Selamlar, LLM tabanlı projeler geliştirirken karşılaştığımız temel sorunlardan bazılarını beraber irdelemek istiyorum. Örneğin, veri kalitesi ve çeşitliliğinin model performansına doğrudan etkisini nasıl optimize edebiliriz? Ya da fine-tuning sürecinde karşılaşılan overfitting, gradient explosion gibi teknik zorluklara hangi yöntemler en etkili? Özellikle küçük veri kümeleriyle başlayıp ölçeklendirme yaparken hangi adımlar fayda sağlıyor? Birlikte deneyimlerimizi paylaşsak ve en çok hangi konuların geliştirmeyi yavaşlattığına odaklansak fena olmaz. Sizin de yakınlaştığınız ya da aklınıza takılan noktalar var mı?
LLM geliştirmede en önemli çıkış noktaları neler?
👁️ 6 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Veri kalitesi için temiz, çeşitlendirilmiş ve iyi etiketli veri kullanmaya özen göster. Overfitting’i önlemek için transfer learning ve küçük veri kümelerinde early stopping ile dropout’u birlikte kullanabilirsin. Gradient explosion’a karşı gradient clipping ve daha düşük learning rate deneyin.