AI projeniz için özel bir LLM nasıl seçilir

LLM’ler, AI çözümlerini nasıl geliştirdiğimizi kökten değiştiriyor. Her geçen gün daha iyi ve yeni hazır modeller piyasaya çıkıyor.

Sıkça sorulan bir soru: Neden hazır bir çözüm yerine özel bir LLM tercih edilmeli?

Bir AI projesi üzerinde çalışıyorsanız, örneğin bir AI ajanı veya sohbet botu geliştiriyorsanız, özel bir büyük dil modeli (LLM) kullanmayı tercih edebilirsiniz.

Bir LLM ajanı için özel bir LLM kullanmak için birçok neden ve birçok seçenek var. Bu yazıda, AI projeleri için bir LLM'i özelleştirmenin farklı yollarını anlatacağım.

Neden özel bir LLM kullanmalıyım?

Özel bir LLM kullanmak için birkaç neden vardır:

• İşiniz için önemli bir göreve odaklanarak maliyetleri azaltmak veya gecikmeyi en aza indirmek isteyebilirsiniz.
• Tüm verilerin gizli kalmasını isteyebilir veya şirketinizin kendi iç LLM’ini kullanmak isteyebilirsiniz.
• Belirli bir görev için yanıtların kalitesini artırmak isteyebilirsiniz.

Sebebiniz ne olursa olsun, LLM’inizi özelleştirmek performansı optimize etmenizi ve doğruluk, hız ve maliyeti iş ihtiyaçlarınıza göre dengelemenizi sağlar.

LLM seçimi

LLM’lerin AI projelerini etkileyen iki temel özelliği vardır: boyutları (parametre sayısı ile ölçülür) ve yanıt kalitesi.

Parametreleri, beynimizdeki nöronlar gibi düşünebilirsiniz. Daha büyük bir beyin genellikle daha zeki olmakla ilişkilendirilir, ancak bu her zaman doğru değildir. Ayrıca beynin bazı bölümleri belirli görevler için oldukça optimize olabilir.

AI projelerinde, modelin boyutu genellikle yanıt hızını etkiler ve yanıtların maliyetini büyük ölçüde belirler. Düşük gecikme gerektiren projelerde genellikle daha küçük modeller kullanılır, ancak bu da yanıt kalitesinden ödün vermek anlamına gelebilir.

Model seçerken sorulacak sorular

Model seçerken yanıtlamanız gereken bazı önemli sorular şunlardır:

• Bulut tabanlı bir LLM kullanabilir miyim yoksa kendim mi barındırmam gerekir?
• Yanıtların ne kadar hızlı olması gerekiyor?
• Yanıtların ne kadar doğru olması gerekiyor?
• Projem ne kadar tasarruf ve/veya gelir sağlayacak? Peki, fiyatı hangi seviyenin altında olmalı?
• Yanıtlarımın ne kadar uzun olması gerekiyor?

Genel olarak, güçlü bir modeli hızlandırmak veya maliyetini azaltmak zordur; daha az doğru bir modeli iyileştirmek ise daha kolaydır.

Bununla birlikte, güçlü bir modelle başlamak genellikle daha hızlıdır ve projenizin ihtiyaçlarını karşılıyorsa, daha az mühendislik çabası gerektirir (ayrıca bakımı da daha kolaydır).

RAG, İnce Ayar (Fine-Tuning), N-Shot Öğrenme ve Prompt Mühendisliği Arasında Seçim

LLM yanıtlarının kalitesini artıran beş genel kavram vardır:

1. Önceden eğitilmiş bir modelle başlamak
2. RAG
3. İnce ayar (fine-tuning)
4. N-shot örnekleme
5. Prompt mühendisliği

Bunlar yalnızca özel modeller için geçerli değildir; her birini dikkate almalısınız, çünkü birlikte çalışırlar ve birbirlerini tamamlarlar.

Bir modelle başlamak

Yapmanız gereken ilk şey, başlangıç modelini seçmektir. Farklı modelleri karşılaştıran birçok çevrimiçi sıralama tablosu mevcut.

Örneğin:

• Hugging Face, açık kaynak modeller için bir sıralama tablosu tutuyor.
• Vellum, daha popüler modeller için harika bir sıralama tablosu sunuyor.

Şirketinizin kendi iç modeli varsa, bütçenize uygun çalışmak ve verilerinizi gizli tutmak için bunu kullanmayı düşünebilirsiniz. Modeli kendiniz barındırmanız gerekiyorsa, açık kaynaklı bir model kullanmayı değerlendirin.

İnce ayar

İnce ayar, modelinize örnekler sunarak belirli bir görevi iyi yapmayı öğrenmesini sağlamaktır. Örneğin, ürününüz hakkında iyi konuşmasını istiyorsanız, şirketinizin en iyi satış görüşmelerinden örnekler verebilirsiniz.

Model açık kaynaklıysa, ekibinizin bir modeli ince ayar yapacak mühendislik kapasitesine sahip olup olmadığını değerlendirin.

Model kapalı kaynaklıysa ve bir hizmet olarak sunuluyorsa – GPT-4 veya Claude gibi – genellikle mühendisleriniz API’ler aracılığıyla özel modelleri ince ayar yapabilir. Bu yöntemle fiyat genellikle önemli ölçüde artar, ancak bakım gereksinimi çok azdır veya hiç yoktur.

Ancak birçok kullanım senaryosunda, modeli optimize etmenin ilk adımı ince ayar değildir.

İnce ayar için iyi bir örnek, sabit bilgiye sahip bir bilgi botu oluşturmaktır. Soru ve yanıt örnekleri vererek, model gelecekte bu soruları yanıtlayabilir. Ancak bu, gerçek zamanlı bilgi için pratik bir çözüm değildir.

Bilgiye dayalı üretim (Retrieval-augmented generation)

RAG, aslında ChatGPT’de hepimizin yaptığı basit bir şeyin süslü adıdır: Bir metni ChatGPT’ye yapıştırıp onun hakkında soru sormak.

Buna tipik bir örnek, bir e-ticaret sitesinde belirli bir ürünün stokta olup olmadığını sormak ve sohbet botunun bu bilgiyi ürün kataloğundan (geniş internetten değil) bulmasıdır.

Geliştirme hızı ve gerçek zamanlı bilgiye erişim açısından RAG vazgeçilmezdir.

Genellikle hangi modeli seçeceğinizi etkilemez, ancak bir LLM API uç noktası oluşturup bilgi sorgulayıp yanıtlayan ve bu uç noktayı kendi LLM’iniz gibi kullanmanızın önünde bir engel yoktur.

Bilgi tabanlı bir sohbet botu için RAG kullanmak genellikle daha kolaydır; çünkü modeli ince ayar yapıp güncel tutmanız gerekmez – bu da maliyetleri azaltabilir.

N-shot öğrenme

Yanıt kalitesini artırmaya başlamak için en hızlı yol, tek bir LLM API çağrısında örnekler sunmaktır.

Hiç örnek vermemek (zero-shot) – çoğumuzun ChatGPT’yi kullandığı şekil budur. Bir örnek eklemek (one-shot) genellikle yanıt kalitesinde önemli bir iyileşme sağlar.

Birden fazla örnek vermek n-shot olarak adlandırılır. N-shot, ince ayardan farklı olarak modeli değiştirmez. Her soru sorduğunuzda, yanıt istemeden hemen önce örnekler verirsiniz.

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

Diğer prompt mühendisliği teknikleri

Düşünce zinciri gibi başka prompt mühendisliği teknikleri de vardır; bunlar, modelin yanıt vermeden önce yüksek sesle düşünmesini sağlar.

Bu, yanıt kalitesini artırır; ancak yanıtların uzunluğu, maliyeti ve hızı üzerinde etkisi olabilir.

Benim önerim

Her projenin kendine özgü ihtiyaçları olsa da, güçlü bir yaklaşım için kendi görüşümü paylaşmak isterim.

Başlamak için iyi bir yol, hız ve kaliteyi dengeleyen hazır bir model kullanmaktır; örneğin GPT-4o Mini. Önce yanıt kalitesine, yanıt hızına, maliyete ve bağlam penceresi ihtiyacına bakın ve buradan neyin iyileştirilmesi gerektiğine karar verin.

Daha dar bir kullanım alanı belirledikten sonra, önce basit prompt mühendisliği, ardından RAG ve son olarak ince ayar deneyebilirsiniz. Bu adımlardan geçen her modelde performans artışı olur; bu yüzden hangisini kullanacağınıza karar vermek zor olabilir.

Gizlilik Hususları

İdeal bir dünyada, her LLM %100 sizin kontrolünüzde olurdu ve hiçbir şey hiçbir yerde ifşa edilmezdi.

Ne yazık ki, pratikte durum böyle değil – ve bunun geçerli sebepleri var.

İlk sebep basit: Özel bir modeli barındırmak ve sürdürmek mühendislik gerektirir ve bu çok maliyetlidir. Barındırılan modelde kesinti yaşanırsa, iş metrikleri etkilenir; bu nedenle dağıtımın çok sağlam olması gerekir.

Bir diğer sebep ise, sektör liderlerinin – OpenAI, Google ve Anthropic gibi – sürekli olarak daha yeni, daha yetenekli ve daha ucuz modeller çıkarmasıdır; bu da ince ayar çalışmalarını gereksiz kılar. ChatGPT 3.5’in çıkışından beri bu durum böyle ve değişecek gibi de görünmüyor.

Kullanım senaryonuzda son derece hassas veriler varsa, bir modeli kullanıp kendi ihtiyacınıza göre optimize etmek mantıklıdır. GDPR sizin için önemliyse, GDPR uyumlu hazır modeller de mevcut.

LLM’inizi seçtikten sonra inşa etmek

Bir LLM seçtikten sonra, yapay zeka projenizi nasıl oluşturacağınızı ve sürdüreceğinizi planlamaya başlayabilirsiniz. Örneğin, en iyi bildiğim proje türünü ele alacağım: bir yapay zeka ajanı veya yapay zeka sohbet botu.

Projenizin kapsamını belirlemek için şu soruları yanıtlayabilirsiniz:

• Yapay zeka ajanım nerede çalışsın isterim? (Slack, WhatsApp, bir web sitesi widget’ı vb.)
• Hangi bilgilere sahip olmalı, bu bilgiler nerede bulunuyor?
• Bilgi yanıtlamanın dışında, varsa, hangi yeteneklere sahip olmalı?
• İşletmede bir şey olduğunda otomatik olarak devreye girmeli mi?

Mühendislik iş yükünü azaltarak tasarruf edin

Bütçenizi düşük tutmak, projenizin gerçeğe dönüşmesi için çok önemlidir. Bunu sağlamanın yollarından biri de gereksinimleri ayırarak mühendislik süresini azaltmaktır.

Günümüzde Flutterflow, Shopify gibi düşük kodlu çözümlere erişimimiz var ve bunlar geleneksel olarak teknik olmayan roller (ör. Ürün Yöneticileri) tarafından da kullanılabiliyor. Sohbet botları da buna dahildir ve bazı yapay zeka otomasyon platformları kendi LLM’inizi kullanmanıza bile olanak tanır.

Mühendislerden LLM’i barındırmaya ve otomasyon platformu ile entegrasyon kurmaya odaklanmalarını isteyebilirsiniz. Böylece iş analistleri, ürün yöneticileri ve diğer ilgili roller, iş gereksinimlerini karşılayan yapay zeka ajanları oluşturabilir.

Ekstra bir şey gerektiğinde, bu platformlar genellikle mühendislerin kod eklemesine olanak tanır. Böylece özel bir modelin avantajlarını korurken esneklik, hız ve uygun maliyet elde edersiniz.

Mühendislere iş problemlerini çözme özgürlüğü tanıyın

Öte yandan, bazı iş problemleri gerçekten çok zordur.

Burada tamamen ağdan izole edilmiş LLM uygulamalarından, cihaz üzerinde çalışan uygulamalardan veya sohbet botlarına iki platform arasında veri senkronizasyonundan çok daha gelişmiş yetenekler kazandırılması gereken projelerden bahsediyoruz.

Bu gibi durumlarda, mühendislerin en rahat oldukları araçları kullanmalarına izin vermek mantıklıdır. Genellikle bu, doğrudan kod yazmak anlamına gelir ve diğer paydaşlar sadece proje yöneticisi olarak görev alır.

LLM özelleştirmede stratejik noktalar

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

Özel modeller esneklik, kontrol ve belirli görevler için optimize etme potansiyeli sunar, ancak ek karmaşıklık da getirir. Hazır bir modelle başlayın, istem mühendisliğiyle denemeler yapın ve zamanla iyileştirin.

Unutmayın, doğru model sadece teknik altyapınıza değil, iş ihtiyaçlarınıza da uygun olmalıdır.

Güçlü platformlarla özelleştirme

Yapay zeka projenizi bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

Botpress, tamamen genişletilebilir ve esnek bir yapay zeka ajanı platformudur. Altyapımız, geliştiricilerin her türlü kullanım senaryosu için sohbet botları ve yapay zeka ajanları oluşturmasına olanak tanır.

Ayrıca kapsamlı bir eğitim platformumuz Botpress Academy ve ayrıntılı bir YouTube kanalımız var. Discord topluluğumuzda 20.000'den fazla bot geliştiricisi bulunuyor; böylece ihtiyacınız olan desteği her zaman alabilirsiniz.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. İşim için özel bir LLM’e yatırım yapmanın geri dönüşünü (ROI) nasıl değerlendirebilirim?

İşiniz için özel bir LLM’e yatırımın geri dönüşünü (ROI) değerlendirmek için toplam maliyetleri (ör. altyapı, geliştirici zamanı, ince ayar ve barındırma) iş gücü azaltımı ve dönüşüm artışı gibi ölçülebilir kazançlarla karşılaştırın.

2. Özel bir LLM’in etkinliğini ölçmek için hangi KPI’ları takip etmeliyim?

Yanıt doğruluğu (kesinlik/duyarlılık veya görev tamamlama), gecikme süresi (ortalama yanıt süresi), kullanıcı memnuniyeti (CSAT/NPS), çözümleme oranı ve etkileşim başına maliyet gibi KPI’ları takip etmelisiniz. Bu metrikler, modelin teknik performansını ve iş sonuçlarına etkisini yansıtır.

3. Özel bir LLM çözümünün uzun vadeli bakım maliyetini nasıl tahmin edebilirim?

Özel bir LLM çözümünün uzun vadeli bakım maliyetini tahmin etmek için altyapı (bulut bilişim, depolama), mühendislik güncellemeleri, yeniden eğitim veya ince ayar sıklığı, izleme araçları ve mevzuat değişikliklerine uyum maliyetlerini dahil edin. İş verileriniz hızla değişiyorsa, zamanla daha fazla yeniden eğitim ve doğrulama maliyeti bekleyin.

4. Farklı LLM’leri kendi sektörüm veya alanım için nasıl karşılaştırabilirim?

Farklı LLM’leri, temsilci ve alanınıza özgü istemlerle test ederek; doğruluk, açıklık, üslup ve görev uygunluğu açısından performanslarını karşılaştırarak değerlendirin. Kendi veri setlerinizi kullanabilir veya sektörünüze göre FinancialQA ya da MedQA gibi açık kaynaklı endüstri kıyaslamalarını uygulayabilirsiniz.

5. Kullanıcı verisi işliyorsam, özel bir LLM hangi uyumluluk standartlarını karşılamalıdır?

Kullanıcı verisi işliyorsanız, özel LLM’iniz GDPR (AB veri gizliliği için), SOC 2 Tip II (operasyonel güvenlik için) ve HIPAA (sağlık verisi işleniyorsa) gibi standartları karşılamalıdır. LLM sağlayıcısı, rol tabanlı erişim, verilerin aktarım ve depolama sırasında şifrelenmesi, denetim kaydı ve veri saklama/silme için net politikalar gibi özellikler sunmalıdır.