Nvidia, bölgesel personlarla Nemotron SFT sürecini açıkladı

Nvidia (NVDA), bölgesel personalardan yararlanarak Nemotron için denetimli ince ayar (SFT) verisi hazırlama sürecini açıkladı. Teknik belge; soru üretimi, tekrarların ayıklanması ve birden fazla modelin yanıtlarının karşılaştırılmasıyla eğitim verisinin nasıl oluşturulduğunu anlatıyor.

Nvidia’nın persona tabanlı SFT veri üretimi belgesinde, bölgesel personalardan sorular üretme, tekrarları ayıklama ve birden fazla öğretmen modelden yanıt toplama adımları yer alıyor. Öğretmen modeller, eğitimde kullanılacak yanıtları üreten modellerdir.

Nvidia’nın geliştirici sayfasında Fransa ve Belçika dahil çeşitli bölgeler için persona veri kümeleri tanıtılıyor. Ancak belgede, bu iki veri kümesinin söz konusu süreçte kullanılarak soru üretildiğine dair bir uygulama örneği bulunmuyor.

Persona, belirli bir bölgede yaşayan kurgusal bir kişiye ilişkin tanımlamadır. Belgede anlatılan süreç, bu bölgesel bilgileri soru üretiminin temelinde kullanıyor ve tekrarlar ayıklandıktan sonra soruları birden fazla öğretmen modele yanıtlatıyor.

Nvidia, öğretmen modellerin yanıtlarının birbiriyle uyumlu olup olmadığı gibi ölçütlere göre eğitim kayıtlarını seçiyor. Ancak modeller arasındaki uzlaşma yalnızca yanıtların tutarlılığına işaret ediyor; yanıtların doğru olduğunu doğrulamıyor. Yanıtların gerçek kurumlara veya bölgesel kurallara uygunluğu ayrıca kontrol edilmeli.

Seçilen soru ve yanıtlar, dil ve öğretmen modeline göre eğitim dosyalarına dönüştürülüyor. Geliştiriciler bu dosyaları doğrudan AutoModel SFT’ye aktarabilir veya Megatron-Bridge’de kullanıma uygun biçimde paketleyebilir.

Nvidia’nın egemen yapay zekâya ilişkin belgeleri, modelleri yeni dillere veya bölgelere uyarlama sürecini veri hazırlığından eğitim ve değerlendirmeye kadar çeşitli aşamalara ayırarak açıklıyor. Her aşama ayrı olarak belgelenmiş; tüm süreci tek seferde çalıştıran tek bir komut sunulmuyor.

Bu süreçle ince ayar yapılmış modellerin Fransa veya Belçika’daki kamu hizmetlerinde kullanıldığına ya da performanslarının iyileştirildiğine ilişkin bir örnek paylaşılmadı. Nvidia daha önce Nemotron açık modellerini, verilerini ve eğitim sürecini birlikte sunan bir geliştirici araç setini tanıtmıştı.