay sinir ağlarında ve diğer makine öğrenmesi modellerinde her girdinin ya da bağlantının çıktıya ne kadar katkı yapacağını belirleyen ve eğitim sırasında veriden öğrenilen sayısal parametredir.Model Değerlendirme(Model Evaluation)Model değerlendirme (model evaluation), bir yapay zekâ modelinin belirli bir görevdeki başarısını, güvenilirliğini, adaletini ve güvenliğini; test verileri, metrikler, karşılaştırma testleri ve insan incelemesiyle ölçme sürecidir.