LLM çıktısındaki bias'ı nasıl tespit edip azaltabilirim?

AIF360 (IBM Fairness toolkit), FairLearn (Microsoft) — geleneksel ML için ama LLM'e de uyarlanabilir.

LLM-as-judge ile bias detection: GPT-4'e 'bu cevapta gizli bias var mı, 1-5 puanla' diye sor; toplu olarak rapor üret.

Latency optimize etmek için Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Modelinizin Türkçe içerikteki bias'ı İngilizce'den farklı olabilir; ayrı eval gerekli.

Bias mitigation strategies: 1) Diverse prompting (multiple perspectives), 2) Constitutional AI ile fine-tune, 3) Output filtering layer.

Counterfactual evaluation: aynı prompt'u farklı demografik attribute ile çalıştır, output farklılığını ölç (örn. 'John' vs 'Ayşe' isim değişikliği).

İşe alım gibi yüksek risk alanlarda LLM kullanmadan önce mutlaka fairness audit yaptırın.

Constitutional AI (Anthropic) yöntemi: 'cevap fair, inclusive, respectful mı?' diye self-critique + revize. Helpfulness'ı koruyarak harm azaltır.

Hukuk teknolojisi projemizde OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

RLHF ile alignment: insan tercih datası ile fine-tune. Pricey ama production-grade.

Hukuk teknolojisi projemizde cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Kaggle yarışmalarında MLflow ile experiment tracking şart.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Karşılaştırma için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Ek olarak şunu eklemek isterim: Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Benim deneyimime göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Bence maliyeti yarıya düşürdük.

Karşılaştırma için FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Benim deneyimime göre her güncellemede regression test çalıştırın.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: vLLM ile inference 4x hızlandı.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, MLflow ile experiment tracking şart.

E-ticaret tarafında bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Türkiye'deki kurumsal projelerde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Hemen denemek isteyenler için audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Hızlı bir Google araması yaparsanız FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Bizim ekipte Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

E-ticaret tarafında fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Vector DB seçerken MLflow ile experiment tracking şart.

Bizim ekipte kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Türkiye'deki kurumsal projelerde şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Kaggle yarışmalarında team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Sağlık verisi ile çalışırken Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Hemen denemek isteyenler için ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Latency optimize etmek için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Türkiye'deki kurumsal projelerde OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Hugging Face documentation'ında küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

E-ticaret tarafında maliyeti yarıya düşürdük.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Türkiye'deki kurumsal projelerde Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.