Bugünün dijital çağında, çeşitli endüstriler için çevrimiçi veriler değerli bir varlık haline gelmiştir. Meta ve Google gibi teknoloji şirketleri uzun zamandır verileri hedeflenen çevrimiçi reklamcılık için kullanmaktadır. Netflix ve Spotify gibi akış platformları, kullanıcılarına kişiselleştirilmiş film ve müzik önerilerinde bulunmak için verilere güvenmektedir. Hatta siyasi adaylar, seçmen davranışları hakkında iç görüler elde etmek için verilere başvurmuştur. Bununla birlikte, dijital verilerin yapay zeka (YZ) gelişiminde önemli bir rol oynadığı açık hale gelmiştir.
YZ sistemlerinin başarısını belirleyen temel faktörlerden biri, erişebildikleri veri miktarıdır. Bir öğrencinin daha fazla kitap okuyarak daha bilgili hale gelmesi gibi, büyük dil modelleri – sohbet robotlarının omurgası – daha fazla veriyle beslendikçe daha doğru ve güçlü hale gelir. Bir YZ sistemi ne kadar çok veri işlerse, yanıtları o kadar doğru ve insana benzer hale gelir.
Örneğin, 2020’de piyasaya sürülen OpenAI’nin çığır açan YZ modeli GPT-3’e (Generative Pre-trained Transformer 3 kısaltması) bakalım. GPT-3, temelde kelimeler veya kelime parçaları olan yüz milyarlarca “token” üzerinde eğitilmiştir. Bu büyük eğitim veri miktarı, GPT-3’ün inanılmaz derecede gerçekçi ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretmesine olanak sağladı.
GPT-3 gibi büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan veriler, çeşitli çevrimiçi platformlardan elde edilmektedir. OpenAI’nin GPT-3’ü, internetin çeşitli kaynaklarından toplanan milyarlarca web sitesi, kitap ve Vikipedi makalesi üzerinde eğitilmiştir. Bununla birlikte, OpenAI, son modellerini eğitmek için kullandığı belirli verileri kamuoyuyla paylaşmamıştır.
Sıkça Sorulan Sorular:
Q: Veriler yapay zekadaki güce nasıl katkıda bulunur?
A: YZ sistemlerinin başarısı büyük ölçüde üzerlerinde eğitildikleri veri miktarına bağlıdır. Daha fazla veri, daha doğru ve insana benzer YZ yanıtlarına yol açar.
Q: Büyük dil modeli nedir?
A: Büyük dil modeli, geniş miktarda metin verisini analiz ederek insan benzeri dil üretebilen bir sistemdir.
Q: GPT-3 nedir?
A: Generative Pre-trained Transformer 3 kısaltması olan GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen çığır açan bir YZ modelidir. Gerçekçi ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretebilme yeteneğine sahiptir.
Q: GPT-3 nasıl eğitildi?
A: GPT-3, web siteleri, kitaplar ve Vikipedi makaleleri gibi çeşitli çevrimiçi kaynaklardan elde edilen yüz milyarlarca “token” üzerinde eğitilmiştir.
Q: OpenAI, son modellerini eğitmek için kullandığı belirli verileri kamuoyuyla paylaştı mı?
A: Hayır, OpenAI en son modellerini eğitmek için kullandığı belirli verileri kamuoyuyla paylaşmamıştır.
Kaynaklar:
– OpenAI
– The New York Times
Yapay zeka (YZ) gelişiminde veri kullanımı yalnızca GPT-3 gibi dil modellerinden öteye gitmektedir. Tüm YZ endüstrisi, algoritmaları eğitmek ve geliştirmek için verilere ağırlık vermektedir, bu da teknolojideki ilerlemelerin önemli bir itici gücü haline gelmektedir.
YZ endüstrisi hızla büyüyor ve dönüşüyor. Pazar araştırma firması Statista’ya göre, küresel YZ pazarının 2025 yılında 190 milyar dolara ulaşması beklenmektedir. Sağlık, finans, perakende ve imalat gibi endüstriler, verimliliklerini ve karar verme süreçlerini artırmak için YZ teknolojilerini benimsemektedir.
YZ endüstrisinin karşılaştığı temel zorluklardan biri, verinin mevcudiyeti ve kalitesidir. YZ sistemleri, desenleri öğrenmek ve doğru tahminler yapmak için büyük ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Ancak, yüksek kaliteli verilere erişmek, özellikle veri hassas veya korumalı olduğunda zor olabilir. Şirketler, kullandıkları verilerin hem güvenilir hem de düzenlemelere uygun olduğundan emin olmak için veri gizliliği, güvenliği ve etiğiyle ilgili konularla başa çıkmak zorundadır.
YZ’de veri kullanımı ile ilgili diğer bir sorun da önyargıdır. YZ algoritmaları verilerden öğrenir ve eğer veri kendisi önyargılar içeriyorsa veya toplumsal önyargıları yansıtıyorsa, algoritma bu önyargıları sürdürebilir ve adil olmayan sonuçlara yol açabilir. Bu, istihdam süreçleri, suç adalet sistemleri ve sosyal medya algoritmaları gibi çeşitli alanlarda endişe ve tartışma konusu olmuştur.
Bu sorunları ele almak için sorumlu YZ geliştirme ve veri yönetimi üzerine gittikçe artan bir vurgu bulunmaktadır. Şirketler, YZ modellerinde şeffaflık, adalet ve sorumluluk sağlamak için stratejiler uygulamaktadır. Etik çerçeveler ve kılavuzlar, YZ ve verilerin sorumlu kullanımına rehberlik etmek üzere geliştirilmektedir.
YZ endüstrisi, pazar tahminleri ve ilgili konular hakkında daha fazla bilgi edinmek için OpenAI’nin web sitesi ve yayınları ile The New York Times gibi haber kaynaklarına başvurabilirsiniz.
Kaynaklar:
– OpenAI
– The New York Times
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com