Son zamanlarda üretken yapay zeka (GenAI) teknolojisinin evrimini takip ediyorsanız, muhtemelen onun temel kavramlarına aşinasınızdır: GenAI modellerinin nasıl çalıştığı, istem oluşturma sanatı ve GenAI modellerinin dayandığı veri türleri. .

GenAI'daki bu temel bileşenler sabit kalsa da uygulanma biçimleri değişiyor. ChatGPT'nin 2022'nin sonlarındaki yükselişiyle dikkatleri üzerine çeken GenAI yaklaşımının, işletmelerin yeni iş yeteneklerini etkinleştirmek için GenAI'dan yararlanırken benimseyecekleri yaklaşımla aynı olması pek mümkün değil.

Üretken yapay zekayı çevreleyen bu kavramların nasıl geliştiğine ve bu değişimin iş dünyasında GenAI'nın geleceği için ne anlama geldiğine bakalım.

Üretken Yapay Zekaya Geleneksel Yaklaşımlar

GenAI'nin temel unsurları özünde şu şekilde özetlenebilir:

• Temel Modelleri: Temel modeli, çok çeşitli kullanımları destekleyebilen bir GenAI modelidir. Bugüne kadar OpenAI tarafından geliştirilen GPT modelleri gibi bir avuç GenAI modeli bu alana hakim oldu.
• Veri: Modeller eğitim amacıyla verilere dayanır. Geleneksel olarak bu veriler çoğunlukla şu şekildeydi: yapılandırılmamış veriYine OpenAI gibi temel model satıcıları, modellerini halka sunmadan önce önceden eğitmek için kullanıyorlardı.
• Hızlı Mühendislik: Hızlı mühendislik, bir GenAI modelinden uygun yanıtı üretecek istemleri tasarlama sürecidir. Önceden eğitilmiş temel modellerin kullanımı, bu modellerin verilerini veya bağlamını özelleştirmek için pek fazla fırsat sağlamadığından, yapay zeka modellerinin belirli kullanım örneklerini desteklemesini sağlamak için hızlı mühendislik çok önemli olmuştur. Verileri veya modelin kendisini kontrol edemezsiniz, ancak içine beslediğiniz istemleri kontrol edebilirsiniz.

Kısacası, son bir buçuk yıldır GenAI ekosistemi, büyük ölçüde özel istem mühendisliğine dayanan kullanım senaryolarını ele almak için genel yapılandırılmamış veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş üçüncü taraf temel modellerinin hakimiyetindeydi. Bu dünyada, temel modelleri oluşturan satıcılar aslında kapı bekçileriydi; çünkü modellerin nasıl çalıştığına ve hangi veriler üzerinde eğitildiklerine ilişkin kararları, modellerin nasıl kullanılabileceğine ilişkin kısıtlamaları belirliyordu.

Kurumsal Üretken Yapay Zekadaki Yenilikler

Geleceğe bakıldığında, bu yaklaşımın birçok önemli açıdan değişmeye hazır olduğu görülüyor.

1. Özel Temel Modelleri

En büyük değişikliklerden biri, üretken yapay zeka hizmetlerinde uzmanlaşmış şirketlerin sağladığı temel modellerin ötesinde artan kullanılabilirliktir.

Meta ve Google gibi şirketlerin piyasaya sürdüğü açık kaynaklı modellere ek olarak artık SAP gibi satıcıların da kendi temel modellerini geliştirdiklerini görüyoruz. En önemlisi, bu modeller kuruluşlara, modelin çalıştığı bağlamı kontrol etmek için kendi parametrelerini enjekte ederek özel model operasyonları yapma konusunda daha fazla fırsat sağlayacaktır. Bazı durumlarda modelleri özel veriler üzerinde de eğitebilir veya yeniden eğitebilirler.

Buradaki sonuç, yeni nesil temel modellerin, işletmelere üretken yapay zekadan nasıl yararlanacakları konusunda çok daha hassas bir şekilde ayarlanmış kontrol sağlamasıdır. Artık kendi özel kullanım durumları için tasarlanmamış genel modellerle yetinmek zorunda değiller. Bunun yerine, veri mühendisliği yeteneklerine sahip olmaları koşuluyla, model davranışını kapsamlı yollarla özelleştirebilirler.

2. Yapılandırılmış Verilerin Kullanımı

Geçmişte, GenAI modelleri öncelikle belgeler ve Web sayfaları gibi yapılandırılmamış veriler üzerinde eğitiliyordu çünkü model tasarımcılarının temel amacı, kullanıcıların bu belgeler içindeki verileri aramasına veya özetlemesine olanak sağlamaktı. Temel olarak OpenAI tarafından geliştirilenler gibi GenAI modelleri Web için alternatif arama arayüzleridir.

Bu, iş dünyasında GenAI için önemli bir kullanım örneği olmaya devam ediyor. Ortaya çıkan ek bir kullanım durumu da GenAI'yi, veritabanlarında depolanan bilgiler gibi yapılandırılmış verileri sorgulamak için bir arayüz olarak kullanmaktır. İşletmeler bunu Amazon Q gibi çözümleri kullanarak zaten yapabiliyor.

Bu önemlidir çünkü GenAI'nin işletmelerin sahip oldukları büyük hacimli yapılandırılmış verileri yorumlama yeteneğini geliştirebileceğini göstermektedir. Geçmişte soruların bu verilere dayalı olarak ele alınması, karmaşık sorguları elle yazan ve ardından raporlar oluşturan uzman veri analistlerini gerektiriyordu. Artık GenAI, bu işi en yetenekli veri analistinin bile başarabileceğinden çok daha hızlı bir şekilde yapabiliyor.

3. Veri Göndericilerinin Ortaya Çıkışı

Yapay zeka modellerini bir işletmede var olan tüm verilerle entegre etmek karmaşık bir iştir; özellikle de belirli bir kullanım durumu için hangi veri kümesinin en uygun olduğu genellikle belirsiz olduğundan. Örneğin, satış verilerini sorgularken model, ERP sisteminden, CRM'den, manuel olarak hazırlanmış bir elektronik tablodan veya başka bir şeyden gelen veriler kullanılarak mı sorulmalı?

Bu sorunun üstesinden gelmek için işletmelerin benim "veri göndericileri" olarak adlandırdığım yöntemi benimsemesi muhtemeldir. Veri gönderici, verileri GenAI hizmetlerine verimli bir şekilde sunan ve kuruluşların özel model eğitimi için verilerinden yararlanmalarını kolaylaştıran bir entegrasyon aracıdır. İşletmeleri yapay zeka eğitimi için hangi verilere ihtiyaç duyduklarını belirlemeye zorlamak yerine, bu işi halletmeleri için veri sevk görevlilerine başvuracaklar.

Bu, veri gönderici satıcılarını GenAI manzarasının yeni bekçileri olacak bir konuma yerleştiriyor. Güç, yapay zeka modelleri geliştiren satıcılardan, istemleri desteklemek için hangi verilerin mevcut olduğunu etkileyenlere doğru kayacak.

Demokratikleştirilmiş, Veri Merkezli Bir Yapay Zeka Ortamına Doğru mu?

Halihazırda devam eden bu değişimler sonuçta, işletmelerin GenAI'yi tam olarak nasıl kullanacakları üzerinde daha fazla kontrole sahip olmaları anlamında GenAI'yi daha demokratik hale getirmeyi vaat ediyor.

Aynı zamanda verileri, özellikle de belirli işletmelerin sahip olduğu özel verileri, her zamankinden daha önemli hale getiriyorlar. İşletmeler, bir avuç yapay zeka model sağlayıcısına ve bunların üzerinde eğitim vermeye karar verdikleri verilere bağlı kalmak yerine, veri dağıtıcıların yardımıyla hangi bilgilerin GenAI araçlarını ve hizmetlerini etkinleştireceğine karar verebilecek.

Bu cesur yeni dünyada başarılı olmak için verileri etkili bir şekilde yönetme ve yönetebilme becerisi çok önemli olacaktır. Veri yönetimi İşletmeler için uzun zamandır önemli bir konu, ancak işletmeler GenAI'yi çevreleyen yeni fırsatlardan yararlanmak istiyorlarsa, işletmelerin verileri özel GenAI kullanım senaryolarını etkinleştirmek için kullanabilmeleri için veriler üzerinde benzeri görülmemiş düzeyde kontrole ihtiyaç duyacaklar. 

Bu tartışma şu anda yapılıyor ve önümüzdeki aylarda ve yıllarda izlenmesi önemli olacak.

• 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.dataversity.net/why-its-time-to-rethink-generative-ai-in-the-enterprise/