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.
Yapay zeka sistemleri yalnızca içerik üreten araçlar olmaktan çıkarak karar süreçlerinin daha fazla noktasına yerleşiyor.…
Dün, TRAI Ulaşım ve Lojistik Yapay Zeka Çalışma Grubu’nun ilk toplantısını gerçekleştirdik. Ulaşım ve lojistik…
Yapay zeka sektöründe rekabet yalnızca daha güçlü modeller geliştirmek üzerinden ilerlemiyor. Modellerin ne kadar hızlı…
109. TRAI Meet-Up’ta YZ ile Yeniden Şekillenen İK ve Eğitim Teknolojilerini Konuştuk
Yapay zeka gündeminde Eylül ayının ilk günlerine büyük model duyuruları damga vurdu. OpenAI, Anthropic ve…
TRAI Yapay Zeka Gündemi #2: Haftanın En Önemli 10 Yapay Zeka Gelişmesi Yapay zeka sistemleri…