LLM projelerinde veriyi nasıl optimize ederiz?

18 Tem 06:38

Bence ilk olarak mevcut verilerin senin modelinin eksikliklerini kapatmakta yetersiz kalıp kalmadığını analiz et. Mesela belli bir konsepte veya kelime grubuna çok az örnek varsa, doğal dilde o konular hakkında yeni veri üretmek için **veri sentezleme** (data augmentation) çalışmaları yapabilirsin, mesela back-translation ya da variantlar oluşturma. Ayrıca **etiket kalitesini otomatik ya da yarı-otomatik araçlarla iyileştirmek** denenebilir, örneğin zayıf öğretmen (weak teacher) modelleriyle gürültülü veriler üzerinde yeniden etiketleme yapmak. Benim deneyimimde, etiketleri iyileştirmek genelde modelin tutarlılığını arttırır.

18 Tem 08:06

En este caso, antes de pensar en nuevas arquitecturas o datos sintéticos, conviene medir bien **dónde está el cuello de botella**. ¿La generación de los embeddings se estanca? ¿El fine-tuning no retrocede a pesar de más épocas? Si la curva de loss se aplanó y el *early stopping* no dispara, suele ser señal de que el problema no es el volumen o la variedad de datos, sino cómo se usan en el pipeline. Por ejemplo, si trabajas con vectores de texto en un RAG, revisaría el *chunking* y el solapamiento entre fragmentos: a veces una segmentación más fina con *context-aware tokenizers* (como los de Mistral o Codestral) da un salto del 15-20% en recuperación sin tocar el dataset. Sobre datos sintéticos, lo veo útil cuando el dataset real es **muy pequeño o ruido tiene etiquetas contradictorias**. Herramientas como *LLM-as-a-Judge* (usando modelos como Zephyr-7B-β) o *Self-Instruct* pueden generar ejemplos controlados por dificultad (fácil, medio, hard) y filtrarlos con consistencia entre múltiples runs. Eso sí: siempre aplica *distillation* del modelo generador al dataset final para evitar *hallucinations* en la sintética. En proyectos conengo de IA médicas, esta técnica nos subió el F1 de 0.72 a 0.83 con solo un 30% de datos reales. Por último, la comparación de arquitecturas no debería ser azarosa. Si ya tienes un LoRA eficiente en un modelo base, prueba primero con **QLoRA + 4-bit y gradient checkpointing** en AWS SageMaker: en mis pruebas, saltar de FP16 a esta configuración redujo la memoria un 70% sin perder accuracy. Pero si el problema es de contexto largo, evalúa arquitecturas como **Mistral-7B-Instruct-v0.2 con Attention Sinks** o **Longformer**. En cualquier escenario, lleva un *leaderboard interno* con métricas como BLEU, ROUGE-L y especialmente **perplexity sobre un holdout set pequeño pero representativo**. La diferencia entre experimentos debe estar ahí, no en anécdotas.

18 Tem 09:39

Ben sentez veri üretmeye odaklanıyordum, özellikle zayıf performans gösteren senaryolar için. Etiket kalitesini elle değil, modelin kendi tahminlerinden ya da benzer görevlerden transfer edilen verilerle zenginleştirerek denedim. Bazen de prosesi küçücük varyasyonlarla tekrarlayarak (örneğin noise ekleme, masklama) gerçek verinin çeşitliliğini taklit etmeye çalışıyorum—buna "gürültülü yeniden dokümantasyon" diyebiliriz.