2023'ün ortasında, bilgisayar dünyası, GPT4/ChatGPT premium ve StarChat gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) ortaya çıkmasıyla heyecanla çalkalanıyor. Bu modellerin neyi yapıp neyi yapamayacağını ve bunların iş avantajı için başarıyla nasıl uygulanacağını anlamak kolay değildir. Mevcut nesil Yüksek Lisans'ların özelliklerine ilişkin ortaya çıkan araştırmaları analiz etmek ve başarılı bir şekilde uygulanmak isteniyorsa benimsenmesi gereken stratejilerin ana hatlarını çizmek önemlidir.
Yüksek Lisans'lar özeldir çünkü dile yanıt olarak dil yayarlar; model bir metinle uyarılırsa yanıt olarak ilgili metni üretir. Bu, herkesin arayüze sahip olduğu herhangi bir LLM ile etkileşim kurmasının kolay olduğu ve birçok LLM'nin sohbet arayüzleri aracılığıyla kamuya açık hale getirildiği anlamına gelir. Bu nedenle, bir yapay zeka teknolojisi olarak Yüksek Lisans'ın geliştirilmesi, yapay zekanın yeteneklerine ilişkin kamuoyu algısı üzerinde ani ve önemli bir etki yarattı.
Yüksek Lisans'ı Anlamak
Yüksek Lisans'ların yaptığı tek şey metni tüketmek ve metin üretmektir, ancak metin üretimi çok iyi olduğundan, modeller manipüle ettikleri metin hakkında akıl yürütüyor ve anlıyor gibi görünüyor. Doğal dil ve yapay zeka araştırmalarında çalışan birçok kişi, Yüksek Lisans yeteneklerini anlamak ve araştırmak için çok çalışıyor. Mevcut nesil modellerin sınırlamalarını tanımlayan ve belki de onları karşılayan ilk heyecanın hafifletilmesi gerektiğini gösteren, giderek büyüyen bir literatür var. En son teknolojiye sahip Yüksek Lisans (LLM) sınırlamalarının mevcut listesini toparlamak ve bunların hem önemini hem de yapay zekaya bir yaklaşım olarak Yüksek Lisans Lisansüstü Lisansüstü (LLM) temel kusurları olduklarını kanıtlama olasılıklarını değerlendirmek önemlidir. Diğer çalışmalarda yüksek lisans eğitimlerinin bazı teknik sınırlamaları araştırılmaktadır.
Ancak, mevcut LLM davranışının bazı basit örnekleriyle doğrulanmış sınırlamalara baktım ve güvenlik ve fikri mülkiyet sorunları gibi teknik olmayan kısıtlamaları analiz ettim. Teknolojinin sınırlamalarını gözden geçirdikten sonra, teknolojinin nasıl başarılı bir şekilde uygulanabileceğini ve işletmelerin LLM devriminin yarattığı fırsattan maksimum değer elde etmek için nelere odaklanması gerektiğini inceleyebilirsiniz.
Başarıya giden yol
Yeni nesil LLM'lerin şüphesiz değerine erişmek ve aynı zamanda tespit edilen zayıflıklardan kaynaklanan riski yönetmek isteyen kuruluşlar için başarıya giden bir yol tanımlanabilir. Başarıya giden bu yol, LLM'lerin kullanımını iyi belirlenmiş ve kontrol edilen işlevsellik sağlayan bileşenlerle sınırlamak ve bunları uygun kontrol ve hesap verebilirlik altyapılarına yerleştirmek arasında yatmaktadır.
Gelecekteki yüksek lisansların, şu anda bu yeni nesil modellerin kısıtlamasız kullanımını engelleyen sorunları çözebilmesi mümkündür. Örneğin, LLM'ler nispeten yakın gelecekte etkili bir şekilde planlama yapmak için (akım transformatörlerinin ötesinde) yeniden tasarlanabilir. Teknik olarak, bunun yapılamamasının temel bir nedeni yok gibi görünüyor, ancak bu kesinlikle bilgi işlem gücüne başka bir şaşırtıcı yatırım gerektirecektir.
Bileşimsel akıl yürütme, papağan gibi tekrarlama ve güvenlikle uğraşmak gibi diğer sınırlamalar daha zorlu görünüyor. Devam eden ilerlemelere rağmen, e-posta, veritabanları ve web tarayıcıları gibi çok daha basit, olgun ve öngörülebilir teknolojilerin hepsinin hala karmaşık uygulama modelleri ve yönetim kontrolleri gerektirdiğini dikkate almakta fayda var. LLM'lerin farklı olması pek mümkün görünmüyor.
En yeni nesil Yüksek Lisans'ların çoğunun gösterdiği doğal dil arayüzü, çok daha geniş bir popülasyonun özelde Yüksek Lisans'ın ve daha genel olarak yapay zekanın gücü konusunda uyanmasını sağladı. Bu nedenle, bu tür yaklaşımların bazı temel sınırlamalarını belirledik ve aynı zamanda bu sorunlardan bazılarını hafifletebilecek ve sonuçta Yüksek Lisans'ın başarılı bir şekilde benimsenmesini sağlayacak uygulamalar için önerilerde bulunduk. Ancak şunu da belirtmek gerekir ki, bunların hiçbiri bu tür çözümleri hayata geçirmek için vizyon, yatırım ve yetenekli bir ekibe olan ihtiyacı ortadan kaldırmaz.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
