ChatGPT ile yaptığımız büyüleyici tartışmanın ikinci bölümüne tekrar hoş geldiniz. İçinde konuşmamızın ilk bölümü, Büyük Dil Modelleri eğitiminde veri toplamanın, açıklama eklemenin ve İnsan-in-the-loop'un önemini tartıştık. Şimdi AI modellerini eğitirken karşılaşılan zorluklardan, önyargılardan, bunların uygulanmasından ve gelişmiş AI modellerinin genel olarak insanları nasıl etkilediğinden bahsedeceğiz.
- Kural Tabanlı Sistemler: Bunlar, makinenin verilere açıklama eklemek için izlediği belirli kuralların oluşturulmasını içerir. Örneğin, bir e-posta adresi gibi görünen herhangi bir metni (örneğin, '@' simgesi içeren) bir 'E-posta' olarak etiketlemek bir kural olabilir.
- Makine Öğrenimi Modelleri: Yeni verilere açıklama eklemek için önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri kullanılabilir. Örneğin, bir metindeki varlıkları tanımlamak ve etiketlemek için önceden eğitilmiş bir adlandırılmış varlık tanıma modeli kullanılabilir.
- Aktif öğrenme: Bu yöntemde, bir makine öğrenimi modeli başlangıçta küçük bir grup manuel olarak açıklamalı verilerle eğitilir. Daha sonra model, en güvendiği verilere açıklama ekler ve bu açıklamalar insan açıklayıcılar tarafından doğrulanır ve düzeltilir. Model bu daha büyük veri seti ile yeniden eğitilir ve süreç tekrarlanır.
- Zayıf Denetim: Burada, verileri etiketlemek için birden çok zayıf açıklayıcı (kural tabanlı sistemler, kitle kaynak kullanımı, buluşsal yöntemler vb. olabilir) kullanılır. Her zayıf açıklayıcı kusurlu olsa da, birleşik etiketleri, bir başlangıç modelinin eğitimi için iyi bir yaklaşım sağlayabilir.
- Öğrenimi Aktar: Bu yaklaşım, bir görev üzerinde eğitilmiş bir modelden yararlanır ve onu başka bir ilgili göreve uygular. Örneğin, görüntülerdeki nesneleri tanımak için eğitilmiş bir model, belirli nesne türlerini tanımak için tasarlanmış bir model için başlangıç noktası olarak kullanılabilir.
Otomatik ek açıklama güçlü bir araç olsa da, her zaman mükemmel olmadığını ve kalitenin kullanılan yönteme ve görevin karmaşıklığına göre değişebileceğini unutmamak önemlidir. İlk kurallarda veya eğitim setinde önyargı nedeniyle hatalar olabilir ve karmaşık görevler genellikle yine de insan gözetimi gerektirir. Bu nedenle, otomatikleştirilmiş ve manuel ek açıklamanın (yarı denetimli öğrenme) bir kombinasyonu, genellikle büyük, karmaşık veri kümeleri için en iyi yaklaşımdır.
- Veri Çeşitliliği ve Temsil Edilebilirlik: Toplanan verilerin çeşitli senaryoları kapsamasını ve gerçek dünya koşullarını doğru bir şekilde temsil etmesini sağlamak zordur. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli, çeşitli aydınlatma, yön ve arka plana sahip görüntüler gerektirir.
- Veri Gizliliği ve Etik: Veri toplarken gizlilik haklarına saygı duymak ve etik kurallara bağlı kalmak çok önemlidir. Sağlık hizmetleri yapay zekasında hasta verilerinin anonimleştirilmesi, model eğitimi için kullanışlılığından ödün vermeden gizliliği sağlar.
- Veri kalitesi: Yüksek kaliteli veriler önemlidir; gürültülü, alakasız veya yanlış veriler model performansını olumsuz etkileyebilir. Argo, yazım hataları ve tutarsız dil kullanımı içeren sosyal medya verileri, duygu analizi eğitimi için zorluklar yaratır.
- Açıklama Kalitesi ve Tutarlılığı: Doğru ve tutarlı açıklamaların sağlanması karmaşıktır. Görüntü sınıflandırmasında, aynı nesneyi farklı şekilde etiketleyen farklı anlatıcılar, eğitim sırasında modeli karıştırabilir.
- Zaman ve Maliyet: Manuel ek açıklama, özellikle büyük veri kümeleri için zaman alıcı ve pahalıdır. Doğal dil işleme için, ek açıklama yapanlar, metnin bağlamını anlamak için önemli ölçüde zaman ve dil bilgisi uzmanlığı gerektirir.
- Ölçeklenebilirlik: Kaliteyi korurken ek açıklama sürecini ölçeklendirmek zordur. Dil modelleri genellikle milyarlarca örnek gerektirir, bu da büyük bir ek açıklama ekibi arasında koordinasyonu gerektirir ve ek açıklamalar arasında tutarlılık sağlar.
- Etiketleme Belirsizliği: Doğru etiketler sübjektif ve yoruma açık olabilir. Ek açıklama yapanlar, duygu analizi görevleri hakkında farklı görüşlere sahip olabilir ve bu da aynı metin için farklı etiket atamalarına yol açar.
- Hassas veri: Tıbbi veya finansal kayıtlar gibi hassas verilerin işlenmesi ek önlemler gerektirir. Ek açıklama yapanların, bu verileri uygun şekilde işlemek ve korunmasını sağlamak için özel eğitime veya sertifikaya ihtiyacı olabilir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için genellikle iyi bir proje planlaması, veri toplayıcılar ve yorumcular için net yönergeler, mümkün olduğunda otomatikleştirilmiş araçların kullanımı ve kalite kontrol için sağlam bir sistemin bir kombinasyonu gerekir.
- Veri Kümesini Dengeleyin: Veri kümesini, farklı sınıfların eşit temsiline sahip olacak şekilde ayarlayın.
- Önyargı Azaltma Algoritmalarını Kullanın: Modelin tahminlerindeki yanlılığı azaltmak için tasarlanmış teknikler kullanın.
- Diferansiyel Gizlilik Uygula: Hassas öznitelikleri korumak için verilere parazit ekleyin.
- Önyargı Duyarlı Model İnce Ayarı Gerçekleştirin: Önyargı azaltmayı göz önünde bulundurarak modeli ayarlayın.
- İnsan İncelemesi ve Yönergelerini Kullanın: Gözden geçirenler, ince ayar sırasında herhangi bir grubu kayırmama talimatını veren yönergeleri izler.
- Sürekli Geri Bildirim Döngüsü Oluşturun: Gözden geçirenlerle düzenli etkileşim, sürekli öğrenmeye ve önyargı düzeltmesine olanak tanır.
Unutmayın, önyargıyı tamamen ortadan kaldırmak zordur, ancak bu adımlar onu azaltmaya yardımcı olabilir.
- İçerik Üretimi: Makaleler, raporlar ve e-postalar gibi içeriklerin oluşturulmasına yardımcı olabilirler.
- Müşteri Hizmeti: Müşteri desteğini otomatikleştirmek için sohbet robotlarında ve sanal asistanlarda kullanılabilirler.
- Dil çevirisi: Farklı diller arasında metin çevirmede yardımcı olabilirler.
- özel ders: Çeşitli konularda açıklamalar yapabilir, eğitime yardımcı olabilirler.
- Kod Yazımı: Yazılım geliştirmeye yardımcı olarak kod yazmaya yardımcı olabilirler.
- Pazarlama ve Reklamcılık: Pazarlama kampanyaları için yaratıcı içerik üretebilirler.
- Erişilebilirlik: Metin okuma uygulamaları için konuşma oluşturmaya yardımcı olabilirler.
- İş Otomasyonu: Özellikle imalat, lojistik ve büro işleri gibi sektörlerdeki rutin ve sıradan görevler otomatikleştirilebilir ve bu da işten çıkarmalara yol açabilir.
- Yeni İş Yaratma: Olumlu tarafı, AI'nın yükselişi, AI uzmanları, veri analistleri, makine öğrenimi mühendisleri ve AI etiği ve politikasındaki roller gibi daha önce olmayan yeni roller yaratacaktır.
- İş Dönüşümü: Yapay zeka işin rutin yönlerini devralarak çalışanları daha karmaşık ve yaratıcı görevlere odaklanma özgürlüğüne kavuşturarak birçok iş ortadan kaldırılmak yerine dönüştürülecek.
- Beceri Talep Değişimi: Dijital becerilere ve yapay zekanın anlaşılmasına yönelik artan bir talep olacak ve bu da kısa vadede bir beceri boşluğuna yol açabilir.
Bu nedenle, AI şüphesiz iş piyasalarını alt üst edecek olsa da, yeni işler ve artan üretkenlik için fırsatlar da sunuyor.
- Anlayışsızlık: AI modelleri, bağlamı veya kavramları insanlarla aynı şekilde anlamaz. Verilerdeki kalıpları tanımlarlar ancak altında yatan anlamı anlamazlar.
- Veri Bağımlılığı: Eğitim için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar. Veriler taraflıysa, eksikse veya kalitesizse, modelin performansı önemli ölçüde etkilenebilir.
- genelleme: Belirli görevler veya veri kümeleri üzerinde eğitilen modeller, öğrendiklerini yeni, görünmeyen senaryolara genellemek için genellikle mücadele eder.
- Açıklanabilirlik: Belirli modellerin (özellikle derin öğrenme modellerinin) neden şeffaflık veya yorumlanabilirlik eksikliğine yol açan belirli kararlar verdiğini anlamak genellikle zordur.
- sağlamlık: AI modelleri, girdi verilerindeki (gürültü, bozulma) küçük değişikliklere karşı hassas olabilir ve her koşulda güvenilir şekilde çalışmayabilir.
- Etik kaygılar: Yapay zeka uygulamaları, gizlilik sorunlarına, potansiyel kötüye kullanıma veya kasıtsız önyargıya yol açarak etik ve yasal kaygıları artırabilir.
Eylül 2021'deki bilgi kesintim itibariyle yapay zeka, özellikle GPT-3 ve GPT-4 gibi gelişmiş dil modellerinin geliştirilmesiyle bağlamsal anlamada önemli ilerlemeler kaydetti. Bu modeller, aldıkları girdiye ve kelimeler ile kavramlar arasındaki ilişkilere ilişkin içsel anlayışlarına dayalı olarak insan benzeri metinler üretebilir.
Ancak, bu “anlayışın” insan anlayışından farklı olduğunu not etmek önemlidir. AI sistemleri, şu anda var oldukları haliyle, bilince, öz farkındalığa veya insanların sahip olduğu deneyimsel bilgi derinliğine sahip değiller. Yaşanmış deneyime veya nüansın sezgisel olarak kavranmasına değil, verilerdeki kalıplara dayalı olarak bağlamı yorumlarlar. Bu nedenle, bağlam anlayışları bizimkinden temelde farklıdır.
Örneğin yapay zeka, "okulun ilk gününde nasıl hissettin?" gibi kişisel bir deneyimle ilgili bir soruya yanıt üretebilirken, bunu herhangi bir veriye değil, üzerinde eğitim aldığı verilerdeki kalıplara göre yapıyor. sahip olduğu kişisel deneyim veya duygular. Bir yapay zekanın duyguları veya kişisel deneyimleri yoktur.
Gelecek açısından söylemek zor. AI araştırma ve geliştirmedeki ilerleme hızlı bir şekilde devam ediyor, ancak örüntü tanımadan gerçek insan benzeri anlayışa ve bilince sıçrama çok büyük ve bunun mümkün olup olmadığını veya nasıl başarılacağını henüz bilmiyoruz. AI sistemleri bağlamı yorumlamada daha sofistike hale gelse bile, bu mutlaka onu insan benzeri bir anlayışa sahip oldukları anlamına gelmez.
- Geliştirilmiş doğal dil anlayışı ve üretimi: Daha fazla insan benzeri konuşma yapay zekası ve daha iyi otomatikleştirilmiş çeviriler.
- AI adaleti, açıklanabilirlik ve şeffaflık: AI karar verme sürecini anlamak, adaleti sağlamak ve şeffaflığı teşvik etmek için teknikler.
- Sağlık hizmetlerinde AI: AI aracılığıyla gelişmiş hastalık teşhisi, hasta sonucu tahmini ve kişiselleştirilmiş tedavi.
- Takviyeli öğrenme ve genel AI: Çeşitli görevleri öğrenebilen ve yeni durumlara uyum sağlayabilen daha uyarlanabilir yapay zeka sistemleri.
- AI ve kuantum hesaplama: Daha karmaşık modeller ve daha hızlı eğitim süreleri sağlayan artırılmış hesaplama gücü.
- Birleşik Öğrenim: Modelleri veri paylaşmadan birden çok cihazda eğiten, gizliliği koruyan makine öğrenimi.
