Büyük Dil Modelleri (LLM): 2023'te Eksiksiz Kılavuz
LLM hakkında bilmeniz gereken her şey
E-Kitabı indir
Giriş
Hiç Google veya Alexa'nın sizi nasıl "anladığını" görünce şaşırıp kafanızı kaşıdınız mı? Yoksa kendinizi kulağa ürkütücü bir şekilde insan gibi gelen, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir makale okurken mi buldunuz? Yalnız değilsin. Perdeyi geri çekmenin ve sırrı ortaya çıkarmanın zamanı geldi: Büyük Dil Modelleri veya LLM'ler.
Bunlar nedir, soruyorsun? LLM'leri gizli sihirbazlar olarak düşünün. Dijital sohbetlerimize güç veriyorlar, karışık ifadelerimizi anlıyorlar ve hatta bizim gibi yazıyorlar. Hayatlarımızı dönüştürüyorlar, bilim kurguyu gerçeğe dönüştürüyorlar.
Bu kılavuz LLM ile ilgili her şeyi içerir. Neler yapabildiklerini, neleri yapamadıklarını ve nerede kullanıldıklarını keşfedeceğiz. Sade ve basit bir dille hepimizi nasıl etkilediklerini inceleyeceğiz.
Öyleyse, LLM'lere doğru heyecan verici yolculuğumuza başlayalım.
Bu Kılavuz kimler içindir?
Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:
- Düzenli olarak büyük miktarda veri toplayan tüm girişimciler ve tek girişimciler
- Yapay zeka ve makine öğrenimi veya süreç optimizasyon tekniklerini kullanmaya başlayan profesyoneller
- Yapay zeka modülleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
- Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Büyük Dil Modelleri nelerdir?
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan benzeri metinleri işlemek, anlamak ve oluşturmak için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka (AI) sistemleridir. Derin öğrenme tekniklerine dayalıdırlar ve genellikle web siteleri, kitaplar ve makaleler gibi çeşitli kaynaklardan milyarlarca kelime içeren devasa veri kümeleri üzerinde eğitilirler. Bu kapsamlı eğitim, LLM'lerin dil, dilbilgisi, bağlam ve hatta genel bilginin bazı yönlerini kavramasını sağlar.
OpenAI'nin GPT-3'ü gibi bazı popüler LLM'ler, karmaşık dil görevlerini dikkate değer bir yeterlilikle halletmelerine olanak tanıyan, dönüştürücü adı verilen bir tür sinir ağı kullanır. Bu modeller, aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilir:
- Soruları cevaplama
- Metni özetleme
- Çeviri dilleri
- içerik oluşturma
- Kullanıcılarla etkileşimli konuşmalar yapmak bile
LLM'ler gelişmeye devam ettikçe, müşteri hizmetleri ve içerik oluşturmadan eğitim ve araştırmaya kadar çeşitli sektörlerdeki çeşitli uygulamaları geliştirmek ve otomatikleştirmek için büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, teknoloji ilerledikçe ele alınması gereken önyargılı davranış veya kötüye kullanım gibi etik ve toplumsal kaygıları da gündeme getiriyorlar.
Yüksek Lisans Veri Külliyatı Oluşturmada Temel Faktörler
Dil modellerini başarılı bir şekilde eğitmek için kapsamlı bir veri topluluğu oluşturmalısınız. Bu süreç, geniş miktarda veri toplamayı ve bu verilerin yüksek kalitesini ve alaka düzeyini sağlamayı içerir. Dil modeli eğitimi için etkili bir veri kütüphanesinin gelişimini önemli ölçüde etkileyen temel hususlara bakalım.
Miktarın Yanında Veri Kalitesine de Öncelik Verin
Dil modellerinin eğitimi için büyük bir veri kümesi esastır. Ancak veri kalitesine çok fazla önem verilmektedir. Kapsamlı ancak kötü yapılandırılmış verilerle eğitilen modeller hatalı sonuçlara yol açabilir.
Tersine, daha küçük, titizlikle seçilmiş veri kümeleri genellikle üstün performansa yol açar. Bu gerçek, veri toplamada dengeli bir yaklaşımın önemini göstermektedir. Verilerin temsili, çeşitli ve modelin amaçlanan kapsamına uygun olması dikkatli bir seçim, temizlik ve düzenleme gerektirir.
Uygun Veri Kaynaklarını Seçin
Veri kaynaklarının seçimi modelin özel uygulama hedefleriyle uyumlu olmalıdır.
- Konuşma, röportaj gibi kaynaklardan faydalanacak diyalog üreten modeller çok değerlidir.
- Kod oluşturmaya odaklanan modeller, iyi belgelenmiş kod depolarından yararlanacaktır.
- Edebi eserler ve senaryolar, yaratıcı yazmayı hedefleyenler için zengin bir eğitim materyali sunar.
Hedeflenen dilleri ve konuları kapsayan verileri eklemelisiniz. Modeli, belirlenen etki alanında etkili bir şekilde performans gösterecek şekilde uyarlamanıza yardımcı olur.
Sentetik Veri Üretimini Kullanın
Veri kümenizi sentetik verilerle geliştirmek boşlukları doldurabilir ve kapsamını genişletebilir. Gerçek dünyadaki kalıpları yansıtan yapay veriler oluşturmak için veri artırmayı, metin oluşturma modellerini ve kural tabanlı oluşturmayı kullanabilirsiniz. Bu strateji, modelin dayanıklılığını artırmak ve önyargıların azaltılmasına yardımcı olmak için eğitim setinin çeşitliliğini genişletir.
Modelin hedef etki alanında dili anlama ve oluşturma becerisine olumlu katkıda bulunabilmesi için sentetik verilerin kalitesini doğruladığınızdan emin olun.
Otomatik Veri Toplama İşlemini Uygulayın
Veri toplama sürecinin otomasyonu, yeni ve ilgili verilerin tutarlı şekilde entegrasyonunu kolaylaştırır. Bu yaklaşım veri edinimini kolaylaştırır, ölçeklenebilirliği artırır ve tekrarlanabilirliği destekler.
Web kazıma araçlarını, API'leri ve veri alma çerçevelerini kullanarak çeşitli veri kümelerini verimli bir şekilde toplayabilirsiniz. Yüksek kaliteli, alakalı verilere odaklanmak için bu araçlarda ince ayar yapabilirsiniz. Model için eğitim materyalini optimize ederler. Doğruluklarını ve etik bütünlüklerini korumak için bu otomatik sistemleri sürekli olarak izlemelisiniz.
Büyük Dil Modellerinin Popüler Örnekleri
Farklı sektör dikeylerinde yaygın olarak kullanılan LLM'lerin birkaç önemli örneğini burada bulabilirsiniz:
Resim Kaynak: Veri Bilimine Doğru
Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Yapı Taşlarını Anlamak
LLM'lerin yeteneklerini ve işleyişini tam olarak kavramak için, kendimizi bazı temel kavramlara alıştırmak önemlidir. Bunlar şunları içerir:
Kelime Gömme
Bu, kelimeleri yapay zeka modellerinin yorumlayabileceği sayısal bir formata çevirme pratiğini ifade eder. Özünde, kelime yerleştirme yapay zekanın dilidir. Her kelime, eğitim verilerindeki bağlamına dayalı olarak anlamsal anlamını kapsayan yüksek boyutlu bir vektör olarak temsil edilir. Bu vektörler, AI'nın kelimeler arasındaki ilişkileri ve benzerlikleri anlamasına olanak tanıyarak modelin kavrayışını ve performansını geliştirir.
Dikkat Mekanizmaları
Bu gelişmiş bileşenler, AI modelinin bir çıktı oluştururken girdi metni içindeki belirli öğelere diğerlerine göre öncelik vermesine yardımcı olur. Örneğin, çeşitli duygularla dolu bir cümlede, bir dikkat mekanizması duygu içeren kelimelere daha fazla ağırlık verebilir. Bu strateji, yapay zekanın bağlamsal olarak daha doğru ve incelikli yanıtlar üretmesini sağlar.
Transformers
Transformatörler, LLM araştırmasında yaygın olarak kullanılan gelişmiş bir sinir ağı mimarisini temsil eder. Transformatörleri diğerlerinden ayıran şey, öz-dikkat mekanizmalarıdır. Bu mekanizma, modelin girdi verilerinin tüm bölümlerini sıralı düzen yerine aynı anda tartmasına ve dikkate almasına olanak tanır. Sonuç, doğal dil işleme görevlerinde yaygın bir zorluk olan metindeki uzun vadeli bağımlılıkların ele alınmasında bir gelişmedir.
İnce ayar
En gelişmiş LLM'ler bile, belirli görevlerde veya alanlarda mükemmelleşmek için biraz terzilik gerektirir. İnce ayarın devreye girdiği yer burasıdır. Bir model başlangıçta büyük bir veri kümesi üzerinde eğitildikten sonra, daha da geliştirilebilir veya daha küçük, daha spesifik bir veri kümesi üzerinde 'ince ayar' yapılabilir. Bu süreç, modelin genelleştirilmiş dil anlama yeteneklerini daha özel bir göreve veya bağlama uyarlamasına olanak tanır.
Hızlı Mühendislik
Girdi istemleri, LLM'lerin çıktılar üretmesi için başlangıç noktası görevi görür. Hızlı mühendislik olarak bilinen bir uygulama olan bu istemleri etkili bir şekilde oluşturmak, modelin yanıtlarının kalitesini büyük ölçüde etkileyebilir. Bu, modelin istemleri nasıl yorumladığı ve tepkiler ürettiği konusunda keskin bir anlayış gerektiren, sanat ve bilimin bir karışımıdır.
Önyargı
LLM'ler eğitildikleri verilerden öğrendikçe, bu verilerde bulunan herhangi bir önyargı, modelin davranışına sızabilir. Bu, modelin çıktılarında ayrımcı veya haksız eğilimler olarak ortaya çıkabilir. Bu önyargıları ele almak ve hafifletmek, yapay zeka alanında önemli bir zorluktur ve etik açıdan sağlam LLM'ler geliştirmenin çok önemli bir yönüdür.
yorumlanabilir
LLM'lerin karmaşıklığı göz önüne alındığında, neden belirli kararlar aldıklarını veya belirli çıktılar ürettiklerini anlamak zor olabilir. Yorumlanabilirlik olarak bilinen bu özellik, devam eden araştırmaların önemli bir alanıdır. Yorumlanabilirliği artırmak, yalnızca sorun gidermeye ve model iyileştirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinde güveni ve şeffaflığı da destekler.
LLM modelleri nasıl eğitilir?
Büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek, birkaç önemli adımı içeren oldukça büyük bir başarıdır. İşlemin basitleştirilmiş, adım adım özetini burada bulabilirsiniz:
- Metin Verilerini Toplama: Bir LLM eğitimi, çok miktarda metin verisinin toplanmasıyla başlar. Bu veriler kitaplardan, web sitelerinden, makalelerden veya sosyal medya platformlarından gelebilir. Amaç, insan dilinin zengin çeşitliliğini yakalamaktır.
- Verileri Temizleme: Ham metin verileri daha sonra ön işleme adı verilen bir süreçte düzenlenir. Bu, istenmeyen karakterleri kaldırmak, metni belirteç adı verilen daha küçük parçalara bölmek ve hepsini modelin çalışabileceği bir formata dönüştürmek gibi görevleri içerir.
- Verileri Bölme: Ardından, temiz veriler iki kümeye bölünür. Modeli eğitmek için eğitim verileri olan bir küme kullanılacaktır. Diğer küme olan doğrulama verileri, daha sonra modelin performansını test etmek için kullanılacaktır.
- Modeli Kurma: LLM'nin mimari olarak bilinen yapısı daha sonra tanımlanır. Bu, sinir ağı türünün seçilmesini ve ağ içindeki katmanların ve gizli birimlerin sayısı gibi çeşitli parametrelere karar verilmesini içerir.
- Modeli Eğitmek: Asıl eğitim şimdi başlıyor. LLM modeli, eğitim verilerine bakarak, şimdiye kadar öğrendiklerine dayanarak tahminler yaparak ve ardından tahminleri ile gerçek veriler arasındaki farkı azaltmak için dahili parametrelerini ayarlayarak öğrenir.
- Modeli Kontrol Etme: LLM modelinin öğrenmesi, doğrulama verileri kullanılarak kontrol edilir. Bu, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini görmeye ve daha iyi performans için modelin ayarlarını değiştirmeye yardımcı olur.
- Modeli Kullanmak: Eğitim ve değerlendirme sonrasında LLM modeli kullanıma hazırdır. Artık, verilen yeni girdilere dayalı olarak metin üreteceği uygulamalara veya sistemlere entegre edilebilir.
- Modeli Geliştirmek: Son olarak, her zaman iyileştirme için yer vardır. LLM modeli, güncellenmiş veriler kullanılarak veya geri bildirime ve gerçek dünya kullanımına dayalı ayarlar düzenlenerek zaman içinde daha da geliştirilebilir.
Unutmayın, bu süreç, güçlü işlem birimleri ve büyük depolama gibi önemli hesaplama kaynaklarının yanı sıra makine öğreniminde uzmanlaşmış bilgi gerektirir. Bu nedenle genellikle gerekli altyapı ve uzmanlığa erişimi olan özel araştırma kuruluşları veya şirketler tarafından yapılır.
LLM, Denetimli veya Denetimsiz Öğrenmeye mi Dayanıyor?
Büyük dil modelleri genellikle denetimli öğrenme adı verilen bir yöntem kullanılarak eğitilir. Basit bir ifadeyle bu, onlara doğru cevapları gösteren örneklerden öğrendikleri anlamına gelir.
Bir çocuğa resimler göstererek kelimeleri öğrettiğinizi hayal edin. Onlara bir kedi resmi gösterip "kedi" dersiniz ve o resmi kelimeyle ilişkilendirmeyi öğrenirler. Denetimli öğrenme böyle çalışır. Modele çok sayıda metin ("resimler") ve karşılık gelen çıktılar ("kelimeler") verilir ve bunları eşleştirmeyi öğrenir.
Dolayısıyla, bir LLM'ye bir cümle verirseniz, örneklerden öğrendiklerine dayanarak bir sonraki kelimeyi veya cümleyi tahmin etmeye çalışır. Bu şekilde, anlamlı ve bağlama uyan metinlerin nasıl üretileceğini öğrenir.
Bununla birlikte, bazen LLM'ler de biraz denetimsiz öğrenme kullanır. Bu, çocuğun farklı oyuncaklarla dolu bir odayı keşfetmesine ve kendi başına öğrenmesine izin vermek gibidir. Model, "doğru" cevaplar söylenmeden etiketlenmemiş verilere, öğrenme modellerine ve yapılara bakar.
Denetimli öğrenme, etiketli çıktı verilerini kullanmayan denetimsiz öğrenmenin aksine, girdiler ve çıktılarla etiketlenmiş verileri kullanır.
Özetle, LLM'ler esas olarak denetimli öğrenme kullanılarak eğitilirler, ancak keşif analizi ve boyut indirgeme gibi yeteneklerini geliştirmek için denetimsiz öğrenmeyi de kullanabilirler.
Büyük Bir Dil Modeli Eğitmek İçin Gerekli Veri Hacmi (GB Olarak) Ne Kadardır?
Konuşma verisi tanıma ve ses uygulamaları için olasılıklar dünyası çok büyüktür ve bunlar çeşitli endüstrilerde çok sayıda uygulama için kullanılmaktadır.
Büyük bir dil modelini eğitmek, özellikle gerekli veriler söz konusu olduğunda, herkese uyan tek bir süreç değildir. Bir dizi şeye bağlıdır:
- Model tasarımı.
- Hangi işi yapması gerekiyor?
- Kullanmakta olduğunuz veri türü.
- Ne kadar iyi performans göstermesini istiyorsunuz?
Bununla birlikte, LLM'leri eğitmek genellikle büyük miktarda metin verisi gerektirir. Ama ne kadar kütleden bahsediyoruz? Peki, gigabaytların (GB) çok ötesinde düşünün. Genellikle terabayt (TB) ve hatta petabayt (PB) veriye bakarız.
Çevredeki en büyük LLM'lerden biri olan GPT-3'ü düşünün. üzerinde eğitilir 570 GB metin verisi. Daha küçük LLM'ler daha azına ihtiyaç duyabilir – belki 10-20 GB veya hatta 1 GB gigabayt – ama yine de çok fazla.
Ancak bu sadece verilerin boyutuyla ilgili değil. Kalite de önemlidir. Modelin etkili bir şekilde öğrenmesine yardımcı olmak için verilerin temiz ve çeşitli olması gerekir. İhtiyacınız olan bilgi işlem gücü, eğitim için kullandığınız algoritmalar ve sahip olduğunuz donanım kurulumu gibi bulmacanın diğer önemli parçalarını da unutamazsınız. Tüm bu faktörler, bir LLM eğitiminde büyük rol oynar.
Büyük Dil Modellerinin Yükselişi: Neden Önemli?
LLM'ler artık sadece bir kavram veya deney değildir. Dijital ortamımızda giderek daha kritik bir rol oynuyorlar. Ama bu neden oluyor? Bu LLM'leri bu kadar önemli yapan nedir? Bazı temel faktörleri inceleyelim.
İnsan Metnini Taklit Etmede Ustalık
LLM'ler, dile dayalı görevleri ele alma şeklimizi değiştirdi. Sağlam makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulan bu modeller, bağlam, duygu ve hatta alaycılık dahil olmak üzere insan dilinin nüanslarını bir dereceye kadar anlama yeteneği ile donatılmıştır. İnsan dilini taklit etme yeteneği sadece bir yenilik değil, önemli sonuçları var.
LLM'lerin gelişmiş metin oluşturma yetenekleri, içerik oluşturmadan müşteri hizmetleri etkileşimlerine kadar her şeyi geliştirebilir.
Bir dijital asistana karmaşık bir soru sorabildiğinizi ve yalnızca anlamlı olmakla kalmayıp aynı zamanda tutarlı, ilgili ve sohbet havasında verilen bir yanıt aldığınızı hayal edin. LLM'lerin sağladığı şey budur. Daha sezgisel ve ilgi çekici bir insan-makine etkileşimini besliyor, kullanıcı deneyimlerini zenginleştiriyor ve bilgiye erişimi demokratikleştiriyor.
Uygun Fiyatlı Bilgi İşlem Gücü
Bilgisayar alanında paralel gelişmeler olmadan LLM'lerin yükselişi mümkün olmazdı. Daha spesifik olarak, hesaplama kaynaklarının demokratikleşmesi, LLM'lerin evriminde ve benimsenmesinde önemli bir rol oynamıştır.
Bulut tabanlı platformlar, yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına benzeri görülmemiş erişim sunuyor. Bu şekilde, küçük ölçekli kuruluşlar ve bağımsız araştırmacılar bile gelişmiş makine öğrenimi modellerini eğitebilir.
Ayrıca, işlem birimlerindeki (GPU'lar ve TPU'lar gibi) gelişmeler, dağıtılmış bilgi işlemin yükselişiyle birleştiğinde, milyarlarca parametreli modellerin eğitilmesini mümkün kıldı. Bilgi işlem gücünün bu artan erişilebilirliği, LLM'lerin büyümesini ve başarısını mümkün kılarak, alanda daha fazla yenilik ve uygulamaya yol açıyor.
Değişen Tüketici Tercihleri
Bugünün tüketicileri sadece cevaplar istemiyor; ilgi çekici ve ilişkilendirilebilir etkileşimler istiyorlar. Daha fazla insan dijital teknolojiyi kullanarak büyüdükçe, daha doğal ve insani hissettiren teknolojiye olan ihtiyacın arttığı açıktır. LLM'ler bu beklentileri karşılamak için eşsiz bir fırsat sunuyor. Bu modeller, insan benzeri metinler üreterek, kullanıcı memnuniyetini ve sadakatini artırabilen ilgi çekici ve dinamik dijital deneyimler oluşturabilir. İster müşteri hizmetleri sağlayan yapay zeka sohbet botları, isterse haber güncellemeleri sağlayan sesli asistanlar olsun, LLM'ler bizi daha iyi anlayan bir yapay zeka çağını başlatıyor.
Yapılandırılmamış Veri Altın Madeni
E-postalar, sosyal medya gönderileri ve müşteri incelemeleri gibi yapılandırılmamış veriler, bir içgörü hazinesidir. üzerinde olduğu tahmin edilmektedir %80 kurumsal verilerin yüzdesi yapılandırılmamış ve hızla büyüyor %55 yıl başına. Bu veriler, uygun şekilde kullanılırsa işletmeler için bir altın madeni.
LLM'ler, bu tür verileri ölçekte işleme ve anlamlandırma yetenekleriyle burada devreye giriyor. Duyarlılık analizi, metin sınıflandırması, bilgi çıkarma ve daha fazlası gibi görevlerin üstesinden gelebilirler ve böylece değerli içgörüler sağlarlar.
İster sosyal medya gönderilerinden trendleri belirleme, ister incelemelerden müşteri duyarlılığını ölçme olsun, LLM'ler işletmelerin büyük miktarda yapılandırılmamış veride gezinmesine ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı oluyor.
Genişleyen NLP Pazarı
LLM'lerin potansiyeli, hızla büyüyen doğal dil işleme (NLP) pazarında yansıtılmaktadır. Analistler, NLP pazarının 11'de 2020 milyar dolardan 35'da 2026 milyar doların üzerine. Ancak genişleyen sadece pazarın büyüklüğü değil. Modellerin kendileri de hem fiziksel boyut hem de ele aldıkları parametre sayısı bakımından büyüyor. Aşağıdaki şekilde (resim kaynağı: bağlantı) görüldüğü gibi, LLM'lerin yıllar içindeki gelişimi, artan karmaşıklıklarının ve kapasitelerinin altını çizmektedir.
Büyük Dil Modellerinin Popüler Kullanım Durumları
LLM'nin en önemli ve en yaygın kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:
- Doğal Dilde Metin Oluşturma: Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), doğal dilde metinleri özerk bir şekilde üretmek için yapay zekanın ve hesaplamalı dilbilimin gücünü birleştirir. Makale yazmak, şarkı hazırlamak veya kullanıcılarla sohbet etmek gibi çeşitli kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayabilirler.
- Makineler aracılığıyla çeviri: LLM'ler, herhangi bir dil çifti arasında metin çevirmek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Bu modeller, hem kaynak hem de hedef dillerin dilsel yapısını kavramak için tekrarlayan sinir ağları gibi derin öğrenme algoritmalarından yararlanır ve böylece kaynak metnin istenen dile çevrilmesini kolaylaştırır.
- Özgün İçerik Üretmek: LLM'ler, makinelerin tutarlı ve mantıksal içerik üretmesi için yollar açtı. Bu içerik, blog gönderileri, makaleler ve diğer içerik türleri oluşturmak için kullanılabilir. Modeller, içeriği yeni ve kullanıcı dostu bir şekilde biçimlendirmek ve yapılandırmak için derin öğrenme deneyimlerinden yararlanır.
- Duyguları Analiz Etmek: Büyük Dil Modellerinin ilginç bir uygulaması duygu analizidir. Burada model, açıklamalı metinde bulunan duygusal durumları ve hisleri tanımak ve kategorize etmek için eğitilmiştir. Yazılım, pozitiflik, negatiflik, tarafsızlık ve diğer karmaşık duygular gibi duyguları tanımlayabilir. Bu, çeşitli ürün ve hizmetler hakkında müşteri geri bildirimleri ve görüşleri hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.
- Metni Anlamak, Özetlemek ve Sınıflandırmak: LLM'ler, AI yazılımının metni ve içeriğini yorumlaması için uygun bir yapı oluşturur. Modele çok büyük miktarda veriyi anlaması ve incelemesi talimatını veren LLM'ler, yapay zeka modellerinin metni farklı biçim ve kalıplarda anlamasına, özetlemesine ve hatta kategorilere ayırmasına olanak tanır.
- Soruları Cevaplamak: Büyük Dil Modelleri, Soru Yanıtlama (QA) sistemlerini bir kullanıcının doğal dil sorgusunu doğru bir şekilde algılama ve yanıtlama yeteneğiyle donatır. Bu kullanım örneğinin popüler örnekleri arasında, bir sorgunun bağlamını inceleyen ve kullanıcı sorularına ilgili yanıtlar vermek için geniş bir metin koleksiyonunu gözden geçiren ChatGPT ve BERT yer alır.
Güvenlik ve Uyumluluğun LLM Veri Stratejilerine Entegre Edilmesi
Yüksek Lisans veri toplama ve işleme çerçevelerine sağlam güvenlik ve uyumluluk önlemlerinin yerleştirilmesi, verilerin şeffaf, güvenli ve etik kullanımını sağlamanıza yardımcı olabilir. Bu yaklaşım birkaç temel eylemi kapsar:
- Güçlü Şifrelemeyi Uygulayın: Güçlü şifreleme yöntemleri kullanarak, beklemedeki ve aktarım halindeki verileri koruyun. Bu adım, bilgileri yetkisiz erişime ve ihlallere karşı korur.
- Erişim Kontrollerini ve Kimlik Doğrulamasını Oluşturun: Kullanıcı kimliklerini doğrulamak ve verilere erişimi kısıtlamak için sistemler kurun. Yalnızca yetkili personelin hassas bilgilerle etkileşime girebilmesini sağlayacaktır.
- Günlük Kaydı ve İzleme Sistemlerini Entegre Edin: Veri kullanımını izlemek ve potansiyel güvenlik tehditlerini belirlemek için sistemleri dağıtın. Bu proaktif izleme, veri ekosisteminin bütünlüğünü ve güvenliğini korumaya yardımcı olur.
- Uyumluluk Standartlarına Uyun: Veri güvenliğini ve gizliliğini düzenleyen GDPR, HIPAA ve PCI DSS gibi ilgili düzenlemelere uyun. Düzenli denetimler ve kontroller uyumluluğu doğrulayarak uygulamaların sektöre özel yasal ve etik standartlara uygun olmasını sağlar.
- Etik Veri Kullanımı Yönergelerini Belirleyin: Verilerin adil, şeffaf ve hesap verebilir kullanımını belirleyen politikalar geliştirin ve uygulayın. Bu yönergeler paydaşların güveninin korunmasına yardımcı olur ve Yüksek Lisans'lar için güvenli bir eğitim ortamını destekler.
Bu eylemler, LLM eğitimi için veri yönetimi uygulamalarını toplu olarak güçlendirir. İlgili tüm paydaşlara fayda sağlayan bir güven ve güvenlik temeli oluşturur.
Büyük Dil Modelinde İnce Ayar Yapma
Büyük bir dil modelinde ince ayar yapmak, titiz bir açıklama sürecini içerir. Shaip, bu alandaki uzmanlığı ile bu çabaya önemli ölçüde yardımcı olabilir. ChatGPT gibi modelleri eğitmek için kullanılan bazı açıklama yöntemleri şunlardır:
Konuşma Bölümü (POS) Etiketleme
Cümlelerdeki sözcükler, fiiller, isimler, sıfatlar vb. gibi dilbilgisel işlevleriyle etiketlenir. Bu süreç, modelin dilbilgisini ve sözcükler arasındaki bağlantıları anlamasına yardımcı olur.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)
Bir cümle içindeki kuruluşlar, konumlar ve kişiler gibi adlandırılmış varlıklar işaretlenir. Bu alıştırma, modele sözcüklerin ve tümcelerin anlamsal anlamlarını yorumlamada yardımcı olur ve daha kesin yanıtlar sağlar.
Duygu Analizi
Metin verilerine pozitif, nötr veya negatif gibi duyarlılık etiketleri atanır ve modelin cümlelerin duygusal alt tonunu kavramasına yardımcı olur. Duyguları ve görüşleri içeren soruları yanıtlarken özellikle yararlıdır.
Koreferans Çözünürlüğü
Bir metnin farklı bölümlerinde aynı varlığa atıfta bulunulan örneklerin belirlenmesi ve çözümlenmesi. Bu adım, modelin cümlenin bağlamını anlamasına yardımcı olur ve böylece tutarlı yanıtlara yol açar.
Metin Sınıflandırması
Metin verileri, ürün incelemeleri veya haber makaleleri gibi önceden tanımlanmış gruplara ayrılır. Bu, modelin metnin türünü veya konusunu ayırt etmesine yardımcı olarak daha uygun yanıtlar üretir.
Saip bankacılık, sigortacılık, perakende ve telekom gibi çeşitli sektörlerden web taraması yoluyla eğitim verileri toplayabilir. Metin açıklamaları (NER, duygu analizi vb.) sağlayabilir, çok dilli LLM'yi (çeviri) kolaylaştırabilir ve sınıflandırma oluşturma, çıkarma/bilgi istemi mühendisliğine yardımcı olabiliriz.
Shaip, kullanıma hazır veri kümelerinden oluşan kapsamlı bir havuza sahiptir. Tıbbi veri kataloğumuz, yapay zeka girişimleri, makine öğrenimi modelleri ve doğal dil işleme için uygun, tanımlanmamış, güvenli ve kaliteli verilerden oluşan geniş bir koleksiyona sahiptir.
Benzer şekilde, konuşma verileri kataloğumuz, ses tanıma ürünleri için mükemmel olan ve AI/ML modellerinin verimli bir şekilde eğitilmesini sağlayan yüksek kaliteli verilerden oluşan bir hazinedir. Ayrıca, çeşitli uygulamalar için çok çeşitli görüntü ve video verileri içeren etkileyici bir bilgisayarlı görü veri kataloğumuz var.
Yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinizde kullanmanız için ücretsiz olarak değiştirilebilir ve kullanışlı bir biçimde açık veri kümeleri sunuyoruz. Bu geniş yapay zeka veri kitaplığı, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinizi daha verimli ve doğru bir şekilde geliştirmeniz için size güç verir.
Shaip'in Veri Toplama ve Ek Açıklama Süreci
Veri toplama ve açıklama söz konusu olduğunda, Saip kolaylaştırılmış bir iş akışını takip eder. Veri toplama süreci şöyle görünür:
Kaynak Web Sitelerinin Tanımlanması
Başlangıçta, web siteleri, gerekli verilerle ilgili seçilmiş kaynaklar ve anahtar kelimeler kullanılarak belirlenir.
Web Scraping
İlgili web siteleri belirlendikten sonra, Shaip bu sitelerden veri sıyırmak için tescilli aracını kullanır.
Metin Ön İşleme
Toplanan veriler, sonraki adımlar için uygun hale getiren cümle bölme ve ayrıştırmayı içeren ilk işleme tabi tutulur.
not
Önceden işlenmiş veriler, Adlandırılmış Varlık Çıkarma için açıklamalıdır. Bu süreç, metindeki kişilerin, kuruluşların, yerlerin vb. adları gibi önemli unsurların tanımlanmasını ve etiketlenmesini içerir.
İlişki Çıkarma
Son adımda, tanımlanan varlıklar arasındaki ilişki türleri belirlenir ve buna göre açıklanır. Bu, metnin farklı bileşenleri arasındaki anlamsal bağlantıların anlaşılmasına yardımcı olur.
Shaip'in Teklifi
Saip kuruluşların verilerini yönetmelerine, analiz etmelerine ve bunlardan en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olacak çok çeşitli hizmetler sunar.
Veri Web Kazıma
Shaip tarafından sunulan önemli hizmetlerden biri veri kazımadır. Bu, alana özgü URL'lerden verilerin çıkarılmasını içerir. Shaip, otomatik araçlar ve teknikler kullanarak çeşitli web siteleri, Ürün Kılavuzları, Teknik Belgeler, Çevrimiçi forumlar, Çevrimiçi İncelemeler, Müşteri Hizmetleri Verileri, Sektör Düzenleyici Belgeler vb. çok sayıda kaynaktan ilgili ve spesifik verilerin toplanması.
Makine Çevirisi
Metni çeşitli diller arasında çevirmek için karşılık gelen transkripsiyonlarla eşleştirilmiş kapsamlı çok dilli veri kümelerini kullanarak modeller geliştirin. Bu süreç, dilsel engellerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olur ve bilgiye erişilebilirliği destekler.
Taksonomi Çıkarma ve Oluşturma
Shaip, taksonomi çıkarma ve oluşturma konusunda yardımcı olabilir. Bu, verilerin farklı veri noktaları arasındaki ilişkileri yansıtan yapılandırılmış bir biçimde sınıflandırılmasını ve kategorize edilmesini içerir. Bu, işletmelerin verilerini organize etmede özellikle yararlı olabilir, verileri daha erişilebilir ve daha kolay analiz edilebilir hale getirir. Örneğin, bir e-ticaret işinde, ürün verileri ürün türü, marka, fiyat vb. temel alınarak kategorilere ayrılabilir ve bu da müşterilerin ürün kataloğunda gezinmesini kolaylaştırır.
Veri koleksiyonu
Veri toplama hizmetlerimiz, üretken yapay zeka algoritmalarını eğitmek ve modellerinizin doğruluğunu ve etkinliğini artırmak için gerekli olan kritik gerçek dünya veya sentetik verileri sağlar. Veriler, veri gizliliği ve güvenliği göz önünde bulundurularak tarafsız, etik ve sorumlu bir şekilde elde edilir.
Soru & Cevap
Soru yanıtlama (QA), doğal dil işlemenin, soruları insan dilinde otomatik olarak yanıtlamaya odaklanan bir alt alanıdır. QA sistemleri, olgusal, tanımsal ve görüşe dayalı olanlar da dahil olmak üzere çeşitli soru türlerini ele almalarını sağlayan kapsamlı metin ve kod üzerinde eğitilmiştir. Etki alanı bilgisi, müşteri desteği, sağlık hizmetleri veya tedarik zinciri gibi belirli alanlara uyarlanmış QA modelleri geliştirmek için çok önemlidir. Bununla birlikte, üretken KG yaklaşımları, modellerin yalnızca bağlama dayalı olarak alan bilgisi olmadan metin oluşturmasına olanak tanır.
Uzmanlardan oluşan ekibimiz, Soru-Cevap çiftleri oluşturmak için kapsamlı belgeleri veya kılavuzları titizlikle inceleyerek işletmeler için Üretken Yapay Zeka oluşturmayı kolaylaştırabilir. Bu yaklaşım, kapsamlı bir külliyattan ilgili bilgileri araştırarak kullanıcı sorgularını etkili bir şekilde ele alabilir. Sertifikalı uzmanlarımız, çeşitli konu ve alanlara yayılan en kaliteli Soru-Cevap çiftlerinin üretilmesini sağlar.
Metin Özetleme
Uzmanlarımız, kapsamlı metin verilerinden kısa ve öz ve anlayışlı özetler sunarak kapsamlı konuşmaları veya uzun diyalogları ayrıştırma yeteneğine sahiptir.
Metin Oluşturma
Haber makaleleri, kurgu ve şiir gibi farklı stillerde geniş bir metin veri kümesi kullanarak modelleri eğitin. Bu modeller daha sonra haber parçaları, blog girişleri veya sosyal medya gönderileri dahil olmak üzere çeşitli içerik türleri oluşturarak içerik oluşturma için uygun maliyetli ve zaman kazandıran bir çözüm sunar.
Konuşma Tanıma
Çeşitli uygulamalar için konuşma dilini kavrayabilen modeller geliştirin. Buna sesle etkinleştirilen asistanlar, dikte yazılımı ve gerçek zamanlı çeviri araçları dahildir. Süreç, karşılık gelen transkriptlerle eşleştirilmiş, konuşulan dilin ses kayıtlarından oluşan kapsamlı bir veri kümesinin kullanılmasını içerir.
Ürün önerileri
Müşterilerin satın alma eğiliminde olduğu ürünleri gösteren etiketler de dahil olmak üzere, müşteri satın alma geçmişlerine ilişkin kapsamlı veri kümelerini kullanarak modeller geliştirin. Amaç, müşterilere kesin öneriler sunarak satışları artırmak ve müşteri memnuniyetini artırmaktır.
Resim Altyazısı
Son teknoloji, yapay zeka destekli Resim Altyazısı hizmetimizle görüntü yorumlama sürecinizde devrim yaratın. Doğru ve bağlamsal olarak anlamlı açıklamalar üreterek resimlere canlılık aşılıyoruz. Bu, kitleniz için görsel içeriğinizle yenilikçi katılım ve etkileşim olanaklarının yolunu açar.
Metin Okuma Hizmetleri Eğitimi
Yapay zeka modellerini eğitmek için ideal olan, insan konuşma ses kayıtlarından oluşan kapsamlı bir veri kümesi sağlıyoruz. Bu modeller, uygulamalarınız için doğal ve ilgi çekici sesler üretebilir ve böylece kullanıcılarınız için ayırt edici ve sürükleyici bir ses deneyimi sunar.
Kapsamlı veri kataloğumuz, çok sayıda Üretken Yapay Zeka Kullanım Durumunu karşılamak üzere tasarlanmıştır
Kullanıma Hazır Tıbbi Veri Kataloğu ve Lisanslama:
- 5 uzmanlık alanında 31M+ Kayıt ve doktor ses dosyaları
- Radyoloji ve diğer uzmanlık alanlarında (MRI'lar, BT'ler, USG'ler, XR'ler) 2 milyonun üzerinde tıbbi görüntü
- Katma değerli varlıklar ve ilişki açıklamaları içeren 30 binden fazla klinik metin belgesi
Kullanıma Hazır Konuşma Verileri Kataloğu ve Lisanslama:
- 40k+ saat konuşma verisi (50+ dil/100+ lehçe)
- 55+ konu ele alındı
- Örnekleme hızı – 8/16/44/48 kHz
- Ses türü -Spontane, yazılı, monolog, uyandırma sözcükleri
- İnsan-insan konuşması, insan-bot, insan-temsilci çağrı merkezi konuşması, monologlar, konuşmalar, podcast'ler vb. için birden çok dilde tamamen kopyalanmış ses veri kümeleri.
Görüntü ve Video Veri Kataloğu ve Lisanslama:
- Yiyecek/Belge Görsel Koleksiyonu
- Ev Güvenliği Video Koleksiyonu
- Yüz Görüntüsü/Video toplama
- OCR için Faturalar, PO, Makbuzlar Belge Toplama
- Araç Hasar Tespiti için Görüntü Toplama
- Araç Plaka Görüntüsü Toplama
- Araba İç Resim Koleksiyonu
- Araba Sürücüsünün Odaklandığı Görüntü Koleksiyonu
- Modayla İlgili Görsel Koleksiyonu
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
DL, verilerdeki karmaşık kalıpları öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt alanıdır. Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmalara ve modellere odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Büyük dil modelleri (LLM'ler), derin öğrenmenin bir alt kümesidir ve her ikisi de daha geniş derin öğrenme alanının bileşenleri olduğundan, üretken yapay zeka ile ortak bir zemini paylaşır.
Büyük dil modelleri veya LLM'ler, dilin temel yönlerini kavramak için başlangıçta kapsamlı metin verileri üzerinde önceden eğitilmiş geniş ve çok yönlü dil modelleridir. Daha sonra belirli uygulamalar veya görevler için ince ayar yapılır ve belirli amaçlar için uyarlanmalarına ve optimize edilmelerine olanak tanır.
İlk olarak, büyük dil modelleri, büyük miktarda veri ve milyarlarca parametre içeren kapsamlı eğitimleri nedeniyle çok çeşitli görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptir.
İkinci olarak, bu modeller minimum spesifik alan eğitim verileriyle ince ayar yapılabildikleri için uyarlanabilirlik sergilerler.
Son olarak, LLM'lerin performansı, ek veriler ve parametreler dahil edildiğinde sürekli gelişme gösterir ve zaman içinde etkinliklerini artırır.
Bilgi istemi tasarımı, bir çeviri görevinde istenen çıktı dilini belirtmek gibi belirli bir göreve uyarlanmış bir bilgi istemi oluşturmayı içerir. İstem mühendisliği ise alan bilgisini dahil ederek, çıktı örnekleri sağlayarak veya etkili anahtar kelimeler kullanarak performansı optimize etmeye odaklanır. Hızlı tasarım genel bir kavramdır, hızlı mühendislik ise özel bir yaklaşımdır. Hızlı tasarım tüm sistemler için gerekliyken, yüksek doğruluk veya performans gerektiren sistemler için hızlı mühendislik çok önemli hale gelir.
Üç tür büyük dil modeli vardır. Her tür, tanıtım için farklı bir yaklaşım gerektirir.
- Genel dil modelleri, eğitim verilerindeki dile dayalı olarak bir sonraki kelimeyi tahmin eder.
- Talimat ayarlı modeller, girdide verilen talimatlara yanıtı tahmin etmek için eğitilir.
- Diyalog ayarlı modeller, bir sonraki yanıtı üreterek diyalog benzeri bir konuşma yapmak için eğitilir.