2024 Yılında LLM ve Makine Öğrenimi için Önemli Gelişmeler
NVIDIA, 2024 Yılında LLM ve Makine Öğrenimi için nelerin ciddi şekilde gelişeceğini paylaştı. Bunlardan ilki şirketlerin yapay zeka özelleştirmesi arayışında olacağı. 2024 neredeyse geldi, bu yüzden gelecek hakkında hayal kurmanın ve planlar yapmanın zamanı geldi. NVIDIA tam da bunu yaptı ve gelecek yıl yapay zeka gelişimi için tahminlerini yayınladı. Şirketin uzmanlarına göre, tahmin edebileceğiniz gibi, bu alan teknoloji dünyasını yönetiyor olacak. Ayrıca En İyi Yapay Zeka Araçları Derlemesi ile ilgili oluşturduğumuz yazımıza bakmayı unutmayın.
Üretken yapay zeka bu yıl istikrarlı bir şekilde büyüyor ve bir sonraki yıl da bu trend devam edecek.
Bazı uzmanlar 2024’ün bulut hizmet sağlayıcıları, veri depolama ve analitik şirketleri ve büyük veriyi verimli bir şekilde işleyebilen, ince ayar yapabilen ve dağıtabilenlerle bağlantı kurmakla ilgili olacağına inanıyor. Tüm bunların ortasında büyük dil modelleri (LLM’ler) olacak, bu alandaki ilerlemeler iş ve kurumsal uygulamalara uygulanacak. Aynı zamanda, retrieval-augmented generation (RAG), otonom akıllı ajanlar ve multimodal etkileşimler gibi yapay zeka yetenekleri daha erişilebilir ve daha kolay uygulanabilir hale gelecek.
“RAG, büyük dil modellerini (LLM’ler) en doğru, en güncel bilgilere dayandırmak ve kullanıcılara LLM’lerin üretim süreci hakkında fikir vermek için harici bir bilgi tabanından gerçekleri almaya yönelik bir yapay zeka çerçevesidir.”
Kurumsal Bilgi İşlem Başkan Yardımcısı Manuvir Das, şirketlerin daha fazla özelleştirme arayışına gireceğini düşünüyor. “Şirketlerin bir ya da iki üretken yapay zeka uygulaması olmayacak. Birçoğu, işlerinin çeşitli bölümlerine uygun özel verileri kullanan yüzlerce özelleştirilmiş uygulamaya sahip olacak.” Bu özel LLM’ler daha doğru yanıtlar için RAG yeteneklerine sahip olacak. Ayrıca NVIDIA Omniverse İle Yeni Bir Bakış Açısı ile ilgili oluşturduğumuz yazımıza bakmayı unutmayın.
Hiper Ölçek ve HPC Başkan Yardımcısı Ian Buck, yapay zekanın “yeni uzay yarışı” olacağına ve her ülkenin bu alandaki araştırmaları ilerletmek için kendi merkezlerini oluşturmayı hedefleyeceğine inanıyor.
Buck, “Sadece birkaç yüz düğüm hızlandırılmış bilgi işlem ile ülkeler hızlı bir şekilde yüksek verimli, büyük ölçüde performanslı, exascale YZ süper bilgisayarları kurabilecekler. Devlet tarafından finanse edilen üretken YZ mükemmeliyet merkezleri, yeni işler yaratarak ve yeni nesil bilim insanları, araştırmacılar ve mühendisler yaratmak için daha güçlü üniversite programları oluşturarak ülkelerin ekonomik büyümesini artıracaktır.” açıklamasında bulundu.
Ayrıca işletmeler, kuantum işlemcileri simüle etmek için YZ süper bilgisayarlarını kullanma becerisine ve hibrit-klasik kuantum hesaplama için açık bir geliştirme platformunun kullanılabilirliğine dayalı kuantum hesaplama araştırma girişimleri başlatacak.
Bazı NVIDIA uzmanlarına göre bu değişikliklere açık kaynak modelleri öncülük edecek ve 2024 yılında RAG hakkında daha fazla şey duyacağız.
Nvidia tarafından yayınlanan yapay zeka, RAG, LLM ve Makine öğrenimi ile ilgili yayınlanan orjinal makaleye buradan ulaşabilirsiniz.
RAG Nedir?
Yapay zeka (YZ) bağlamında “RAG,” “Retrieval-Augmented Generation”ın kısaltmasıdır. Bu terim, metin tabanlı yapay zeka modelleri içinde bilgi çıkarma ve metin üretme yeteneklerini birleştiren bir yaklaşımı ifade eder. RAG modelleri, özellikle açıklamalı soru-cevap sistemlerinde ve metin tabanlı diyalog sistemlerinde kullanılır.
RAG modelleri, iki temel bileşeni birleştirir:
- Çekme (Retrieval): Bu bileşen, geniş bir metin veri kümesinden ilgili bilgileri çekmeye odaklanır. Bu, genellikle önceden belirlenmiş bir bilgi kaynağından (örneğin, Wikipedia) alınan metin parçalarını içerir. Bu adım, modelin daha önce görmüş veya öğrenmiş olduğu bilgileri kullanmasına izin verir.
- Üretme (Generation): Bu bileşen, çekilen bilgileri temel alarak yeni ve özgün metinleri üretir. Bu adım, modelin cevapları oluşturmasına ve daha önce görmediği sorulara yanıtlar üretmesine olanak tanır.
RAG modelleri, hem bilgi çıkarma hem de metin üretme konularında gelişmiş performans sergileyebilir. Bu tür modeller, genellikle büyük dil modelleri (örneğin, GPT-3) temel alınarak eğitilir.
Daha fazla oku:
- NVIDIA H100 ve Quantum-2 Sistemlerini Dünya Çapında Duyurdu
- NVIDIA, CG ve Oyun için yeni bir Dizüstü Bilgisayar Serisini Piyasaya Sürüyor
- Fotogerçekçi Ortamlar ve Fotogrametri: 3D Sanatçıları ve Çevre Sanatçıları İçin 5 İş Akışı
- Midjourney Yapay Zekası ve Kullanma Kılavuzu
