Teknik Problem
Genel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.
Özel Dil Modeli Eğitimi (Fine-Tuning), LoRA/QLoRA ve Model Distilasyonu
Mimari Çözüm
Açık kaynaklı gelişmiş temel modelleri (Llama, Mistral vb.) kurumunuza özel verilerle LoRA ve QLoRA gibi parametre verimli ince ayar (PEFT) teknikleri kullanarak eğitiyoruz. Büyük modellerin yeteneklerini, daha küçük ve hızlı çalışabilen modellere aktarmak için model distilasyonu (distillation) uyguluyoruz. Donanım verimliliğini artırmak için modelleri kuantize ediyor (INT8/INT4 seviyesine sıkıştırma) ve özel çıkarım (inference) sunucularında (vLLM, TensorRT-LLM) yapılandırıyoruz.
Operasyonel Çıktı
Dış API'lere bağımlı olmayan, şirket içi dille %100 uyumlu çalışan, yüksek hız sunan ve sunucu/donanım maliyetlerini %70'e varan oranlarda düşüren özelleştirilmiş model altyapısı.
I
Yapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Kurumsal RAG Mimarisi ve Vektör Veri Tabanı (Vector DB) EntegrasyonuStandart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.Metrik Odaklı Değerlendirme (Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test AltyapılarıModellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
BAŞLAYALIM
Hangisiyle başlayalım?
Bir oturumda kendi verinizle görün, ya da önce yazıp ne yaptığımızı sorun.