LLaMA modelleriyle fine‑tuning yaparken izlenecek genel adımlar ve ipuçları

22 Eyl 19:00

Modeli kendi veri setime uyarlamak istiyorum, ama nereden başlayacağımı kestiremiyorum. Veri temizliği ve tokenizasyon aşamasında dikkat edilmesi gereken temel noktalar neler? Eğitim sırasında öğrenme oranı, batch size ve epoch sayısı gibi hiperparametreleri nasıl optimize ederiz? Ayrıca düşük kaynaklı bir ortamda bellek yönetimi ve mixed‑precision kullanımı hakkında öneriler var mı? Sonuçları değerlendirmek için hangi metrikleri tercih etmek daha sağlıklı olur? Siz bu süreçte hangi adımları önceliklendirirsiniz, deneyimleriniz ve önerileriniz neler? Paylaşırsanız sevinirim.