Üretken Yapay Zeka

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Üretken yapay zeka modelleri tipik olarak eğitim verilerinin olasılık dağılımının bir temsilini öğrenerek çalışır. Daha sonra yeni veri noktaları oluşturmak için bu öğrenilen dağılımdan örnekleme yapabilirler. Yaygın mimariler şunları içerir:

• Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): Bunlar, üretilen çıktıların kalitesini artırmak için birbirleriyle rekabet eden iki sinir ağını, bir üreteci ve bir ayırıcıyı içerir.
• Transformers: GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinde (LLM' ler) yaygın olarak kullanılan bu modeller, başta metin olmak üzere tutarlı ve bağlamla ilgili diziler oluşturmak için dikkat mekanizmalarını kullanır.
• Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler): Bunlar verilerin sıkıştırılmış temsillerini öğrenir ve gizli uzaydan örneklenen noktaların kodunu çözerek yeni veriler üretebilir.
• Difüzyon Modelleri: Bu modeller, verilere kademeli olarak gürültü ekleyerek ve ardından süreci tersine çevirmeyi öğrenerek çalışır ve özellikle görüntüler için yüksek doğrulukta üretim sağlar (örn. Kararlı Difüzyon).

Üretken Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü

Her ikisi de yapay zekanın dalları olsa da, Üretken Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görme (CV) temelde farklı amaçlara hizmet eder.

• Üretken Yapay Zeka Odağı: Yeni içerik oluşturma (örneğin, metin açıklamalarından görüntü oluşturma, makale yazma, müzik besteleme).
• Bilgisayarla Görme Odağı: Mevcut görsel verileri analiz etme ve anlama (örneğin, Ultralytics YOLO gibi modeller kullanarak nesne algılama, görüntü sınıflandırma, örnek segmentasyonu ).

YOLO Vision 2024 sırasında tartışıldığı gibi, Üretken Yapay Zeka modelleri, gerçek zamanlı analiz için tasarlanmış verimli CV modellerine kıyasla genellikle önemli ölçüde daha büyüktür (milyarlarca parametre) (örneğin Ultralytics YOLOv8birkaç milyon parametreden başlayan modellerle). Üretken yapay zeka, eğitim ve çıkarım için önemli hesaplama kaynakları gerektirirken, birçok CV modeli standart donanım veya uç cihazlarda dağıtım için optimize edilmiştir.

Bununla birlikte, bu alanlar giderek daha fazla kesişmektedir. Üretken yapay zeka, özellikle nadir senaryolar için algılama veya segmentasyon modellerinin eğitimi için sentetik veriler oluşturarak CV'ye yardımcı olabilir ve potansiyel olarak model sağlamlığını ve performansını artırabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Örnekler

Üretken yapay zekanın çeşitli alanlarda çok sayıda uygulaması vardır:

1. İçerik Oluşturma: Makaleler, pazarlama metinleri, senaryolar(metin oluşturma), orijinal görüntüler veya sanat eserleri oluşturma (metindengörüntüye), müzik besteleme veya video oluşturma (metinden videoya). Gibi araçlar ChatGPT Metinler için Midjourney ve resimler için Midjourney popüler örneklerdir.
2. Veri Büyütme: Sınırlı veri kümelerini genişletmek için yapay veri örnekleri oluşturmak. Örneğin, tıbbi görüntü analizinde kullanılan tanısal yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu artırmak için nadir tıbbi durumların sentetik görüntülerini oluşturmak. Bu, veri kıtlığının üstesinden gelmeye yardımcı olur ve model genellemesini geliştirir.
3. İlaç Keşfi ve Geliştirilmesi: DeepMind gibi şirketler tarafından keşfedildiği üzere, yeni ilaç arayışlarını hızlandırmak için moleküler yapıların simüle edilmesi ve özelliklerinin tahmin edilmesi.
4. Kişiselleştirme: Sofistike sohbet robotlarını ve sanal asistanları güçlendirmek, kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri oluşturmak veya özel ürün önerileri üretmek.

Etik Hususlar

Üretken YZ'nin gücü önemli etik zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bunlar arasında yanlış bilgi veya zararlı içerik üretme potansiyeli, ikna edici deepfake'lerin oluşturulması, üretilen içeriğin telif hakkı ve fikri mülkiyetiyle ilgili sorunlar ve eğitim verilerinden öğrenilen doğal önyargılar yer almaktadır. Bunların ele alınması, YZ etiği, şeffaflık ve sağlam düzenleyici çerçevelerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Bu teknolojilerin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması çok önemlidir. Kendi yapay zeka modellerinizi yönetmek ve eğitmek için Ultralytics HUB gibi platformları düşünün.