Llama modelleriyle verimli ince ayar ve prompt tasarımı için ipuçları

24 Eki 14:00

Şu anda Llama serisi büyük dil modelleriyle projeler geliştirmeye çalışıyorum. Modelin boyutu ve veri çeşitliliği arasında denge kurmak, ince ayar sürecinde overfitting’i önlemek ve promptları daha tutarlı hâle getirmek için hangi stratejileri önerirsiniz? Özellikle veri ön işleme, öğrenme oranı planlaması ve örnek‑örnek prompt tasarımı konusunda topluluğun tecrübesi benim için çok değerli. Siz bu süreçlerde hangi adımları önceliklendirirsiniz, hangi tuzaklardan kaçınmak gerekir? Görüşlerinizi merakla bekliyorum.