Yapay zeka projeniz için özel bir LLM nasıl seçilir?

LLMs yapay zeka çözümlerini nasıl oluşturduğumuzu dönüştürüyor. Her zaman daha yeni ve daha iyi kullanıma hazır modeller piyasaya sürülüyor. 

Bana sıkça sorulan sorulardan biri de neden hazır bir çözüm yerine özel bir LLM tercih edilmesi gerektiğidir.

Bir yapay zeka ajanı veya yapay zeka sohbet robotu oluşturmak gibi bir yapay zeka projesi üzerinde çalışıyorsanız, özelleştirilmiş bir büyük dil modeli (LLM) kullanmayı tercih edebilirsiniz.

Özel bir LLM kullanmak için pek çok neden ve elinizin altında pek çok seçenek vardır. Bu makalede, yapay zeka projeleri için bir LLM 'u özelleştirmenin farklı yollarını anlatacağım.

Neden özel bir LLM kullanmalısınız?

Özel bir LLM kullanmak için çeşitli nedenler vardır:

• İş kullanım durumunuz için önemli olan belirli bir göreve odaklanarak maliyetleri düşürmek veya gecikmeyi en aza indirmek istiyorsunuz. 
• Tüm verileri gizli tutmak veya şirketinizin kurum içi LLM adresini kullanmak isteyebilirsiniz. 
• Belirli bir görev için yanıtların kalitesini artırmak isteyebilirsiniz. 

Sebep ne olursa olsun, LLM adresinizi özelleştirmek performansı optimize etmenize, doğruluk, hız ve maliyeti iş ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde dengelemenize olanak tanır.

Yapay Zeka Ajanları Oluşturun

LLM destekli yapay zeka ajanları oluşturun

Şimdi başlayın

Kredi kartı gerekmez

Seçmek LLM

LLMs YZ projelerini etkileyen iki özellik vardır: büyüklükleri (parametre sayısı ile ölçülür) ve yanıtların kalitesi.

Parametreleri beyindeki nöronlar gibi düşünebilirsiniz. Daha büyük bir beyin genellikle zeki olmakla ilişkilendirilir, ancak bu her zaman doğru değildir. Beynin bazı bölümleri görme gibi belirli görevler için son derece optimize edilmiş olabilir. 

Yapay zeka projeleri için, boyut genellikle yanıt hızını etkiler ve maliyet yanıtlarını büyük ölçüde etkiler. Düşük gecikme gerektiren projeler genellikle daha küçük modeller kullanır, ancak yanıtların kalitesi pahasına.

Model seçerken sorulması gerekenler

İşte bir model seçerken cevaplayabilmeniz için iyi bir soru listesi:

• Bulut tabanlı bir LLM kullanabilir miyim yoksa kendim mi barındırmam gerekir?
• Yanıtların ne kadar hızlı olmasını istiyorum?
• Yanıtların ne kadar doğru olması gerekiyor?
• Projem ne kadar dolar tasarruf sağlayacak ve/veya üretecek? O zaman, hangi fiyatın altına düşmeli?
• Yanıtlarımın ne kadar uzun olması gerekiyor?

Genel olarak, güçlü bir modeli hızlandırmak veya maliyetlerini düşürmek zordur ve daha az doğru bir modeli geliştirmek daha kolaydır. 

Bununla birlikte, güçlü bir modelle başlamak çok daha hızlıdır ve projenizin ihtiyaçlarını karşılıyorsa, çok fazla mühendislik çabasına ihtiyacınız olmayabilir (ayrıca, bakımı daha kolaydır).

RAG, Fine-Tuning, N-Shot Learning ve Prompt Engineering Arasında Seçim Yapma

LLM yanıtlarının kalitesini artıran beş genel kavram vardır: 

1. Önceden eğitilmiş bir modelden başlayarak
2. RAG
3. İnce ayar
4. N-atış istemi
5. Hızlı mühendislik

Bunlar özel model kullanımına özgü değildir, ancak birbirleriyle el ele çalıştıkları için ne olursa olsun bunları dikkate almalısınız.

Bir modelden başlayarak

Yapmanız gereken ilk şey bir başlangıç modeli seçmektir. İnternette farklı modelleri karşılaştıran çok sayıda liderlik tablosu var.

Örneğin:

• Hugging Face, açık kaynak modeller için bir liderlik tablosu tutmaktadır.
• Vellum'da daha popüler modeller için mükemmel bir tane var.

Şirketinizin kurum içi bir modeli varsa, bütçenizle çalışmak ve verileri gizli tutmak için bunu kullanmayı düşünün. Modeli kendiniz barındırmanız gerekiyorsa, açık kaynaklı bir model düşünün.

İnce ayar 

İnce ayar, belirli bir görevi nasıl iyi yapacağını öğrenmesi için modelinize örnekler sunmayı içerir. Ürününüz hakkında konuşma konusunda mükemmel olmasını istiyorsanız, şirketinizin en iyi satış görüşmelerinden bir dizi örnek verebilirsiniz.

Model açık kaynaklıysa, ekibinizin bir modele ince ayar yapmak için yeterli mühendislik kapasitesine sahip olup olmadığını kendinize sorun.

Model kapalı kaynaklıysa ve bir hizmet olarak sunuluyorsa - GPT-4 veya Claude- o zaman genellikle mühendislerinizin API'leri kullanarak özel modellere ince ayar yapmasını sağlayabilirsiniz. Bu yöntemle fiyat genellikle önemli ölçüde artar, ancak bakım çok azdır veya hiç yoktur. 

Ancak birçok kullanım durumu için ince ayar, modelinizi optimize etmeye yönelik ilk adım değildir. 

Statik bilgi için bir bilgi botu oluşturmak, ince ayar yapmak için harika bir örnektir. Soru ve yanıt örnekleri vererek, gelecekte yanıta bakmadan bunları yanıtlayabilmelidir. Ancak bu, gerçek zamanlı bilgi için pratik bir çözüm değildir. 

Geri alma destekli üretim

RAG, ChatGPT adresinde hepimizin yaptığı basit bir şeyin süslü bir adıdır: ChatGPT adresine bir metin yapıştırmak ve bununla ilgili bir soru sormak. 

Tipik bir örnek, bir e-ticaret sitesinde belirli bir ürünün stokta olup olmadığının sorulması ve bir sohbet robotunun bu bilgiyi (daha geniş internet yerine) bir ürün kataloğunda aramasıdır. 

Geliştirme hızı ve gerçek zamanlı bilgi edinme açısından RAG olmazsa olmazdır. 

Genellikle hangi modeli seçeceğinizi etkilemez, ancak bilgi ve cevapları sorgulayan bir LLM API uç noktası oluşturmanızı ve bu uç noktayı kendi LLM gibi kullanmanızı hiçbir şey engellemez. 

Bilgi tabanlı bir sohbet robotu için RAG kullanmak, bir modele ince ayar yapmanız ve onu güncel tutmanız gerekmediğinden bakımı genellikle daha kolaydır - bu da maliyetleri azaltabilir.

RAG için Eksiksiz Kılavuzu Okuyun

RAG'ın sizin için çalışmasını mı istiyorsunuz? Yardımcı olabiliriz.

Şimdi Oku

Erişim her zaman ücretsizdir

N-shot öğrenme 

Yanıtların kalitesini iyileştirmeye başlamanın en hızlı yolu, tek bir LLM API çağrısında örnekler sağlamaktır. 

Zero-shot - bir yanıtta aradığınız şeyle ilgili sıfır örnek vermek - çoğumuz ChatGPT adresini bu şekilde kullanırız. Tek bir örnek (veya tek atış) eklemek, yanıt kalitesinde önemli bir iyileşme görmek için genellikle yeterlidir. 

Birden fazla örnek n-shot olarak kabul edilir. N-shot, ince ayarın aksine modeli değiştirmez. Her soru sorduğunuzda, yanıt istemeden hemen önce örnekler veriyorsunuz. 

Ancak bu strateji aşırı kullanılamaz: LLM modellerinin maksimum bağlam boyutu vardır ve mesajın boyutuna göre fiyatlandırılır. İnce ayar, n-shot örneklere olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir, ancak doğru olması daha fazla zaman alır. 

Diğer hızlı mühendislik teknikleri

Modelleri bir cevap bulmadan önce yüksek sesle düşünmeye zorlayan düşünce zinciri gibi başka hızlı mühendislik teknikleri de vardır. 

Bu, yanıt kalitesini artırır, ancak yanıt uzunluğu, maliyeti ve hızı pahasına. 

Benim tavsiyem

Her projenin kendine özgü ihtiyaçları olsa da, güçlü bir yaklaşım konusunda iki sentimi vereceğim. 

Başlangıç için iyi bir yer, GPT-4o Mini gibi hız ve kaliteyi dengeleyen hazır bir model kullanmaktır. Yanıtların kalitesine, yanıt hızına, maliyete, bağlam penceresi ihtiyaçlarına bakarak başlayın ve buradan neyin iyileştirilmesi gerektiğine karar verin. 

Ardından, dar bir kullanım durumuyla, bazı basit istem mühendisliğini deneyebilir, ardından RAG ve son olarak ince ayar yapabilirsiniz. Bu aşamalardan geçen her modelin performans kazanımları olacaktır, bu nedenle neyi kullanacağınızı bulmak zor olabilir.

Gizlilikle İlgili Hususlar

İdeal bir dünyada, her LLM %100 kendi kontrolünüz altında olur ve hiçbir şey hiçbir yerde açığa çıkmazdı. 

Ne yazık ki, pratikte gözlemlediğimiz şey bu değil - ve bunun çok iyi nedenleri var. 

Birincisi basittir: mühendisliğin özel bir modeli barındırmasını ve sürdürmesini gerektirir ki bu çok maliyetlidir. Barındırılan model kesinti yaşadığında, iş metrikleri etkilenir, bu nedenle dağıtım çok sağlam olmalıdır. 

Bir başka neden de OpenAI, Google ve Anthropic gibi sektör liderlerinin sürekli olarak daha yeni, daha yetenekli ve daha ucuz modeller çıkararak ince ayar çalışmalarını gereksiz hale getirmeleridir. Bu durum ChatGPT 3.5'in piyasaya sürülmesinden beri böyle ve değişeceğine dair bir işaret de yok. 

Kullanım durumunuz son derece hassas verilere sahipse, bir model kullanmak ve kullanım durumunuz için optimize etmek mantıklıdır. Aklınızda GDPR varsa, GDPR uyumlu çok sayıda kullanıma hazır model vardır.

Binanızı seçtikten sonra LLM

Bir LLM seçtikten sonra, YZ projenizi nasıl oluşturacağınızı ve sürdüreceğinizi belirlemeye başlayabilirsiniz. Örnek olarak, en aşina olduğum proje türünü ele alacağım: bir YZ aracısı veya YZ sohbet robotu.

Projenizin kapsamını belirlemek için aşağıdaki soruları yanıtlayabilirsiniz:

• Yapay zeka temsilcimin nerede yaşamasını isterim? (Slack, WhatsApp, bir web sitesi widget'ı, vb.)
• Hangi bilgiye sahip olmalı, bu bilgi nerede?
• Varsa, bilgi yanıtlama dışında hangi yeteneklere sahip olmalıdır? 
• İşletmenin herhangi bir yerinde bir şey olduğunda devreye girmeli mi?

Tasarruf etmek için mühendisliği boşaltın

Bütçeyi düşük tutmak, projenizi gerçeğe dönüştürmek için kritik öneme sahiptir. Bunu yapmanın yollarından biri, gereksinimleri birbirinden ayırarak mühendislik süresini kısaltmaktır. 

Günümüzde, Ürün Yöneticileri gibi geleneksel olarak teknik olmayan roller tarafından kullanılabilen Flutterflow, Shopify gibi düşük kodlu çözümlere erişimimiz var. Chatbot'lar da bir istisna değil ve bazı yapay zeka otomasyon platformları kendi LLM adresinizi kullanmanıza bile izin veriyor. 

Mühendislere LLM adresini barındırmaya ve otomasyon platformunu kurmaya odaklanmaları talimatını verebilirsiniz. Böylece iş analistleri, ürün yöneticileri ve diğer ilgili roller, iş gereksinimlerini karşılayan yapay zeka aracıları oluşturmak için serbest kalır. 

Ek bir şey gerektiğinde, bu platformlar genellikle mühendislerin bazı kodlar eklemesi için bir yol sunar. Bu şekilde, özel bir modelin avantajlarını korurken esneklik, hız ve uygun maliyet elde edersiniz.

İş problemlerini çözmek için mühendislik özgürlüğü sağlayın

Öte yandan, bazen iş sorunlarını çözmek çok zordur. 

Tamamen ağa bağlı LLM uygulamalarından, cihaz içi uygulamalardan veya sohbet robotlarına iki platform arasında veri senkronizasyonundan daha fazlasını içeren son derece gelişmiş yetenekler kazandırmayı gerektiren projelerden bahsediyoruz. 

Bu gibi durumlarda, mühendislere en rahat ettikleri araçları kullanma özgürlüğü tanımak mantıklıdır. Bu genellikle sadece kod yazmaktır ve paydaşlar sadece proje yöneticisi olarak hareket eder.

Özelleştirme için stratejik hususlar LLM

Yapay zeka projeniz için özel bir LLM seçmek sadece en iyi modeli seçmekle ilgili değildir - hedeflerinizle uyumlu stratejik kararlar almakla ilgilidir. 

Özel modeller esneklik, kontrol ve belirli görevler için optimize etme potansiyeli sunar, ancak aynı zamanda ek karmaşıklıkla birlikte gelirler. Kullanıma hazır bir modelle başlayın, hızlı mühendislikle denemeler yapın ve buradan itibaren kademeli olarak iyileştirin. 

Unutmayın, doğru model sadece teknolojinize değil, iş ihtiyaçlarınıza da uymalıdır stack.

Güçlü platformlarla özelleştirme

Yapay zeka projenizi bir adım öteye taşımaya hazır mısınız?

Botpress tamamen genişletilebilir ve esnek bir yapay zeka aracı platformudur. stack adresimiz, geliştiricilerin olası her türlü kullanım durumu için sohbet robotları ve yapay zeka aracıları oluşturmasına olanak tanır.

Güçlü bir eğitim platformuna sahibiz, Botpress Academyyanı sıra ayrıntılı bir YouTube kanalı. Discord adresimiz 20.000'den fazla bot oluşturucuya ev sahipliği yapmaktadır, böylece ihtiyacınız olan desteği her zaman alabilirsiniz. 

‍Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.

Yapay Zeka Ajanları Oluşturun

LLM destekli yapay zeka ajanları oluşturun

Şimdi başlayın

Kredi kartı gerekmez