Yapay zeka dünyası hareket halinde. Neredeyse her hafta yeni modeller, yeni yöntemler ve hepsinden önemlisi yeni olanaklar ortaya çıkıyor - ancak bir gerçek değişmiyor: her teknik yenilik otomatik olarak daha iyi bir günlük yaşama yol açmıyor. Birçok şey deneysel, karmaşık ya da üretken kullanım için çok maliyetli olmaya devam ediyor. Bu durum özellikle büyük dil modellerinin ince ayarı olarak adlandırılan ve üretken yapay zekayı kendi içeriğine, terimlerine ve tonlamalarına göre uzmanlaştırma yöntemi olan çalışmalarda açıkça görülmektedir.
Son birkaç ay boyunca bu sürece yoğun bir şekilde eşlik ettim - önce klasik biçimde, Python, terminal, hata mesajları ve sinir bozucu kurulum döngüleri ile. Ve sonra: FileMaker 2025 ile, beni şaşırtan bir adım - çünkü yüksek sesle değil, netti. Ve çünkü başka bir yol olduğunu gösterdi.
Detaylı bir şekilde gofilemaker.de hakkında uzman makaleleri Tam olarak bu değişikliği belgeledim: açık, esnek ancak istikrarsız PEFT-LoRA eğitiminden (örneğin Axolotl, LLaMA-Factory veya kohya_ss ile) Claris'in entegre çözümüne geçiş - komut dosyası aracılığıyla, yerel olarak, izlenebilir.
LoRA nedir ve neden bu kadar önemlidir?
LoRA, Düşük Sıralı Adaptasyon anlamına gelir. Kulağa teknik gelen bu terimin arkasında basit ama güçlü bir ilke yatmaktadır: tüm bir yapay zeka modelini yeniden eğitmek yerine, hedeflenen bir şekilde yerleştirilen ve eğitilen adaptör ağırlıkları kullanılarak yalnızca çok özel parçalar uyarlanır. Son yıllarda, bu yöntem alana özgü ince ayar için altın standart olarak kendini kanıtlamıştır - çünkü çok az hesaplama gücü gerektirir ve yine de mükemmel sonuçlar verir.
Klasik yaklaşım bir araç cephaneliği gerektirir:
- işleyen bir Python ortamı,
- uygun CUDA ve PyTorch sürümleri,
- Axolotl veya kohya_ss gibi bir eğitim motoru,
- GPU kaynakları her şeyi halletmek için,
- Ve sonuncusu ama en önemlisi: Sabır. Çok sabır.
YAML dosyaları, tokenizer çakışmaları ve format dönüşümleri (safetensörlerden GGUF'a ve MLX'e ve geri) arasında, kullanılabilir bir sonuç elde etmek genellikle günler alır. İşe yarıyor - ancak bu yan tarafta yapılacak bir şey değil.
Ve sonra FileMaker 2025 geldi.
AI Model Server'ın ve Fine-Tune Model adlı yeni bir komut dosyası adımının kullanıma sunulmasıyla Claris, bu yöntemi hiç beklenmeyen bir ortama, ilişkisel bir veritabanına taşıyor.
İlk başta kulağa alışılmadık gelen şey, yakından incelendiğinde çok mantıklı geliyor. Çünkü iyi bir ince ayar neye ihtiyaç duyar?
- Yapılandırılmış veri,
- istikrarlı bir ortam,
- parametreleri temizle,
- ve tanımlanmış bir uygulama bağlamı.
FileMaker tüm bunları sunuyor - bu nedenle LoRA'nın bu ortama entegrasyonu yabancı bir cisim gibi değil, mantıksal bir uzantı gibi görünüyor.
Terminalsiz eğitim - ama kontrolsüz değil
Yazımda, FileMaker'deki eğitim sürecinin nasıl bir his olduğunu ayrıntılı olarak anlatıyorum:
- Doğrudan mevcut tablolardan veya JSONL dosyalarından veri girişi,
- Öğrenme hızı veya katman derinliği gibi hiperparametreler doğrudan kod içinde kontrol edilebilir,
- Apple-Silicon üzerinde tam yerel çalışma - bulut olmadan, yükleme olmadan,
- ve hepsinden önemlisi: tekrarlanabilir ve günlük kullanıma uygun sonuçlar.
Elbette bazı sınırlamalar var. FileMaker (henüz) çoklu model sunumuna, katman dondurma stratejilerine veya GGUF veya ONNX gibi diğer formatlara aktarıma izin vermemektedir. Bu bir araştırma aracı değil, dil modellerini şirkete özgü terimlere, yanıtlara, ürün açıklamalarına veya dahili diyalog yapılarına uyarlamak gibi net kullanım durumları için bir araçtır.
Cazibesi de burada yatıyor: Çalışıyor. İstikrarlı. Tekrarlanabilir. Ve mümkün olduğunu düşündüğümden daha hızlı.
FileMaker ve yapay zekanın geleceğine ilişkin güncel anket
Kim daha yakından bakmalı - ve neden?
Bu makale sadece yapay zekayı anlamakla kalmayıp aynı zamanda onu kullanmak isteyen herkese yöneliktir:
- Genel MüdürVeri koruma ve verimliliği uyumlaştırmak isteyen.
- GeliştiriciHer seferinde sıfırdan başlamak istemeyenler.
- StratejistlerYapay zekanın sadece dışarıdan "satın alınamayacağını", aynı zamanda içeriden de eğitilebileceğini fark eden.
FileMaker 2025'te, dil modellerinin ince ayarı iş akışının bir parçası haline gelecek - yabancı bir cisim olarak değil, gerçek bir araç olarak. Bu, yapay zekanın günlük kullanıma uygunluğu konusunda ne kadar yol kat ettiğimizi gösteren sessiz ama kalıcı bir değişimdir.
Makaleye:
Terminalden komut dosyasına: FileMaker 2025, LoRA ince ayarını günlük kullanıma uygun hale getiriyor
Bir sonraki makalede, bir dil modelinin FileMaker ile pratikte nasıl eğitilebileceğini açıklayacağım ve ayrıca ilgili bir örnek komut dosyası sunacağım.