Temel Modeller Nedir ve Büyük Ölçekte Yapay Zekanın Uygulanmasına Nasıl Yardımcı Olabilirler?

Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar uzun süredir bir yapay zeka yatırım çılgınlığı yaşarken, prototipten üretime geçen yapay zeka projelerinin sayısı hala %53 civarında dalgalanıyor.

Uzmanlar, bunun genellikle teknik becerilerin, insan kaynaklarının ve diğer kullanım durumlarında yalıtılmış yapay zeka kavram kanıtını (PoC'ler) ölçeklendirme araçlarının olmamasından kaynaklandığına inanıyor. Ve elbette, muhtemelen yüksek eğitim maliyeti, AI modellerini farklı görevler için ayırır.

Nitelikli yapay zeka danışmanlarının rehberliğinde çok büyük hacimlerde etiketlenmemiş verileri kullanmak üzere eğitilmiş büyük makine öğrenimi modelleri gibi temel modeller, yapay zeka ölçeklenebilirliği ve maliyetlerinin göz korkutucu sorunlarına nihai yanıt olabilir.

Şirketiniz, kağıt tabanlı belgeleri düzenlenebilir metin dosyalarına dönüştürmekten sosyal medya incelemelerinde müşteri duygularını ortaya çıkarmaya kadar çeşitli görevleri geliştirmek veya otomatikleştirmek için bu tür modelleri bir başlangıç ​​noktası olarak kullanabilir. Ve temel modelleri gelecekteki görevler ve kullanım durumları için uyarlayarak yapay zeka mükemmelliğinizi buradan geliştirebilirsiniz.

Temel Modeller Nelerdir ve Şirketinizin Yapay Zekada Mükemmelleşmesine Nasıl Yardımcı Olabilirler?

Bir kayanın altında yaşamadıysanız, OpenAI'nin ChatGPT'sini duymuşsunuzdur. Bu dil modeli programı, denetimli öğrenme ve ince ayar aşamasında, insan geri bildiriminden (RLHF) öğrenmeyi güçlendirme yaklaşımlarını kullanarak muazzam miktarda konuşma metni özümsemiştir.

Bu üretken yapay zeka çözümü, girdi verilerini 175 milyar parametreye göre analiz edebilir ve yazılı dili derinlemesine anlayabilir. Diğer görevlerin yanı sıra soruları yanıtlayabilir, metni özetleyebilir ve çevirebilir, belirli bir konuda makaleler üretebilir ve kod yazabilir. İhtiyacınız olan tek şey, ChatGPT'ye doğru istemleri sağlamaktır.

OpenAI'nin çığır açan ürünü, bildiğimiz şekliyle yapay zeka uygulama geliştirmeyi dönüştürebilen temel modellerin yalnızca bir örneğidir.

Temel modeller, bildiğimiz yapay zeka gelişimini bozar. Ayrı kullanım senaryoları için birden çok modeli eğitmek yerine, artık birden çok departman ve iş işlevi genelinde görevleri geliştirmek veya tamamen otomatikleştirmek için önceden eğitilmiş bir yapay zeka çözümünden yararlanabilirsiniz.

ChatGPT gibi temel yapay zeka modelleri sayesinde şirketler, geliştirmek veya otomatikleştirmek istedikleri her görev için algoritmaları sıfırdan eğitmek zorunda kalmıyor. Bunun yerine, yalnızca kullanım durumunuza en uygun temel modelini seçmeniz ve elde etmek istediğiniz belirli bir hedef için performansında ince ayar yapmanız yeterlidir.

Temel modeller, eğitim verilerinin elde edilmesinin çok zor veya pahalı olabileceği sektörler için mükemmeldir. Bu endüstriler arasında sağlık hizmetleri, yaşam bilimleri, biyoteknoloji ve üretim sayılabilir.

Ne Tür Temel Yapay Zeka modelleri Vardır?

İş uygulamalarında yaygın olarak çeşitli temel AI modelleri kullanılır.

• Yarı denetimli öğrenme modelleri, etiketli ve etiketsiz verilerin bir karışımını içeren bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Amaç, bir modelin etiketlenmemiş veriler üzerindeki performansını iyileştirmek için etiketlenmiş verileri kullanmaktır. AI uzmanları, eğitim verilerini elde etmenin zor olduğu veya bir şirkete bir kol ve bir bacağa mal olacağı durumlarda yarı denetimli öğrenmeye yönelir. Bu, örneğin, çeşitli sağlık hizmetleri BT düzenlemelerinin yürürlüğe girdiği tıbbi ortamlarda olabilir. Yarı denetimli modellerin bazı yaygın örnekleri, önceden eğitilmiş metin belgesi ve web içeriği sınıflandırma algoritmalarını içerir.
• Denetimsiz öğrenme modelleri, tamamen etiketlenmemiş veri kümelerinde eğitilir. Eğitim verilerindeki kalıpları keşfederler veya kendi başlarına yapılandırırlar. Bu tür modeller, diğer şeylerin yanı sıra, bir eğitim veri kümesinde ortaya çıkardıkları parametrelere dayalı olarak bilgileri kümelere ayırabilir. Makine Öğrenimi (ML) mühendisleri, denetimsiz makine öğrenimi çözümleri oluşturmak ve bunların doğruluğunu artırmak için otomatik kodlayıcılara, K-Means'e, hiyerarşik kümelemeye ve diğer tekniklere başvurur.
• Takviyeli öğrenme modelleri, belirli bir eğitim olmaksızın çevreleriyle etkileşime girer. İstenilen bir sonuca ulaşıldığında - yani geliştiricilerin umduğu bir tahminde bulunulurken - modeller ödüllendirilir. Aksine, pekiştirmeli öğrenme modelleri yanlış varsayımlarda bulunduklarında cezalandırılır. Yaklaşım, AI algoritmalarının denetlenen ve yarı denetlenen muadillerinden daha karmaşık kararlar almasına olanak tanır. Takviyeli öğrenmenin bir örneği, otonom araçlar veya AlphaGo gibi oyun oynayan AI programları olabilir.
• Üretken yapay zeka modelleri, üzerinde eğitildikleri verilere benzer yeni veriler üretir. Bu veriler metin, resimler, ses klipleri ve videoları içerebilir. Önceki bölümde bahsedilen ChatGPT çözümü, bu temel yapay zeka modelleri kategorisine aittir. Üretken yapay zekanın diğer örnekleri arasında doğal dilde yazılmış açıklamalara dayalı görüntüler oluşturan DALL-E 2 aracı ve video içeriği üretmek için metin tabanlı girdiler kullanan Synthesia.io video platformu yer alır.
• Transfer öğrenme modelleri, eğitildikleri dışındaki görevleri çözebilir. Örneğin, bilgisayarla görme mühendisleri, nesne algılama için önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma algoritmalarından yararlanabilir. Ayrıca, müşteri duyarlılığı analizi gibi daha yoğun bilgi gerektiren görevler için mevcut NLP çözümlerinden yararlanabilir. Bazı popüler önceden eğitilmiş makine öğrenimi çözümleri arasında, nesne sınıflandırması ve görüntü algılama için güçlü modeller içeren bir bilgisayarla görme kitaplığı olan OpenCV ve üretken önceden eğitilmiş transformatör (GPT) gibi Hugging Face'in Transformers kitaplığı teklifleri yer alır. nesil (GPT-3) ChatGPT hizmetine güç sağlar.
• Meta-öğrenme modelleri, görev odaklı eşdeğerlerinin aksine, tam anlamıyla öğrenmeyi öğrenir. Belirli bir sorunu çözmek için verileri tüketmek yerine, bu tür modeller sorun çözme için genel stratejiler geliştirir. Bu şekilde, meta-öğrenme çözümleri, bellek ve bilgi işlem gücü gibi kaynaklarını daha verimli kullanırken yeni zorluklara kolayca uyum sağlayabilir. Makine öğrenimi uzmanları, eğitim verileri az olduğunda veya bir şirket iş dünyasında yapay zeka uygulamasına ilişkin kesin planlara sahip olmadığında meta-öğrenmeden yararlanır. TensorFlow, PyTorch ve diğer açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçeveleri, geliştiricilerin meta-öğrenme tekniklerini keşfetmesine olanak tanıyan araçlar sunar. Son olarak, Google gibi bulut bilgi işlem sağlayıcıları, makine öğrenimi uzmanlarının ve yeni başlayanların AutoML kullanarak özel makine öğrenimi modelleri geliştirmesine yardımcı olur.

Belirli uygulamaya ve sahip olduğunuz veri türüne bağlı olarak, bir temel model diğerinden daha uygun olabilir. Şirketiniz, iş hedeflerinizi karşılaması koşuluyla, biraz ince ayar gerektiren açık kaynaklı bir çözüm veya kullanıma hazır bir üçüncü taraf ürünü arasında seçim yapmakta özgürdür.

Bir Sonraki Projeniz için Foundation Yapay Zeka Modellerinden Yararlanmanın En Önemli 3 Nedeni

Bağımsız, göreve yönelik makine öğrenimi modelleriyle karşılaştırıldığında temel modeller, daha az veri dahil edilerek ve minimum ince ayarla güvenilir yapay zeka çözümlerinin daha hızlı ve daha ucuza oluşturulmasına yardımcı olur. Tek bir kuruluşun elde edebileceğinden daha fazla veri üzerinde eğitilen temel modellerin ilk günden itibaren yüksek doğruluk gösterdiğinden bahsetmiyorum bile.

Aşağıda, temel AI modellerinin avantajlarının bir özetini bulacaksınız.

• Temel modeller, yapay zekayı daha hızlı, daha ucuza ve daha az kaynakla uygulamanıza yardımcı olur. Bir yapay zeka çözümü oluşturmak ve dağıtmak, önemli ölçüde zaman ve kaynak gerektirir. Her yeni uygulama için, iyi etiketlenmiş ayrı bir veri setine ihtiyacınız vardır. Elinizde yoksa, bu bilgileri bulması, temizlemesi ve etiketlemesi için bir veri uzmanları ekibine ihtiyacınız olacaktır. IBM AI CTO'su Dakshi Agrawal'a göre temel modeller, belirli bir kullanım durumuna bağlı olarak veri etiketleme gereksinimlerinin 10-200 kat azaltılmasına yardımcı oluyor ve bu da önemli maliyet tasarruflarına dönüşüyor. İş tarafında, artan bulut bilgi işlem giderlerini de göz önünde bulundurmalısınız. Örneğin Google, DeepMind'i satın almak için milyonlar harcadı. Yapay zeka projeniz bunun yarısı kadar iddialı olmasa da, yapay zeka uygulamanızı çalışır duruma getirmek için tek başına bulut sunucusu maliyetlerine kolayca 300.000 ABD doları harcayabilirsiniz. Üretken yapay zeka çözümleri gibi temel modellerin kullanılmasının bir başka nedeni de, Ar-Ge'ye büyük yatırımlar yapmadan farklı konseptleri hızlı bir şekilde prototipleme ve test etme fırsatıdır.
• Farklı uygulamalar oluşturmak için temel yapay zeka modellerini yeniden kullanabilirsiniz. Adlarından da anlaşılacağı gibi, yapay zeka temel modelleri, birden çok yapay zeka uygulaması için temel işlevi görebilir. Araba kullanmayı düşünün. Ehliyetinizi aldıktan sonra, her yeni araç alımınızda sınavı geçmek zorunda değilsiniz. Benzer şekilde, alana özgü içeriği işlemek için metinleri özetleyen genel amaçlı bir temel modeli eğitmek için daha az miktarda etiketli veri kullanabilirsiniz. Ve temel modeller de "ortaya çıkma" yeteneklerine sahiptir; bu, bir kez eğitilen bir modelin ele alması gerekmeyen sorunları çözmeyi öğrenebileceği veya eğitim verilerinden beklenmedik içgörüler toplayabileceği anlamına gelir.
• Foundation AI modelleri, şirketinizin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur. Tek bir büyük makine öğrenimi modelini eğitmek, ömürleri boyunca beş araba çalıştırmakla aynı çevresel ayak izine sahip olabilir. Bu kadar ağır bir karbon ayak izi, işletmelerin %66'sının enerji kullanım verimliliğini artırırken, diğer işletmelerin %49'unun yeni iklim dostu hizmetler ve ürünler geliştirmesiyle keskin bir tezat oluşturuyor. Temel yapay zeka modelleriyle, akıllı algoritmaları daha hızlı eğitebilir ve bilgi işlem kaynaklarını akıllıca kullanabilirsiniz - bu modellerin, birkaç görevi aynı anda yürütmenize olanak tanıyan donanım paralelliğinden yararlanan mimarisi sayesinde.

"Yapay zekanın geleceği" olarak kabul edilen temel modeller, yapay zekadan yararlanma eşiğini düşürür ve işletmelerin modelleri diğer kullanım durumlarında ve şirket genelinde ölçeklendirmesine yardımcı olarak başarısız yapay zeka kavram kanıtlama döngüsünü potansiyel olarak sona erdirebilir.

Ancak her fırsatla birlikte bir meydan okuma gelir.

Temel Modellerini Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

Temel AI modellerinin göze çarpan tek dezavantajı, bazı operasyonlarını açıklamanın zorluğudur.

Büyük temel modelleri, o kadar çok eğitim verisi kullanabilir ve o kadar çok derin katmana sahip olabilir ki, algoritmaların sonuçlara nasıl ulaştığını belirlemek bazen zordur.

Temel modellerin kara kutu yapısı, siber suçlular için de bir arka kapı bırakır. Bilgisayar korsanları, veri zehirlenmesi saldırıları başlatabilir ve yapay zeka yanlılığını ortaya koyarak yapay zekanın etik sorunlarını daha da kötüleştirebilir.

Teknoloji şirketleri, yapay zeka temel modellerinin kullanımıyla ilgili tartışmalardan kaçınmak için kamuya açık yapay zeka projeleri için bir altyapı oluşturmak üzere hükümetlerle güçlerini birleştirmelidir. Yapay zeka tedarikçileri ayrıca hangi veri kümelerini kullandıklarını ve modellerini nasıl eğittiklerini açıklamalıdır.

Stanford HAI fakültesi ve bilgisayar bilimleri profesörü Percy Liang'ın Venture Beat ile yaptığı son röportajda belirttiği gibi, “Daha çok ilk günlerdeyiz, bu nedenle AI için profesyonel normlar az gelişmiş durumda. Bu nedenle, bir topluluk olarak, bu teknolojinin etik ve sosyal açıdan sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve uygulanmasını sağlamak için şimdi harekete geçmemiz zorunludur.”

Kuruluşunuzda Temel Modelleri Kullanmaya Başlamak İçin Ne Gerekir?

Son on yılını şirketlerin yapay zeka sistemlerini uygulamalarına yardım ederek geçirmiş biri olarak Itrex ekibi, yapay zekada bir değişime tanık oluyor.

Belirli görevleri tek bir etki alanında yürüten sistemler, yerini daha genel olarak öğrenen ve sektörler ve kullanım durumları genelinde çalışan geniş yapay zekaya bırakır. Büyük, etiketlenmemiş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş ve çeşitli uygulamalar için ince ayar yapılmış temel modeller bu dönüşümü yönlendiriyor.

Şirketiniz rakiplerinizin önüne geçmeye ve yapay zeka sistemlerinizden daha hızlı yatırım getirisi almaya hazırsa, temel modellerin uygulanması için üst düzey bir stratejiyi burada bulabilirsiniz.

1. Verilerinizi toplayın ve önceden işleyin. İlk adım, bir temel AI modeline besleyeceğiniz verilerin toplanmasını ve önceden işlenmesini içerir. Bu verilerin kalitesi ve çeşitliliği, ince ayarlı modelin doğru ve sağlam olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.
2. Bir temel modeli seçin. Piyasada birçok önceden eğitilmiş AI temel modeli mevcuttur. Bazı popüler çözümler, diğerlerinin yanı sıra BERT, GPT ve ResNet'i içerir. Çözmek istediğiniz göreve ve sahip olduğunuz veri türüne göre doğru temel modelini seçmek önemlidir.
3. Modeli iş hedeflerinize göre düzenleyin. Temel modeliniz ve verileriniz hazır olduğunda, modelin parametrelerini özel görevinize göre ayarlayabilirsiniz. Bu hedefe ulaşmanın bir yolu, temel modelin önceden eğitilmiş ağırlıklarını başlangıç ​​noktası olarak kullandığınız ve bunları eğitim verilerinize göre ayarladığınız aktarım öğrenimidir.
4. Modeli değerlendirin. İnce ayardan sonra, modelin iyi çalışıp çalışmadığını ve daha fazla ayarlama gerekip gerekmediğini belirlemek çok önemlidir. Temel modelin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi standart ölçütleri kullanabilirsiniz.
5. AI çözümünüzü dağıtın. İnce ayarlı modelinizin performansından memnun kaldığınızda, onu bir üretim ortamında konuşlandırabilirsiniz. AI modellerini dağıtmak için çeşitli seçenekler arasında bulut tabanlı platformlar, şirket içi sunucular veya uç cihazlar yer alır.

Yapay zeka temel modellerini uygulamanın teknik uzmanlık ve özel donanım ve yazılıma erişim gerektirdiğini unutmamak önemlidir. Bu nedenle, sürecin etkili bir şekilde yapıldığından emin olmak için uzman bir yapay zeka sağlayıcısı ile ortaklık yapmak veya bir yapay zeka uzmanlarından oluşan bir ekibe danışmak yararlı olabilir.

Yapay zeka ihtiyaçlarınızı tartışmak için bize yazın! Şirketinizin yapay zekaya hazır olup olmadığını değerlendireceğiz, verilerinizi denetleyeceğiz ve algoritmik analiz için hazırlayacağız ve yapay zekaya başlamak için doğru temel modeli seçeceğiz!

Bu makale ilk olarak Itrex web sitesinde yayınlanmıştır.