Önceden Eğitilmiş Yapay Zeka Modeli Nedir?

Photo of author

By admin

Önceden eğitilmiş yapay zeka modeli, adından da anlaşılacağı üzere; belirli bir görevi yerine getirmek için büyük verilerle daha önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelidir. Oldukça esnek yapıya sahip olabilen bu öğrenme modeli, ister olduğu haliyle ister birden fazla sektör uygulamalarına uyarlanabilecek şekilde özelleştirilebilir.

Önceden eğitilmiş bu yapay zeka modelleri, kullanım amacına ve sektöre göre birden fazla probleme çözüm sunabilir. Birçok örneği bulunan yapay zeka modellerinde asıl amaç, istenilen veriye ulaşabilmek için önceden öğretilmiş veriler sayesinde ortaya koyulan hizmet veya projedir. Farklı sektörlere farklı şekillerde ayak uydurabilecek modeller olabildiğince hızlı işlem göstererek hem iş yükünü azaltabilir hem de hizmet kalitesini olabildiğince artırabilir.

Geliştiriciler, sıfırdan bir modeli oluşturmak yerine, önceden eğitilmiş modelleri kullanabilir ve bu modelleri gereksinimlerini karşılayacak şekilde özelleştirebilirler.

İster daha önce oluşturulmamış bir hayal ürünü olsun, ister bir hastalığı teşhis etmede kullanılabilecek tıbbi ihtiyaç olsun, istenilen görevi yerine getirebilmesi için bir yapay zeka modeline ihtiyaç duyuluyor. Bu model eğitilebilmesi için birden fazla temsili veriye ihtiyaç duyar. Bu nedenle istenilen tarzda bir çıktıya ulaşılabilmesi için, bu çıktıyı tanımlayabilecek verilerin önceden belirlenmesiyle yapay zekanın eğitilmesi beklenir.

Bu öğrenme süreci ise, gelen verilerin belirli aşamalardan geçmesi ve her aşamada ulaşılması gereken hedefle ilgili özellikleri vurgulaması gerekir.

Örneğin, tek boynuzlu atı tanımlayabilen bir model oluşturabilmek için, bu modele öncesinde tek boynuzlu bir atın resmini, daha sonrasında bu hayvanın şekline benzeyen diğer canlıların fotoğraflarını yükleyerek modeli besleyebiliriz. Bu veriler sayesinde basit resimlerle başlayarak, elde edilmek istenen karmaşık yapıya doğru katmanlar oluşturulur.

Örnek vermek gerekirse, bir kedi veya kaplanın aksine bir yaratık tek boynuzlu ata ne kadar çok benziyorsa, çıktıdaki verinin tek boynuzlu at olma olasılığı o derece yüksektir. Bu olasılıksal değerler, bu AI modelindeki katmanlarda toplanır ve katmanlar arttıkça çıktıdaki temsil anlayışı o derece gelişir.

Geliştiriciler, böyle bir modeli sıfırdan oluşturmak için milyarlarca veri satırı içeren çok büyük veri kümelerine ihtiyaç duyarlar. Bu verileri elde etmek genellikle pahalı ve zor olur ancak ne kadar çok veri eklenirse modelin vereceği çıktı doğru orantılı olarak o derece iyileşir. Bu sebeple verilerden ödün vermek oluşturulacak modelin daha zayıf bir performans vermesi anlamına gelir.

Bununla beraber önceden hesaplanmış olasılık temellerinin oluşturulması, zamandan, paradan ve emekten tasarruf sağlar.

Çok sayıda doğru temsili ağırlığa sahip yüksek kaliteli bir yapay zeka modeli kullanmak, yapay zekanın dağıtımı için daha yüksek bir başarı ihtimali sağlar. Ağırlıklar, katmanlar ve özellikler için daha fazla ayarlama yapılabilir ve daha fazla veri eklenebilir. Daha fazla eklenen veri sayesinde yapay zekanın daha doğru çalışması ve çıktının daha doğru olmasını sağlanır.

Bu sebeple daha önceden eğitilmiş modeller üzerinde çalışan geliştiriciler, yoğun hesaplamalarla uğraşmak zorunda kalmadan daha hızlı modeller üretebilirler.

Daha basit bir deyişle, önceden eğitilmiş bir model kullanmak; iplik ve iğne ile işe başlamak yerine bir elbise alıp onu ihtiyaçlara göre şekillendirmeye benzer.

Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri genellikle transfer öğrenimi için kullanılır. Bu modeller genellikle birkaç model mimarisi türüne dayalı olabilir. Popüler mimari türlerinden biri ise, sıralı verilerdeki ilişkileri izleyerek bağlamı ve anlamı öğrenen bir sinir ağı olan trafo yani transformatör modelidir.

Transfer Öğrenimi Nedir?

Transfer öğreniminde tahmin yapmak için kullanılan son katman “kayıp çıktı” katmanı olarak değerlendirilir. Eğer kayıp çıktı katmanını siler ve onu başka bir katmanla değiştirirseniz, bu katmanın temsil edilecek çıktıya karşı oluşabilecek tüm sapmalarını belirleyebilirsiniz.

Transformatör Modeli Nedir?

Kısaca bahsetmek gerekirse Transformatör modeli, aynı bu cümledeki kelimeler gibi sıralı verilerdeki ilişkileri izleyerek bağlamı ve dolayısıyla anlamı öğrenen bir sinir ağıdır.

2017 yılında yayınlanan bir makalede açıklanan transformatörler, bugüne kadar icat edilen en yeni ve en gelişmiş model sıfırlarından biridir. Bu modeller, makine öğreniminde bazılarının dönüştürücü yapay zeka olarak adlandırdığı bir ilerleme yolunda kullanılırlar.

Derin Öğrenmenin En Gelişmiş Örneği: DLSS

Yapay zekanın kullanıldığı en büyük alanlardan biri olarak şüphesiz oyun dünyası ve grafik tasarımı gösterilebilir. Diğer alanlarda olduğu gibi bu alanda da birçok yapay zeka modeli bulunur ve bu modeller sayesinde oyunlarda gösterilen genel kalite olağandan çok daha fazla artabilir. Bu alanda kullanılan en büyük ve en gelişmiş yapay zeka modeli olarak DLSS gösterilebilir.

DLSS kısaca, Derin Öğrenme Süper Örnekleme anlamına gelir. Kullanıcıların performanstan ödün vermeden yüksek çözünürlüklü (HR) oyunlar oynamasına yardımcı olur. Bunu yaparken süper çözünürlük (SR) yöntemlerini kullanır. 4 farklı kalite ön ayarına sahiptir: Kalite, Dengeli, Performans, Ultra Performans (2.1 sürümünden beri). Adlar açıklayıcıdır ve DLSS’nin yalnızca performansı artırmakla ilgili olmadığını, aynı zamanda görüntü kalitesini de artırabileceğini gösterir.

Yüksek çözünürlüklü oyunlar, akıcı ve yüksek çözünürlük performansı için güçlü oyun bilgisayarları gerektirir. Çözünürlükle doğru orantılı olarak işlenen çerçeve büyüdüğünden, aynı oyunu tam olarak aynı grafik ayarlarında çalıştırmak için sistem gereksinimleri artar.

Bu yüzden oyunu daha yüksek çözünürlükte oynamak keskinliği ve gösterilen piksel yoğunluğunu artırır (ekran boyutunun aynı kaldığı düşünülürse), ancak bunu yaparken performansı büyük ölçüde düşürür ve takılma ile gecikme gibi sorunlara neden olabilir.

DLSS ise kendisini tam olarak burada gösterir. Çözünürlük yükseldikçe CPU kullanımı genellikle azalmaktadır. Ayrıca VRAM (Video RAM, GPU belleği) kullanımı artar ve RAM kullanımı azalır. Bunun nedeni, oyun oynarken işin çoğunun GPU tarafından yapılmasıdır. Ve çözünürlük yükseldikçe GPU’nun önemi artar, bu nedenle CPU’ya daha az iş yükü düşer.

Önceden eğitilmiş modeller sayesinde sıfırdan model ve zeka oluşturulmak istenildiğinde, bu verilerden yararlanmak model oluşumunu oldukça hızlandırıyor ve basitleştiriyor. Bu sayede iş süresi azalmış oluyor.

Bu modellerin yapay zekayı geliştirdiği başlıca alanları sıralamak gerekirse farklı alanlar şu şekilde olabilir:

  • Doğal dil işleme: Çeviri, sohbet robotları ve diğer doğal dil işleme uygulamaları için önceden eğitilmiş modeller kullanılır. Genellikle dönüştürücü model mimarisine dayanan büyük dil modelleri, önceden eğitilmiş modellerin bir uzantısıdır. Önceden eğitilmiş LLM’ye bir örnek olarak, dünyanın en büyük AI modellerinden biri olan NVIDIA NeMo Megatron örnek gösterilebilir.
  • Konuşma yapay zekası: Konuşma yapay zeka uygulamalarının farklı dillere uyarlanıp çalıştırılmasına yardımcı olabilirler. Kullanılabilecek başlıca alanlar arasında, çağrı merkezleri, yapay zeka asistanları ve ses tanıma teknolojileri gösterilebilir.
  • Bilgisayar bilimi: Yukarıda verdiğimiz tek boynuzlu at örneğinde olduğu gibi, önceden eğitilmiş bu modeller yapay zekanın farklı hayvanları daha kolay ve hızlı şekilde tanımlamasına yardımcı olabilir. Aynı sebeple bu modeller, akıllı şehirler ve otomasyonda ve farklı spor dallarında kullanılabilir.
  • Sağlık hizmeti: Sağlık uygulamaları için eğitilmiş modeller sayesinde, kimya dili daha iyi anlaşılabilir ve bunun sayesinde dünya moleküllerindeki atomlar arasındaki ilişkileri öğrenerek bilim camiasına önemli ve büyük çözümler sunulabilir.
  • Siber güvenlik: Günümüz dünyasında hepimiz için önemli olan siber güvenlik alanında yaşanabilecek olası tehditleri önceden fark etmek ve önlem almak için kullanılırlar. Bu tehditler ve güvenlik kategorileri arasında dijital parmak izleri, kimlikler ve benzeri hassas bilgiler yer alabilir.
  • Sanatsal ve yaratıcı iş akışları: Son zamanlarda oldukça popüler olan ChatGPT, Text to Image ve Dall-E gibi sanatsal modeller örnek gösterilebilir.
  • Oyun dünyası: Genellikle oyun sektöründe derin öğrenme modeli kullanılarak orijinal düşük çözünürlüklü görüntünün daha yüksek çözünürlüklü görüntüsüne benzeyen bir görüntü oluşturmak için NVIDIA tarafından geliştirilen DLSS teknolojisi örnek olarak gösterilebilir. Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntü sayesinde aynı zamanda oyun performansında oldukça iyi derecede performans artışı da gözlemlenir. Bu sayede daha akıcı ve doğruluk oranı daha yüksek görüntüler elde edilir.

Önceden eğitilmiş bu modellere, farklı sektör ve endüstriler için farklı özelleştirmeler yapılabilir ve her alana uyarlanabilir.

Google, Microsoft, Meta ve NVIDIA gibi büyük şirketler sürekli olarak yapay zeka modelleri oluşturabilmek için son teknoloji mimariler üretiyor ve bunlardan yararlanıyorlar.

Bu modeller genellikle geliştiricilerin kullanabilmeleri ve uyarlayabilmeleri için açık kaynak olarak yayınlanır veya model merkezlerinde bulunur. Farklı geliştiriciler aynı merkeze daha fazla veri ekleyerek var olan model üzerindeki doğruluk oranının artmasına ve havuzun genişlemesine yardımcı olabilir.

GitHub, Hugging Face ve benzeri platformlarda da binlerce açık kaynak kodlu modeller mevcuttur.

NVIDIA, geliştiricilerin yapay zeka modellerini ilk aşamadan üretime kadar taşımasına yardımcı olmak için, direkt olarak devreye alınabilecek birkaç önceden eğitilmiş yapay zeka modeli sunar.

Bu modellerden birkaç tanesine bakılacak olursa:

  • GitHub’da bulunan basit, verimli ve güçlü semantik bölümleme için bir dönüştürücü model olan NVIDIA SegFormer örnek olarak gösterilebilir.
  • Akıllı şehirler, park yönetimi ve diğer uygulamalar için milyonlarca görüntü üzerinde eğitilen NVIDIA’nın amaca yönelik bilgisayarla görme modelleri bulunur.
  • Dünyanın en büyük özelleştirilebilir dil modeli olan NVIDIA NeMo Megatron, konuşma yapay zekası için yüksek ve esnek performanslı bir modeldir.

Yapay zeka araştırmalarında birden farklı mantık biçimi kullanılabilir. Mantık yöntemlerine gösterilebilecek örnekler arasında:

Mantık Yöntemleri:

  • Önermeler mantığı
  • Doğruluk fonksiyonları
  • Tanımlama mantığı
  • Varsayılan mantık, monoton olmayan mantık ve sınırlandırma mantığı bulunur.

Mantık yöntemleri genellikle çok etkileşimli sistemlerde ortaya çıkabilecek çelişki ve tutarsız ifadeleri modellemek için kullanılır.

Olasılık Yöntemleri:

  • Belirsiz muhakeme için olasılık yöntemi
  • Sınıflandırıcı ve istatistiksel öğrenme yöntemi
  • Yapay sinir ağları
  • Derin öğrenme modelleri örnek gösterilebilir.

Birbirinden faklı yapay zeka çalışmaları bulunsa da hepsinin temel amacı akıl yürütmeyi, bilgi edinme ve bilgi temsilini, algılamayı, öğrenmeyi ve doğal dil işleme yöntemini ele alır. Bir problemi çözme yeteneği, bu yapay zeka modellerinin uzun vadeli hedefleridir ve bunun için eğitilirler. Bu sorunları çözmek için de geliştiriciler birden fazla yapay zeka modelini kullanır ve aynı zamanda bu modelleri geliştirirler.

Yorum yapın

vozol 20000 vozol 10000 vozol neon 10000 vozol 12000 seniorpuffs mcswizzlespuff.com vozol puff time casino casino siteleri