2019’un başlarında OpenAI’ın tanıttığı GPT-2 olarak adlandırılan “Metin Üretme Dili Modeli (Text Generation Language Model)” ile alternatif finaller denendi. Bu teknolojinin temelinde yapay zekâlı dil modellemesi var. İnsan benzeri tutarlı cümleler üretme yeteneğine sahip. Diğer dil modelleri üzerindeki etkileyici gelişimi için iki neden sayabiliriz.
Çok daha fazla veri kullanması ilk neden. Bu iş için 8 milyon web sayfası taranmış ve düzenlenmiş. 40GB’ın üzerine Güdümsüz Eğitim (Unsupervised Training) yapılabilecek bir kitaplık ortaya çıkartılmış. Diğer neden ise çok fazla hesaplama içermesi. Ağ mimarisinde 345 milyon parametre kullanılmış.
GPT-2 alternatif finalin yazılımında bir sonraki kelimenin makul ve isabetli bir şekilde tahmin edilebilmesi için, taradığı tüm kelimelerin kavramsal anlamlarını öğrenmesi için eğitildi. Çünkü kelimelerin kavramsal anlamları bilinmezse, model yalnızca gramere uygun şekilde yazabilirdi ancak bu, cümlelerin anlamlı cümleler olmasını gerektirmezdi. GTP-2, verilen girdinin derin anlamlandırılmasını yapabilen bu formülü sayesinde bir sonraki kelimenin doğru tahminini yapabiliyor. Sonuç olarak birçok mantıklı sayılabilecek senaryo üretilebildi ve bu da bize yapay zekanın çok çeşitli alanlarda fark yaratabileceğini kanıtlar nitelikte.
TRAI Girişim Haritası'ndaki Yapay Zeka Startupları 500'ü Aştı!
Satış Sonrası Süreçlerde Yapay Zeka Dönüşümü Başladı
Yapay zeka ekosisteminde bu hafta iki eğilim aynı anda öne çıktı. Bir tarafta gelişmiş modeller…
Bankacılıkta Tahsilat Operasyonlarında Kurum İçi Sesli Yapay Zeka Dönüşümü
Bordro süreçlerinde en büyük problem genelde hesaplama değil, sürecin kendisidir. Veriler farklı yerlerden toplanır, Excel…
----------------- “Teknoloji sektörünün jargonunda ‘UYUMSUZ’ ifadesi, yapay zeka sistemlerinin insanlar tarafından belirlenmiş hedeflerinden saparak, etik…