Alan uyarlaması ancak uzmanlık kazanımı genel yetenek regresyonu, işletim maliyeti ve davranışı güncel tutacak yenileme işiyle birlikte ölçüldüğünde dağıtım kararını gerçekten taşıyabiliyor.

Alan uyarlaması, uzmanlık işini tanımlayan dil, biçim ve tekrar eden görevlere odaklanıyor. Her uyarlamayı mevcut prompt veya RAG baseline'ıyla karşılaştırıyor, genel vakaları ayrılmış test setinde tutuyoruz. Alan kazanımını daha geniş yetenek kaybı, işletim maliyeti ve yenileme işiyle birlikte değerlendiriyoruz.

Alan sorumlunuz teslimde sürümlü deney kaydını, alan ve genel sonuçların ayrı raporunu, dağıtım sınırını ve sonraki yenilemeyi başlatacak tetikleyiciyi alıyor.

Alan uyarlaması ihtiyacını değerlendirelim Model özelleştirme hizmetlerini incele

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör

Alan tanımını, uyarlama geçmişini, genel yetenek kontrollerini ve yenileme varsayımlarını çalışma boyunca birbirine bağlı tutuyoruz.

Uzmanlık davranışını somutlaştırıyoruz
Terminolojiyi, zorunlu biçimleri, tekrar eden görev davranışını ve bilinen hataları belgeliyor, alan uzmanının inceleyebileceği temsili ve kritik vakalarla eşliyoruz.
Yapay zeka desteği
Bildirilen terminoloji ve biçim hatalarını model ilk hata taksonomisi taslağında grupluyor. Alan sorumlusu kategorileri gözden geçirip düzeltiyor.
İnsan onayı
Alan sınırı ve hata kategorileri değerlendirme yapacak kadar net mi? Hangi hata kategorilerinin hedeflenecek kadar önemli olduğuna alan sorumlunuz karar veriyor.
Her uyarlama koşusunu ayrı sürümlüyoruz
Veri hazırlama planı ve baseline üzerinde anlaştıktan sonra her uyarlama koşusunu, yapılandırmayı, varsayımı ve istisnayı kendi sürümü altında kaydediyoruz.
Yapay zeka desteği
Ayrılmış alan veya genel vakalarla örtüşebilecek aday kayıtları model işaretliyor. Uzman, her bulguyu koşudan önce inceliyor.
İnsan onayı
Örnekler izinli, temsili ve değerlendirme verisinden tamamen ayrılmış mı? Her koşudan önce izinli örnekleri alan sorumlunuz onaylıyor.
Alan kazanımını genel kayıpla birlikte okuyoruz
Ayrılmış testlerde alan görevlerindeki değişimi, terminoloji ve biçim doğruluğunu, genel yetenek regresyonunu önemli kesitler bazında ölçüyoruz.
Yapay zeka desteği
Alan sonuçları ile genel yetenek regresyonunu yan yana gösteren karşılaştırmayı model taslaklıyor. Değerlendirme uzmanları sonuçları doğruluyor.
İnsan onayı
Regresyon, maliyet ve yenileme işi hesaba katıldığında alan kazanımı hâlâ anlamlı mı? Bu dengenin dağıtımı destekleyip desteklemediğine alan sorumlunuz karar veriyor.
Uyarlamanın işletme sınırını çiziyoruz
Sınırlamaları, dağıtım sınırını, beklenen yenileme tetikleyicilerini ve sonraki incelemeden sorumlu kişiyi belgeliyoruz.
Yapay zeka desteği
Kabul edilen karşılaştırmadan dağıtım sınırı ve yenileme tetikleyicisi özetini model hazırlıyor. Alan sorumlusu kaydı düzenleyip onaylıyor.
İnsan onayı
Mevcut dengeyi kim kabul ediyor, sonraki yenileme kararını kim veriyor? Alan sorumlunuz dengeleri ve sonraki incelemeyi başlatacak tetikleyiciyi kabul ediyor.

Teslim seti bu sürümde kazanılan uzmanlık davranışını, genel yetenek kaybını, maliyeti ve beraberindeki bakım sorumluluğunu ayrı ayrı gösteriyor.

Dataset
Alan davranışı, veri ve terminoloji kartı
Onaylı görevleri, uzmanlık terimlerini, zorunlu biçimleri, hata kategorilerini, kaynak notlarını ve kullanım kısıtlarını tek referansta toplar.
Pano
Baseline, veri planı ve uyarlama koşuları kaydı
Baseline, veri hazırlama planı, uyarlama koşuları, yapılandırmalar, varsayımlar ve istisnalar doğru sürüm altında tutulur.
Matris
Alan kazanımı ve genel regresyon raporu
Ayrılmış alan ve genel sonuçlar kritik kesitler, gözlenen regresyonlar, sınırlamalar ve maliyetle birlikte ayrı gösterilir.
Yol haritası
Dağıtım sınırı ve yenileme planı
Onaylı kullanımı, bilinen sınırları, yenileme varsayımlarını, inceleme tetikleyicilerini ve sorumlu kişiyi kaydeder.

Modelin alanınıza özgü, test edilebilir bir sorunu var ve bu davranış hem deney yapmayı hem de sonrasında yenileme kararı vermeyi gerektirecek kadar önemli.

Şu durumlarda iyi bir seçim

Uzmanlık terimleri ve zorunlu biçimler aynı görevlerde bozuluyor, bu yüzden model ekibinizin adlandırabildiği alan işini tutarlı yürütemiyor.
Prompt veya retrieval için kayıtlı baseline bulunuyor, ama kalan alan hatalarının uyarlama gerektirip gerektirmediği hâlâ belirsiz kalıyor.
Kullanım izni belgelenmiş alan örnekleriyle birlikte ayrılmış alan ve genel test vakalarını sağlayabiliyorsunuz.
Terminoloji ve biçim hataları aynı görevlerde tekrarlanıyor, ama uyarlamanın hangi davranışı değiştireceğini söyleyen test edilebilir hedef bulunmuyor.
Prompt veya RAG baseline'ı kayıtlı kalıyor, ama veri hazırlama planı ve uyarlama koşuları bu baseline'a göre sürümlenmiyor.
Ayrılmış alan sonuçları iyileşiyor, ama genel yetenek regresyonu bu kazanımın değerini silmiş mi kimse göremiyor.
Bir sürüm dağıtıma yakın görünüyor, ama maliyet, yenileme tetikleyicileri ve sonraki incelemenin sorumlusu işletme sınırına girmiyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

Fine-tuning'in değişen gerçekleri veya politikaları güncel tutmasını istiyorsunuz, ama uyarlama canlı bir bilgi kaynağına dönüşmüyor.
Alan örneklerinin kullanım izni belgelenmiyor. Bu örneklerin uyarlamaya girip giremeyeceğini kurumunuzun belirlediği hukuk incelemesi kararlaştırıyor.
Production işletimini veya komşu sistemlerdeki uygulamayı uyarlama koşusuna eklemek istiyorsunuz, ama ikisi de ayrıca kapsamlanmadan çalışmaya girmiyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Model özelleştirme hizmetlerini incele

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

AI blogumuzu okuyun

Fireworks AI
Adapted modelin gerçek işletim maliyetini ölçülebilir hâle getiriyor
Confident AI / DeepEval
Adapted modeli başarıyı tanımlayan hata sınıflarına göre puanlıyor
Hugging Face
Adaptation run'ında doğrudan fine-tune edilen modelleri ve script'leri sunuyor
MLflow
Her run'ın sonuçlarını aşması gereken prompt veya RAG baseline'ıyla karşılaştırıyor
DVC
Training verisini ürettiği model checkpoint'i ile birlikte sürümlüyor
Tonic
Seyrek uzmanlık verisindeki kapsam açıklarını sentetik örneklerle tamamlıyor

Baseline'ı, temsili alan vakalarını ve regresyonla yenileme sorumluluğunu kabul edecek kişiyi görüşmeye getirin.

Alan uyarlamasını konuşalım

Alan ekibinden hangi girdileri bekliyorsunuz?

Alan görevlerini ve terminolojiyi, mevcut prompt veya RAG baseline'ını, kullanım hakkı bulunan örnekleri, ayrılmış alan ve genel vakaları, bilinen hata pattern'lerini, yenileme beklentisini ve regresyon sınırlarını bekliyoruz. Alan sorumlunuzun belirsiz etiket ve istisnalara karar vermek için zaman ayırması da gerekiyor.

AI agent'ları alan uyarlamasında ne yapabilir?

Agent'lar onaylı çalışma alanında örnekleri sınıflandırabilir, terminoloji boşluklarını işaretleyebilir, deney çıktılarını karşılaştırabilir ve kapsama kontrolleri taslaklayabilir. Kaynakları ve etiketleri Zeo uzmanı inceliyor. Alan tanımını, izinli veriyi, dağıtım sınırını ve yenileme kararını alan sorumlunuz onaylıyor.