Üretken Yapay Zeka

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Çoğu üretici modelin arkasındaki temel fikir, veri dağılımının bir temsilini öğrenmektir. Bu dağılım öğrenildikten sonra model, üzerinde eğitildiği verilere istatistiksel olarak benzeyen yeni veri noktaları oluşturmak için bu dağılımdan örnekleme yapabilir. Bu, karmaşık sinir ağı (NN) mimarilerini ve sofistike eğitim tekniklerini içerir. Öne çıkan bazı mimariler şunlardır:

• Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): Bu modeller, üretilen çıktıların kalitesini yinelemeli olarak iyileştirmek için veri oluşturan bir üretici ve gerçek ve üretilen veriler arasında ayrım yapmaya çalışan bir ayırıcı olmak üzere iki rakip sinir ağı kullanır.
• Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler): VAE'ler verilerin sıkıştırılmış bir temsilini (gizli uzay) öğrenir ve daha sonra bu gizli uzaydan noktaları örnekleyerek ve bunları çözerek yeni veriler üretebilir.
• Transformatörler: Başlangıçta doğal dil işleme (NLP) için geliştirilen Transformer mimarisi, özellikle de kendi kendine dikkat mekanizması, GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM 'ler) temelini oluşturarak çeşitli üretken görevler için oldukça etkili olduğunu kanıtlamıştır.
• Difüzyon Modelleri: Bu modeller, eğitim verilerine kademeli olarak gürültü ekleyerek ve ardından temiz, tutarlı veri örnekleri oluşturmak için gürültüden başlayarak bu süreci tersine çevirmeyi öğrenerek çalışır. Kararlı Difüzyon gibi modeller, metinden görüntüye üretim için kullanılan önemli örneklerdir.

Üretken Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü

Her ikisi de yapay zekanın alt alanları olsa da, Üretken Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görme (CV) temelde farklı amaçlara sahiptir. CV, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri yerine getirerek makinelerin dünyadaki görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanır. Üretken YZ ise tam tersine yeni görsel (veya diğer) içerikler oluşturmaya odaklanır.

YOLO Vision 2024 'teki gibi tartışmalar sırasında vurgulanan temel farklılıklar şunlardır:

1. Model Boyutu: Üretken modeller, özellikle LLM'ler ve büyük görüntü modelleri, genellikle milyarlarca hatta trilyonlarca parametre içerir. Gerçek zamanlı analiz için tasarlanmış CV modelleri, örneğin Ultralytics YOLO11tipik olarak çok daha küçük ve verimlidir, bazı varyantlar sadece birkaç milyon parametreye sahiptir( YOLO modelleri ilekarşılaştırıldığında).
2. Hesaplama Kaynakları: Büyük üretken modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması, genellikle GPU'ların dağıtılmış kümelerini içeren önemli hesaplama gücü gerektirir. Ultralytics'inkiler de dahil olmak üzere birçok CV modeli verimlilik için optimize edilmiştir ve aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak standart donanım veya özel uç cihazlara dağıtılabilir ONNX veya TensorRT.
3. Hedef: CV mevcut verileri analiz eder; Üretken Yapay Zeka yeni verileri sentezler.

Bu farklılıklara rağmen, alanlar giderek daha fazla birbirine bağlanmaktadır. Üretici yapay zeka, yüksek kaliteli sentetik veriler üreterek CV için değerli olduğunu kanıtlamaktadır. Bu sentetik veriler, özellikle otonom sürüş simülasyonları veya nadir tıbbi durum görüntülemesi(sağlık hizmetlerinde YZ) gibi gerçek verilerin az olduğu veya elde edilmesinin zor olduğu senaryolar için daha sağlam ve doğru CV modellerinin eğitilmesine yardımcı olarak gerçek dünya veri kümelerini artırabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Üretken yapay zeka çok sayıda sektörü dönüştürüyor:

• İçerik Oluşturma: Makalelerin, pazarlama metinlerinin, senaryoların(GPT-3) oluşturulmasını otomatikleştirme, benzersiz görüntüler ve sanat eserleri oluşturma(Midjourney, DALL-E 3), müzik besteleme ve video içeriği oluşturma(OpenAI Sora).
• Sentetik Veri Üretimi: Robotik, finans(finansta bilgisayarla görme modelleri) ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda makine öğrenimi modellerini eğitmek için gerçekçi veri kümeleri oluşturmak, model performansını artırmak ve veri gizliliği sorunlarını ele almak. Örneğin, gerçek hasta verilerini kullanmadan teşhis araçlarını eğitmek için sentetik tıbbi görüntüler üretmek.
• İlaç Keşfi ve Malzeme Bilimi: Yeni moleküler yapıların tasarlanması ve özelliklerinin tahmin edilmesi, Google DeepMind gibi kuruluşların gösterdiği gibi araştırma ve geliştirmenin hızlandırılması.
• Kişiselleştirme: Sohbet robotlarında, sanal asistanlarda ve öneri motorlarında dinamik içerik oluşturma yoluyla son derece özelleştirilmiş kullanıcı deneyimlerini güçlendirmek.
• Yazılım Geliştirme: Kod parçacıkları oluşturarak, hata düzeltmeleri önererek ve hatta doğal dil açıklamalarına dayalı olarak tüm işlevleri oluşturarak geliştiricilere yardımcı olmak(GitHub Copilot).

Zorluklar ve Etik Hususlar

Üretken Yapay Zekanın hızla ilerlemesi zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu güçlü araçların etik kullanımını sağlamak, özellikle deepfake'ler, yanlış bilgilendirme, fikri mülkiyet hakları ve eğitim verilerinden öğrenilen doğal önyargılar konusunda çok önemlidir. Bunların ele alınması, dikkatli model geliştirme, sağlam tespit yöntemleri ve YZ etiği ilkelerinde özetlenen açık yönergeler gerektirir. Ayrıca, ihtiyaç duyulan önemli hesaplama kaynakları çevresel ve erişilebilirlik endişeleri yaratmaktadır. Ultralytics HUB gibi platformlar, iş akışlarını kolaylaştırmayı ve belirli YZ görevleri için giriş engellerini potansiyel olarak azaltmayı amaçlamaktadır.