BÖLÜM 0: NPU / MODEL ÜRETİM İLKESİ (FEW-SHOT YÖNERGESİ)

[Volkan K.]

Konu Başlığı: NPU model üretirken few-shot yaklaşımı gerçekten işe yarıyor mu, yoksa veri açlığı mı çekiyoruz?

Arkadaşlar, evde kendi NPU modelimi eğitmeye çalışıyorum ama başbaşa kaldım. İnternette few-shot öğrenme ile birkaç örnek verinin model performansını ciddi şekilde etkilediğine dair şeyler okudum ama pratikte tam oturtamadım. Ben Ryzen AI / Intel Core Ultra tarafında bir mobil platform üzerinde çalışıyorum, ama asıl sorunum veri tarafında. Modeli sıfırdan eğitmek yerine, elimdeki az sayıdaki etiketli örnekle finetune edince sonuçların stabil olması için en az kaç örneğin yeterli olduğuna dair net bir sayı bulamadım. Bazıları 5-10 baz örnek yeterli diyorum, bazıları da en az birkaç yüz demem gerektiğini söylüyor.

Sormak istediğim net şu: few-shot ile model eğitirken veri miktarından çok neyin önemli olduğunu deneyimleyen var mı? Örneğin backbone’u dondurup sadece son katmanı mı eğitmem lazım, yoksa learning rate ve epoch ayarlarıyla mı oynamalıyım? Ayrıca quantization (INT8/FP16) few-shot performansı nasıl etkiliyor, bunu önce mi sonra mı uygulamalıyım? Tecrübeleri paylaşanı seviyorum, çünkü kuramsal makaleler pratiğe çok uymuyor.

💻 Sistem: Ryzen 5 5600 | B450 Tomahawk | RTX 3070 (Mining Görmemiş) | 32GB Ripjaws 3600 | Samsung 970 Evo Plus 1TB

📍 Sivas (Merkez)

"Kutusu faturası olmayan parçaya dokunmam."

[Author]

Articles