Şu yazıyı okuyorsunuz: Çok modlu dil modelleri: yapay zekanın (AI) geleceği
Uzun dil modelleri (LLM), metni analiz edebilen ve oluşturabilen bilgisayar modelleridir. Metin oluşturma ve hatta kodlama gibi görevlerdeki performanslarını artırmak için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilirler.
Mevcut LLM’lerin çoğu salt metindir, yani yalnızca metin tabanlı uygulamalarda üstündürler ve diğer veri türlerini anlama konusunda sınırlı yeteneklere sahiptirler.
Salt metinden oluşan LLM’lerin örnekleri şunları içerir: GPT-3, BERT, Robertavesaire
Buna karşılık, çok modlu LLM’ler metinle birlikte resimler, videolar, ses ve diğer duyusal girdiler gibi diğer veri türlerini birleştirir. Çok modluluğun Yüksek Lisans’lara entegre edilmesi, mevcut salt metin modellerinin bazı sınırlamalarını giderir ve daha önce imkansız olan yeni uygulamalar için olanaklar açar.
Yakın zamanda piyasaya sürülen GPT-4 Open AI tarafından hazırlanan çok modlu bir LLM örneğidir. Görüntü ve metin girişini kabul edebilir ve çok sayıda kıyaslamada insan düzeyinde performans göstermiştir.
Çok modlu yapay zekanın yükselişi
Çok modlu yapay zekanın ilerlemesi iki önemli makine öğrenme tekniğine bağlanabilir: Temsil öğrenimi Ve öğrenmeyi aktar.
İle temsil öğrenmemodeller tüm yöntemler için ortak bir temsil geliştirebilirken, öğrenmeyi aktar Belirli alanlarda uzmanlaşmadan önce temel bilgileri öğrenmelerine olanak tanır.
Bu teknikler, görüntüleri ve metni hizalayan CLIP ve metin istemlerinden yüksek kaliteli görüntüler üreten DALL·E 2 ve Stable Diffusion gibi son gelişmelerin gösterdiği gibi, çok modlu yapay zekayı uygulanabilir ve etkili kılmak için gereklidir.
Farklı veri yöntemleri arasındaki sınırlar daha az netleştikçe, daha fazla yapay zeka uygulamasının birden fazla yöntem arasındaki ilişkilerden yararlanmasını bekleyebiliriz, bu da alanda bir paradigma değişikliğine işaret ediyor. Geçici yaklaşımlar giderek geçerliliğini yitirecek ve çeşitli yöntemler arasındaki bağlantıların anlaşılmasının önemi artmaya devam edecektir.
Çok modlu Yüksek Lisans’lar nasıl çalışır?
Salt metin dil modelleri (LLM), dönüştürücü modelle birlikte çalışarak dili anlamalarına ve oluşturmalarına yardımcı olur. Bu model, giriş metnini alır ve onu “kelime yerleştirmeleri” adı verilen sayısal bir temsile dönüştürür. Bu yerleştirmeler modelin metnin anlamını ve bağlamını anlamasına yardımcı olur.
Transformatör modeli daha sonra metni işlemek ve giriş metnindeki farklı kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu belirlemek için “dikkat katmanları” adı verilen bir şey kullanır. Bu bilgi, modelin çıktıdaki en muhtemel sonraki kelimeyi tahmin etmesine yardımcı olur.
Öte yandan, multimodal LLM’ler yalnızca metinle değil aynı zamanda resim, ses ve video gibi diğer veri biçimleriyle de çalışır. Bu modeller, metni ve diğer veri türlerini bir yaygın kodlama alanı, yani aynı mekanizmayı kullanarak her türlü veriyi işleyebilirler. Bu, modellerin birden fazla yöntemden gelen bilgileri birleştirerek yanıtlar oluşturmasına olanak tanıyarak daha doğru ve bağlamsal sonuçlara yol açar.
Neden çok modlu dil modellerine ihtiyaç var?
GPT-3 ve BERT gibi salt metinden oluşan LLM’lerin makale yazma, e-posta oluşturma ve kodlama gibi geniş bir uygulama yelpazesi vardır. Ancak bu salt metin yaklaşımı aynı zamanda bu modellerin sınırlamalarını da vurgulamıştır.
Dil, insan zekasının çok önemli bir parçası olmasına rağmen zekamızın yalnızca bir yönünü temsil eder. Bilişsel yeteneklerimiz, büyük ölçüde geçmiş deneyimlerimiz ve dünyanın nasıl çalıştığına dair anlayışımız tarafından şekillendirilen algı ve bilinçdışı yeteneklere dayanır.
Salt metinden oluşan Yüksek Lisans’ların sağduyu ve dünya bilgisini birleştirme konusunda doğası gereği sınırlı bir yeteneği vardır ve bu, belirli görevler için sorunlu olabilir. Eğitim veri setini genişletmek bir dereceye kadar yardımcı olabilir ancak bu modeller yine de bilgilerinde beklenmedik boşluklar bulabilir. Multimodal yaklaşımlar bu zorlukların bazılarını çözebilir.
Bunu daha iyi anlamak için ChatGPT ve GPT-4 örneğini düşünün.
ChatGPT, birçok bağlamda inanılmaz derecede yararlı olduğu kanıtlanmış dikkate değer bir dil modeli olmasına rağmen, karmaşık akıl yürütme gibi alanlarda belirli sınırlamalara sahiptir.
Bu sorunu çözmek için GPT’nin bir sonraki yinelemesi olan GPT-4’ün ChatGPT’nin muhakeme yeteneklerini aşması bekleniyor. GPT-4, daha gelişmiş algoritmalar kullanarak ve çok yöntemliliği birleştirerek, doğal dil işlemeyi bir sonraki seviyeye taşımaya hazırlanıyor, böylece daha karmaşık akıl yürütme sorunlarının üstesinden gelebiliyor ve insanlara benzer yanıtlar üretme yeteneğini daha da geliştirebiliyor.
Açık AI: GPT-4
GPT-4, resim ve metin girişlerini kabul edebilen ve metin çıktıları oluşturabilen büyük, çok modlu bir modeldir. Her ne kadar gerçek dünyadaki bazı durumlarda insanlar kadar yetenekli olmasa da, GPT-4 çok sayıda akademik ve profesyonel değerlendirmede insan düzeyinde performans göstermiştir.
Önceki model olan GPT-3.5 ile karşılaştırıldığında, iki model arasındaki fark sıradan konuşmalarda incelikli olabilir ancak bir görevin karmaşıklığı belirli bir eşiğe ulaştığında belirgin hale gelir. GPT-4 daha güvenilir ve yaratıcıdır ve GPT-3.5’e göre daha ayrıntılı talimatları işleyebilir.
Ek olarak, metin ve görselleri içeren istemleri yöneterek kullanıcıların herhangi bir görsel veya dil görevini belirtmesine olanak tanır. GPT-4, metin, fotoğraf, diyagram veya ekran görüntüsü içeren belgeler de dahil olmak üzere birçok alanda yeteneklerini kanıtlamıştır ve doğal dil ve kod olarak metin çıktısı üretebilmektedir.
han akademisi yakın zamanda yapay zeka asistanına güç sağlamak için GPT-4’ü kullanacağını duyurdu Hanmigoöğrenciler için sanal öğretmen ve öğretmenler için sınıf asistanı olarak görev yapacak. Her öğrencinin kavramları kavrama yeteneği önemli ölçüde farklılık gösterir ve GPT-4’ün kullanılması kuruluşun bu sorunu çözmesine yardımcı olacaktır.
Microsoft: Kosmos-1
Kosmos-1, farklı yöntemleri algılayabilen, bağlam içinde öğrenebilen (birkaç çekim) ve talimatları takip edebilen (sıfır çekim) çok modlu bir büyük dil modelidir (MLLM). Kosmos-1, metin ve görseller, görsel çiftleri ve altyazılar ile metin verileri dahil olmak üzere web verileriyle sıfırdan eğitildi.
Model, dil anlama, üretme, algılama-dil ve görme görevlerinde etkileyici bir performans elde etti. Kosmos-1 yerel olarak dil, algı-dil ve görme etkinliklerini destekler ve doğal dil ve algı-yoğun görevleri yerine getirebilir.
Kosmos-1, çok modluluğun büyük dil modellerinin daha azıyla daha fazlasını başarmasına ve daha küçük modellerin karmaşık görevleri çözmesine olanak sağladığını gösterdi.
Google: Palm-E
PaLM-E, Google ve TU Berlin’deki araştırmacılar tarafından geliştirilen ve robot öğrenimini geliştirmek için çeşitli görsel ve dilsel alanlardan bilgi aktarımını kullanan yeni bir robotik modelidir. Önceki çabalardan farklı olarak PaLM-E, dil modelini, ham sensör verilerini doğrudan robotik aracıdan alacak şekilde eğitiyor. Bu, yeni nesil genel amaçlı bir görsel dil modeli olan son derece etkili bir robot öğrenme modeliyle sonuçlanır.
Model, metin, görseller ve robotun ortamının anlaşılması gibi farklı türde bilgiler içeren girdiler alır. Metin, resimler ve çevresel veriler de dahil olmak üzere çeşitli giriş bilgisi türlerine dayalı olarak bir robot için yürütülebilir komutlara çevrilebilen düz metin veya bir dizi metinsel talimat biçiminde yanıtlar üretebilir.
PaLM-E, araştırmacılar tarafından yürütülen deneylerle de gösterildiği gibi, hem somutlaştırılmış hem de somutlaştırılmamış görevlerde yeterlilik göstermektedir. Bulgular, modelin görevlerin ve gerçekleştirmelerin bir kombinasyonu üzerinde eğitilmesinin, modelin her görevdeki performansını arttırdığını göstermektedir. Ayrıca modelin bilgi aktarma yeteneği, sınırlı eğitim örnekleriyle bile robotik görevleri etkili bir şekilde çözmesine olanak tanır. Bu, yeterli eğitim verilerinin elde edilmesinin zor olabileceği robotik alanında özellikle önemlidir.
Çok modlu LLM’lerin sınırlamaları
İnsanlar doğal olarak çevrelerindeki dünyayı anlamanın farklı yöntemlerini ve yollarını öğrenir ve birleştirir. Öte yandan, multimodal LLM’ler eş zamanlı olarak dili ve algıyı öğrenmeye veya önceden eğitilmiş bileşenleri birleştirmeye çalışır. Bu yaklaşım daha hızlı gelişime ve gelişmiş ölçeklenebilirliğe yol açabilirken, aynı zamanda tuhaf veya olağandışı davranışlarla kendini gösterebilecek insan zekasıyla uyumsuzluklara da yol açabilir.
Çok modlu Yüksek Lisans’lar, modern dil modellerinin ve derin öğrenme sistemlerinin bazı kritik konularını ele alma konusunda ilerleme kaydetse de, hala ele alınması gereken sınırlamalar vardır. Bu sınırlamalar arasında, modeller ile insan zekası arasındaki potansiyel uyumsuzluklar da yer alıyor; bu uyumsuzluklar, yapay zeka ile insan bilişi arasındaki boşluğu doldurma yeteneklerini engelleyebiliyor.
Sonuç: Neden multimodal Yüksek Lisanslar gelecek?
Şu anda yapay zekada yeni bir çağın ön saflarındayız ve mevcut sınırlamalara rağmen çok modlu modeller devralmaya hazır. Bu modeller birden fazla veri türünü ve yöntemini birleştirir ve makinelerle etkileşim şeklimizi tamamen dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Multimodal LLM’ler bilgisayarlı görme ve doğal dil işlemede kayda değer bir başarı elde etti. Ancak gelecekte multimodal LLM’lerin hayatlarımız üzerinde çok daha önemli bir etkiye sahip olmasını bekleyebiliriz.
Çok modlu Yüksek Lisans’ın olanakları sonsuzdur ve biz onların gerçek potansiyelini henüz keşfetmeye başladık. Muazzam vaatleri göz önüne alındığında, multimodal LLM’lerin yapay zekanın geleceğinde çok önemli bir rol oynayacağı açıktır.
