Üretken Yapay Zekayı İyiden Mükemmele Taşımak

Üretken yapay zeka gibi modern teknolojideki son atılımlar, inovasyon ve yaratıcılığın ölçeğini katlayabilir. Bununla birlikte, üretken yapay zeka ne kadar dönüştürücü olsa da yaygın olarak benimsenmesinin önüne geçebilecek birtakım zorlukları da beraberinde getiriyor.

Yapay zeka modelleri büyüdükçe daha karmaşık bir hal alabilir ve dolayısıyla girdi verilerine dayalı olarak içeriğin yanlış üretilmesi anlamına gelen yapay zeka "halüsinasyonları" gibi sorunları da beraberinde getirebilir. Üretken yapay zeka kullanımının zorlukları olduğu gibi yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmanın yolları da vardır.

Büyük Dil Modellerinin Olası Kısıtları

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) doğaları gereği olasılıksal ve deterministik olmayan yapılarıyla bilinirler. LLM'ler, girilen girdiye dayalı olarak ve belirli bir kelime dizisinin bir sonraki adımda ortaya çıkma olasılığını değerlendirerek içerik üretir. LLM'lerin eksiği bilgi kavramıdır ve bunun yerini tamamen bir tavsiye sistemi gibi eğitilmiş veri kümeleri almıştır. Üretilen metin veya içerik genellikle dilbilgisi açısından doğru görünür, ancak çıktı temel olarak girilen girdi veya istemde bulunan istatistiksel kalıpları karşılamayı amaçlar.

LLM'lerin olasılıksal doğası iki ucu keskin bir bıçak gibidir. Amacın, arama motorlarını iyileştirmek veya yanıtlara dayalı kritik kararlar almak gibi doğru yanıtlar sağlamak olduğu durumlarda halüsinasyonların ortaya çıkması potansiyel zararlara neden olabilir.

Bütün bunlarla birlikte, bahsettiğimiz özellik yaratıcılık peşindeyken sanatsal yaratıcılığı beslemek için kullanılabilir ve sanatın, hikayelerin ve senaryoların hızlı bir şekilde üretilmesini sağlayabilir. Her iki durumda da modelin çıktısına güvenmemek kendine özgü sonuçlara yol açabilir. Bu da sistemlere duyulan güveni zayıflatır ve yapay zekanın insan üretkenliğini artırmak ve inovasyonu teşvik etmek için sahip olabileceği gerçek etkiyi önemli ölçüde azaltır.

Yapay zeka modelleri ancak eğitimlerinde kullanılan veri kümesi kadar etkili ve akıllı olabilir. Yapay zeka halüsinasyonlarının ortaya çıkması oldukça olağandır ve aşırı öğrenme, veri kalitesi ve veri seyrekliği dahil olmak üzere çeşitli faktörlerin bir sonucudur:

Aşırı öğrenme, yapay zeka modellerinin düşük kaliteli örüntü tanıma üzerinde öğrenmesine ve eğitilmesine neden olabilir ki bu da yanlışlara ve hatalara yol açabilir. Yapay zeka modelinin karmaşıklığı ve karmaşık eğitim verileri, LLM'lerde aşırı öğrenmeye neden olabilir.

Veri kalitesi, verilerin yanlış bir şekilde etiketlenmesine ve kategorize edilmesine yol açabilir. Örnek olarak, eğitim için kullanılan bir veri setinde japon balığı fotoğrafının büyük beyaz köpekbalığı şeklinde yanlış olarak etiketlendiğini varsayalım. Bir LLM'ye ileride Japon balığı ile ilgili sorular sorulduğunda, "japon balığının yedi sıra dişi vardır ve yaklaşık 6 metre uzunluğa kadar büyüyebilir" gibi bir yanıt üretebilir. Ek olarak, ilgili verilere sahip olmayan veya karar verirken önyargıları olan yapay zeka modelleri de yanlış bilgi yayabilir.

Veri seyrekliği, bir veri kümesinde eksik değerler olduğunda ortaya çıkar ve bu da yapay zeka halüsinasyonlarına yol açabilecek en yaygın zorluklardan biridir. Bir yapay zeka sistemi boşlukları kendi başına doldurmaya bırakılırsa muhakeme ve eleştirel düşünceden yoksun olduğu için ortaya yanlış sonuçlar çıkarabilir.

Yapay Zeka Halisünasyonlarıyla Başa Çıkmak

Neyse ki, LLM'lerde yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için kullanılabilecek, kendini kanıtlamış birtakım teknikler var. İnce ayar yapmak ve prompt mühendisliği gibi yaklaşımlar, yapay zeka modellerindeki potansiyel eksikliklerin veya önyargıların giderilmesine yardımcı olabilir. Bunlarla birlikte tartışmasız en önemli teknik olan RAG, LLM'lerin bağlamsal veriler yoluyla temellendirilmesine yardımcı olarak halüsinasyonları azaltabilir ve güncel verilerle yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırabilir.

İnce ayar yapmak, yeniden eğitme olarak da bilinir ve modelin alanla ilgili içeriği doğru bir şekilde oluşturmasına yardımcı olur. Bu tekniğin uygulanması, halüsinasyonların azaltılması söz konusu olduğunda uzun sürebilir. Ek olarak, sürekli olarak eğitilmezse veriler güncelliğini yitirebilir. Teknik halüsinasyonlarla mücadeleye yardımcı olsa da, dezavantajı genellikle önemli bir maliyet yükü getirmesidir.

Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerinde daha az halüsinasyon olmasını sağlayacak bir ek bağlam sağlar. Bu teknik, LLM'lerin daha doğru sonuçlar üretmesine yardımcı olur çünkü modelleri son derece açıklayıcı istemlerle besler.

RAG, yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmada en umut vadeden tekniklerden biridir çünkü LLM'leri en doğru ve güncel verilerle beslemeye odaklanır. LLM yanıtlarını iyileştirmek için dış kaynaklardan veri toplayan bir yapay zeka çerçevesidir.

RAG ve Gerçek Zamanlı Verinin Yapay Zeka Halisüniasyonlarını Azaltmadaki Önemi

RAG, üretken yapay zeka ve Doğal Dil İşleme (NLP) alanında geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Özellikle bağlamın derinlemesine anlaşılmasını ve birden fazla bilgi kaynağına refere etme becerisini gerektiren görevlerde oldukça etkilidir. RAG, çoğunlukla sanal asistanlar, sohbet robotları, metin özetleme ve bağlamsal içerik oluşturma gibi doğru yanıtlar üretmeyi amaçlayan uygulamalarda kullanılır. Bu yüzden, RAG söz konusu olduğunda gerçek zamanlı veriler büyük önem kazanır çünkü RAG yapay zeka tarafından üretilen yanıtların kalitesini ve doğruluğunu artırmak için bağlamsal verilerle desteklenmiş modeller oluşturmaya yardımcı olur. Bu da, yapay zeka halüsinasyonlarını ve yanlış bilgilerin yayılmasını azaltmak adına büyük önem taşır.

Örnek olarak, büyük bir perakende firmasının müşteri hizmetleri için bir yapay zeka sohbet robotu kullandığını düşünelim. Bir müşteri bir ürün hakkında bir soru girdiğinde, sohbet robotu RAG kullanarak önceden eğitilmiş olduğu bilgiyi çeker ve perakendecinin veritabanından kullanıcının geçmişine veya satın alma modellerine göre uyarlanmış doğruluğu yüksek ve güncel bir yanıt verir. Böylelikle RAG, verilerin güncel ve doğru olduğundan emin olarak müşteriye kesinliği şüphe götürmez bir yanıt formüle edip sunar.

Verilerin, yüksek boyutlu matematiksel vektörlerde depolanabilmesi için operasyonel bir veri deposu ile eşleştirilmesi, RAG'in yapay zeka halüsinasyonlarını azaltma üzerindeki etkisini artırır. Veri deposu, daha sonra modelin sorgusunu sayısal bir vektöre dönüştürebilir. Bunun bir sonucu olarak, veri tabanı aynı terimleri içerip içermediğine bakılmaksızın ilgili metinleri sorgulama yeteneği kazanır. Bir yapay zeka modelinin gerçek zamanlı verilere erişimi, dinamik öğrenmeyi ve adaptasyonu da iyileştirir. Yapay zeka modelleri daha sonra konulara ilişkin anlayışlarını düzenli olarak güncelleyerek güncel olmayan veya durağan bilgilere dayalı halüsinasyonların ortaya çıkma şansını azaltabilir.

Yazar: Rahul Pradhan, Ürün ve Strateji Başkan Yardımcısı, Couchbase