Fine-Tuning Rehberi: LLM Modellerini İşletmenize Özel Eğitme

Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir dil modelini kendi verileriniz üzerinde ek eğitimden geçirerek domain-specific performans elde etme sürecidir.

Ne Zaman Fine-Tuning?

Veri Hazırlığı

Fine-tuning başarısının %80'i veri kalitesine bağlıdır.

**Format**: Çoğu model instruction-response çiftleri bekler

{

"instruction": "Bu müşteri şikayetini özetle",

"input": "Geçen hafta sipariş verdim ama...",

"output": "Müşteri teslimat gecikmesinden şikayetçi"

}

**Veri Miktarı**: Minimum 100-500 örnek, ideal 1000+

**Kalite Kontrolü**: Her örneği manuel inceleyin

Fine-Tuning Yöntemleri

Full Fine-Tuning

Tüm model ağırlıkları güncellenir. En yüksek performans ama en yüksek kaynak gereksinimi.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Sadece küçük adapter katmanları eğitilir. Çok daha az GPU belleği gerektirir.

QLoRA

LoRA + quantization. 4-bit precision ile büyük modelleri bile tüketici GPU'larında eğitmek mümkün.

Pratik Adımlar

1. Base model seçimi (LLaMA, Mistral, vb.)

2. Veri hazırlığı ve temizliği

3. Training config ayarlama (learning rate, epochs)

4. Fine-tuning çalıştırma

5. Evaluation ve benchmark

6. Deployment

Dikkat Edilmesi Gerekenler

Fine-tuning güçlü bir araç ama her durumda gerekli değil. Önce prompt engineering ve RAG deneyin.