Yapay Zeka Modeli Nasıl Eğitilir? Pretraining ve RLHF
Bölümler (10)
Bir dil modelinin ham hâli aslında bir asistan bile değildir — sadece metni tamamlar. Onu yardımsever ChatGPT'ye dönüştüren şey, üç aşamalı bir eğitim sürecidir. Bu videoda bir modelin sıfırdan nasıl eğitildiğini animasyonla öğreniyoruz: pretraining (devasa metinle bilgi kazanma), fine-tuning (asistan gibi davranmayı öğrenme) ve RLHF (insan tercihleriyle hizalama). Ham modelin neden tek başına yetmediğini gerçek bir örnekle de görüyoruz. Hiçbir ön bilgi gerekmiyor.
"Yapay Zeka & LLM Nasıl Çalışır" serisinin altıncı videosu.
Bu videoda öğrenecekleriniz:
- bir modelin eğitiminin üç aşaması ve sıralaması (önce bilgi, sonra itaat, en son değerler)
- pretraining: devasa metinle next-token tahmini ve "ham temel model"
- ham/temel modelin neden soru yanıtlamak yerine metni "devam ettirdiği"
- fine-tuning: talimat örnekleriyle asistan davranışı kazandırma
- RLHF: insan tercihleri, ödül modeli ve pekiştirmeli ince ayar
- pretraining'in pahalı, fine-tuning ve RLHF'in görece ucuz olması
Sabit soru: Sence bir yapay zekanın değerlerini yalnızca birkaç bin insanın tercihleri mi belirlemeli? Yorumlara yaz.
Beni takip et:
Web: bapati.com
X: x.com/FG_1903
YouTube: youtube.com/@BapatiTech
LinkedIn: linkedin.com/in/fırat-gurkan
GitHub: github.com/FiratGurkan
📚 Serinin tüm bölümleri: bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber
