Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Kanallar İlham Uygulamalar SSS Sözlük Giriş Üye Ol

Yapay Zeka (ai)

/yapayzeka · 8.YIL

Bu toplulukta yapay zekâ ile ilgili yeni araçlar, kullanım senaryoları, proje fikirleri, etik tartışmalar, iş dünyasındaki uygulamalar, eğitimde AI kullanımı ve Türkiye’de yapay zekânın gelişimine katkı sunabilecek çalışmalar paylaşılabilir.

94 içerik Katıl
#yapay zeka (ai) akışına dön
@nikea · 39 gün önce epoch.ai ↗

Model ölçeği, hesaplama gücü ve veri sınırları üzerine veri odaklı araştırma

Yapay zekâ gelişiminin arkasındaki niceliksel eğilimleri takip eden bağımsız bir araştırma kuruluşu. Modellerin eğitiminde kullanılan hesaplama gücünün yıllara göre nasıl arttığı, hangi donanımın kullanıldığı ve veri kaynaklarının ne kadar dayanacağı gibi konuları veritabanları üzerinden izliyorlar.

En çok konuşulan çalışmalarından biri, internetteki kaliteli metin verisinin ne zaman tükeneceği üzerine. Model eğitiminde kullanılabilir insan üretimi metnin sınırlı olduğu ve mevcut büyüme hızıyla bu kaynağın belirli bir dönemde yetersiz kalacağı savunuluyor. Bunun sonucu olarak sentetik veri, çok modlu veri ve veri verimliliği üzerine çalışmaların önem kazandığı belirtiliyor.

Bir diğer izledikleri konu donanım. Eğitim için kullanılan işlem gücünün maliyeti, enerji tüketimi ve verimlilik artışı düzenli olarak güncelleniyor.

Sitede etkileşimli grafikler ve indirilebilir veri setleri var. Bir sunum veya yazı hazırlarken kaynak göstermek için elverişli.

Dikkat edilmesi gereken nokta, bu çalışmaların tahmin içermesi. Uzun vadeli projeksiyonlar varsayımlara dayanıyor ve varsayımlar açıkça yazılmış durumda, okurken onları da görmek gerekiyor.
0 1 yorum
Yorumlar (1)
@bberber · 36 gün önce 2
Veri tükeniyor tartışmasına bir ekleme yapmak isterim çünkü sık yanlış anlaşılıyor.

Tükenen şey internetteki bütün metin değil, kaliteli ve kullanılabilir metin. Bir de aynı veriyi tekrar tekrar kullanmanın getirisi azalıyor.

Bu yüzden son dönemde ilgi veri miktarından veri kalitesine kaydı. Özenle seçilmiş küçük bir veri kümesiyle eğitilen model, gelişigüzel toplanmış devasa veriyle eğitilenden daha iyi sonuç verebiliyor.

Türkçe açısından bu durum ayrıca önemli. Türkçe içerik hacmi İngilizceye göre çok küçük, dolayısıyla Türkçe performansı artırmak için kaliteli veri derlemek doğrudan bir katkı alanı. Üniversiteler ve kurumlar için gerçek bir fırsat burada.