Yapay zeka neslinin ötesinde: Google Cloud önemli bilgileri paylaşıyor

Konu söz konusu olduğunda daha büyük her zaman daha iyidir büyük dil modelleri (Yüksek Lisans)?

Veri, analitik ve yapay zekadan sorumlu strateji ve giden ürün yönetimi genel müdürü Yasmeen Ahmad, “Cevap oldukça basit bir şekilde evet ve hayır” dedi. Google Bulutdedi sahnede VB Dönüşümü Bu hafta.

Yüksek Lisans’lar boyut olarak daha iyi hale geliyor – ancak süresiz olarak değil, diye belirtti. Çok sayıda parametreye sahip devasa modeller, şu özelliklerle geride bırakılabilir: Etki alanına ve bağlama özel olarak eğitilmiş daha küçük modeller bilgi.

Ahmad, “Bu, alana özgü sektör bilgilerinin modellere güç vermesiyle birlikte verilerin temel taşı olduğunu gösteriyor” dedi.

Bunun işletmelerin daha yaratıcı, verimli ve kapsayıcı olmalarına olanak sağladığını söyledi. Yapabilirler verilere dokunun daha önce hiç erişemedikleri, kuruluşlarının her köşesine “gerçekten ulaşıyor” ve çalışanlarının yepyeni yöntemlerle etkileşime geçmesini sağlıyor.

“Nesil yapay zeka sınırları zorluyor Ahmad, makinelerin yaratabileceğini veya insanların hayal edebileceğini hayal edebildiğimizi söyledi. “Gerçekten teknoloji ve sihir arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor; hatta belki de sihrin ne anlama geldiğini yeniden tanımlıyor.”

İşletmelerin yeni bir yapay zeka temeline ihtiyacı var

Belirli bir kurumsal etki alanındaki modellerin başarılı bir şekilde eğitilmesi iki özel tekniğe bağlıdır: ince ayar ve artırılmış nesil alma (RAG), dedi Ahmed. İnce ayar, LLM’lere “işinizin dilini” öğretir; RAG ise modelin belgelerde, veritabanlarında veya başka yerlerdeki verilerle gerçek zamanlı bağlantı kurmasına olanak tanır.

Ahmad, “Bu, finansal analizler, risk analizleri ve diğer uygulamalar için gerçekten önemli olan doğru yanıtları gerçek zamanlı olarak sağlayabileceği anlamına geliyor” dedi.

Benzer şekilde, Yüksek Lisans’ın gerçek gücü multimodal yeteneklerinde veya video, resim, metin belgeleri ve diğer tüm veri türleri üzerinde çalışabilme yeteneklerindedir. Bir kuruluştaki verilerin genellikle %80 ila 90’ının çok modlu olması nedeniyle bunun kritik olduğunu belirtti.

Ahmad, “Yapılandırılmış değil, belgeler, resimler, videolar” dedi. “Dolayısıyla bu verilerden yararlanabilecek bir yüksek lisans derecesine sahip olmak son derece değerlidir.”

Aslında Google, çok modlu veriler kullanıldığında müşteri deneyiminde %20 ila 30 oranında iyileşme olduğunu gösteren bir çalışma yaptı. Kuruluşların müşteri duyarlılığını duyma ve anlama becerisi gelişmişti ve model, ürün performansı ve pazar eğilimlerine ilişkin verileri bir araya getirebildi.

Ahmad, “Basitçe söylemek gerekirse, mesele artık basit desen tanımayla ilgili değil” dedi. “LLM’ler, tüm verilere erişim sağlayarak organizasyonlarımızın karmaşıklığını gerçekten anlayabilir.”

Geleneksel organizasyonlar, hiçbir zaman multimodal’ı idare edecek şekilde inşa edilmemiş geleneksel veri temelleriyle mücadele ediyor; ancak yapay zekanın ve iş verilerinin geleceğinin yeni bir tür yapay zeka temeli gerektirdiğini belirtti.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, ‘kişisel veri yardımcısı’

Soru-cevap etkileşimlerine girebilme yeteneği, öğrenmenin bir diğer kritik bileşenidir. Başarılı Yüksek Lisanslardiye vurguladı Ahmed.

Ancak “iş verilerinizle sohbet edebilmek son derece çekici olsa da o kadar da kolay değil” diye belirtti.

Bir meslektaşınıza yeni ürünler için gelecek çeyreğe ilişkin tahmini satışları sorduğunuzu hayal edin. Ahmad, eğer onlara bağlamı vermezseniz ya da mali çeyrekleri ve hatta yeni ürünleri kendileri anlamazlarsa, size “belirsiz ve faydasız” bir yanıt vereceklerini söyledi. Aynı şey Yüksek Lisans’lar için de geçerlidir; spesifik ve doğru yanıtlar verebilmeleri için onlara anlamsal bağlam ve meta veriler verilmelidir.

Benzer şekilde modellerin konuşkan olması da önemlidir. Ahmad, “İnsanlar olarak analiz yaptığımızda veya soru sorduğumuzda, genellikle bir diyalogda ileri geri gideriz ve bir cevaba ulaşana kadar ek bağlam sağlarız” dedi. Yüksek Lisans’lar için de durum tamamen aynıdır: Tutarlı bir konuşma yapabilmeleri gerekir.

Bu nedenle endüstri, izole edilmiş, tek seferlik, tek sorulu etkileşimlerden “yeni nesil konuşmalı yapay zekaya” doğru ilerliyor. Bu bir sohbet robotundan daha fazlası: “Bunu daha çok kişisel veri yardımcısı gibi düşünün” dedi.

Etkileşim kuran, soru sorabilen ve düşünce zincirine dahil olabilen “yorulmak bilmez bir çalışandır”. Ayrıca kapsamlı sorgu şeffaflığı da sağlar, böylece insan kullanıcılar sonuçların nereden geldiğini bilir ve bunlara güvenebilir. Ahmad, “Gerçekten kararlar alabilen, harekete geçebilen ve bir hedefe doğru çalışabilen bir kuantum sıçraması, ajansal yapay zeka görüyoruz” dedi ve bilim adamlarının bu modellere “ciddi şekilde akıllı” olmayı öğrettiklerini belirtti.

Yüksek Lisans’lar, özellikle işleri alt görevlere ayırabilmeleri açısından insan beynini taklit etmeye başlıyor ve “stratejik düşünürler” olma, neden-sonucu anlama ve dürüstlüğü öğrenme becerisine sahipler.

Ahmad, tüm bunların giderek daha hızlı yapıldığını ve gerçek zamanlı yeteneklerin sürekli geliştiğini söyledi. “Gelecek burada ve gelecek yeni iş türlerini doğuruyor” dedi. “Bu teknolojinin neler sağlayabileceğinin başlangıcındayız.”