LLM Fine-Tuning ve Prompt Engineering Teknikleri

Large Language Model (LLM) fine-tuning, base model'i belirli bir domain veya task için optimize etme sürecidir. Supervised fine-tuning (SFT), labeled dataset ile model'i target behavior'a eğitir ve instruction-following yeteneğini artırır. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), human preference alignment için reward model kullanır ve output kalitesini iyileştirir. LoRA (Low-Rank Adaptation), full fine-tuning'e kıyasla daha az kaynakla etkili adaptasyon sağlar ve deploy edilmiş model'lere uygulanabilir. Prompt engineering, model output'unu yönlendirmek için stratejik prompt tasarımıdır; zero-shot, few-shot ve chain-of-thought teknikleri kullanılır. RAG (Retrieval-Augmented Generation), external knowledge retrieval ile LLM output'unu zenginleştirir ve hallucination'ı azaltır. Prompt injection attacks, malicious input ile model davranışını manipüle etmeyi hedefler ve sanitization gerektirir.