Yapay Zekâda Fine Tuning ve RAG: Aralarındaki Farklar, Kullanım Alanları

1. Fine Tuning Nedir?

Fine Tuning, kelime anlamıyla “ince ayar” demek. Yapay zekâda ise, önceden eğitilmiş bir modelin (mesela GPT gibi devasa bir dil modeli) belirli bir görev veya veri seti için tekrar eğitilmesi anlamına geliyor. Yani, büyük bir dil modelini alıp, ona “Sen artık bir hukuk danışmanısın!” ya da “Sen bir pizza siparişi asistanısın!” diyerek, ona özel verilerle tekrar eğitmek demek.

Gerçek Hayattan Bir Örnek

Düşünün ki bir köpeğiniz var. Bu köpek genel olarak “otur”, “kalk”, “gel” gibi temel komutları biliyor. Ama siz ona özel olarak “buzdolabından kola getir” komutunu öğretmek istiyorsunuz. İşte bu, köpeği fine tuning ile eğitmek gibi bir şey! Genel komutları zaten biliyor, ama şimdi ona özel bir görev öğretiyorsunuz.

Fine Tuning’in Kullanım Alanları

• Sektöre özel chatbotlar: Bankacılık, sağlık, hukuk gibi alanlarda özel dil kullanımı gerektiren uygulamalar.

• Kişiselleştirilmiş asistanlar: Belirli bir şirketin müşteri hizmetleri gibi.

• Özel görevler: Mesela tıbbi rapor özetleme ya da teknik doküman yazımı.

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

RAG, yani “Retrieval-Augmented Generation”, Türkçesiyle “Bilgi Getirmeli Üretim”, yapay zekâya dışarıdan bilgi ekleme yöntemidir. Yani model, sadece bildiklerini kullanmak yerine, bir bilgi kaynağında (örneğin bir doküman veritabanı, internet ya da şirket içi bilgi tabanı) arama yapar, bulduğu bilgileri sentezleyerek cevap üretir.

Gerçek Hayattan Bir Örnek

Diyelim ki bir arkadaşınız var, adı Ahmet. Ahmet genel kültürlü ama her şeyi bilmez. Ona “2022 Dünya Kupası’nı kim kazandı?” diye sorarsanız, Ahmet hemen Google’a girip bakar, sonra size cevabı verir. İşte RAG tam olarak bu: Model, bilmediği şeyleri bir yerlerden araştırıp, bulduğu bilgileri size sunar!

RAG’in Kullanım Alanları

• Güncel bilgi gerektiren uygulamalar: Haber özetleme, güncel finansal analizler.

• Büyük doküman arşivlerinden bilgi çekme: Şirket içi bilgi tabanları, teknik dokümanlar, akademik makaleler.

• Sürekli güncellenen içerikler: Spor sonuçları, hava durumu, borsa verileri gibi.

3. Fine Tuning ve RAG Arasındaki Farklar

Aşağıdaki tablo, aradaki temel farkları özetliyor:

ÖzellikFine TuningRAG (Retrieval-Augmented Generation)Bilgi KaynağıModelin içine gömülüDış kaynaklardan (veritabanı, internet)GüncellenebilirlikZor (yeniden eğitmek gerekir)Kolay (veri tabanını güncellemek yeterli)KişiselleştirmeYüksek (özelleştirilmiş görevler için ideal)Orta (bilgiye erişim, kişiselleştirmeden bağımsız)MaliyetYüksek (eğitim süreci zaman ve kaynak ister)Düşük/Orta (arama ve sentez işlemi)Yanıt KalitesiEğitilen veriyle sınırlı, çok spesifik olabilirDaha genel, güncel ve çeşitli bilgi sunar

4. Hangi Durumda Hangisi Kullanılmalı?

Fine Tuning’i Ne Zaman Seçmeli?

• Çok spesifik ve hassas bir görev varsa (örneğin, tıbbi teşhis).

• Modelin dilini veya davranışını tamamen özelleştirmek istiyorsanız.

• Dışarıdan bilgi çekmek gerekmiyorsa.

RAG’i Ne Zaman Seçmeli?

• Bilginin sürekli güncellenmesi gerekiyorsa.

• Modelin her şeyi ezberlemesi mümkün değilse (örneğin, 100.000 sayfalık doküman arşivi).

• Sık sık yeni bilgi ekleniyorsa.

5. Gerçek Hayattan Birkaç Senaryo

Senaryo 1: Pizza Siparişi Asistanı

Bir pizza dükkanınız var ve müşterilerden gelen siparişleri otomatik almak istiyorsunuz. Menüdeki pizzalar, malzemeler ve fiyatlar sık değişmiyor. Burada, Fine Tuning ile modelinizi eğitip, ona özel bir pizza sipariş asistanı yapabilirsiniz.

Senaryo 2: Şirket İçi Bilgi Asistanı

Bir şirkette çalışanlar, insan kaynakları politikaları, izin prosedürleri gibi konularda sürekli sorular soruyor. Bu bilgiler sık sık güncelleniyor. Burada RAG kullanmak mantıklı: Model, soruyu alır, güncel şirket dokümanlarında arama yapar ve cevabı üretir.

6. Yapay Zekâya “Dedikodu” Yaptırmak

Bir gün yapay zekâya “Ali’nin yeni arabası var mı?” diye sordunuz. Eğer sadece Fine Tuning kullanıyorsanız, model size “Ali kim?” diyebilir. Ama RAG kullanıyorsanız, model hemen şirket WhatsApp grubunda arama yapar (tabii ki etik kurallar çerçevesinde!) ve “Ali geçen hafta yeni arabasını paylaşmıştı” diyebilir. Tabii, dedikodu yapmak etik değil, ama mizah olsun diye örnek verdim!

7. Sonuç: İki Yöntem, İki Farklı Süper Güç

• Fine Tuning: Modeli özel bir görev için eğitmek, ona yeni bir “meslek” kazandırmak gibidir.

• RAG: Modeli araştırmacı yapmak, gerektiğinde dışarıdan bilgi çekmesini sağlamak gibidir.

Her ikisinin de yeri ayrı, kullanım alanı farklı. Hangi yöntemi seçeceğiniz, ihtiyacınıza ve projenizin dinamiklerine bağlı.

“Yapay zekâya ince ayar mı çekmeli, yoksa ona araştırmacı ruhu mu kazandırmalı? Cevap: Bazen ikisini birden yapmak gerek!”

Kaynaklar

• “Fine-Tuning Language Models from Human Preferences,” OpenAI.

• “What is Fine-Tuning in Machine Learning?” Towards Data Science.

• “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks,” Facebook AI Research.