Recurrent Neural Network (RNN) (Tekrarlayan Sinir Ağları)
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), ardışık veri türlerini işlemek üzere tasarlanmış özel bir sinir ağıdır ve bu sayede sofistike hesaplama modelleri, insan benzeri yanıtlar üretme ve anlama yeteneğine sahip olur. Bu tür bir sistemin dikkate değer bir örneği, kullanıcı girdisini anlamada ve bağlama uygun yanıtlar üretmede üstün olan gelişmiş bir dil işleme yapay zekası olan ChatGPT’dir. […]
Regularization (Düzenleme)
Aşırı uyum (overfitting), makine öğreniminde sıkça karşılaşılan bir sorundur ve modelin eğitim verilerini o kadar iyi öğrenmesiyle, yeni ve görülmemiş verilerde kötü performans göstermesi durumunu ifade eder. Bu genellikle modelin, verilerin temel kalıplarının yanı sıra, verilerdeki gürültü ve küçük dalgalanmaları da yakalamasından kaynaklanır. Aşırı uyumu hafifletmenin etkili bir yöntemi, kayıp fonksiyonuna bir ceza terimi eklemektir; […]
Reinforcement Learning (Reinforcement Learning’in Türkçeye çevirisi Pekiştirmeli Öğrenme olarak yapılabilir.)
Genelleştirilmiş hedefler belirleyen ve modelin önceden tanımlanmış metriklere sıkı sıkıya bağlı kalmak yerine farklı yaklaşımları keşfetmesini ve denemesini teşvik eden bir tür makine öğrenmesi, esneklik ve inovasyonu ön plana çıkaran modern bir yaklaşımdır. Bu öğrenme yöntemi, genellikle hedef tabanlı öğrenme veya geniş spektrumlu öğrenme olarak adlandırılır ve geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarının ötesinde düşünür. Geleneksel yöntemler, […]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) (İnsan Geri Bildiriminden Öğrenen Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF))
İnsan geribildirimi kullanarak bir ödül modeli eğitme ve ardından büyük bir dil modelini ince ayar yapma tekniği, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında ileri bir yöntemdir. Bu yöntem, daha verimli, doğru ve insan değerlerine uyumlu AI sistemleri oluşturmayı amaçlar. Temelde bu yaklaşım iki önemli aşamadan oluşur: ödül modelinin oluşturulması ve önceden eğitilmiş büyük bir dil […]
Response Quality (Yanıt Kalitesi)
Yapay Zeka (AI) sistemlerinin yanıtlarının etkililiğini değerlendirmek için tasarlanmış bir ölçüm metriği, sağlanan yanıtların alaka düzeyi, tutarlılığı ve doğruluğunu dikkate alarak AI’nın genel performansını anlamada kritik öneme sahiptir. Bu metrik, AI’nın çıktısının belirli standartlara uygun olup olmadığını sağlamak için birkaç boyutunu analiz ederek çalışır. Alaka düzeyi, AI’nın yanıtlarının verilen sorular veya istemlerle ne kadar iyi […]
Retrieval Augmented Generation (RAG) (Aramalı Artırılmış Üretim)
Bir modelin girdisini, web aramaları veya özel belgelerden elde edilen ek bilgilerle zenginleştirerek daha bilgili bir çıktı üretme uygulaması, yapay zeka ve veri işleme alanında önemli bir konudur. Bu uygulamanın temel amacı, modele sağlanan bilginin kalitesini ve derinliğini artırarak daha doğru, kapsamlı ve faydalı sonuçlar üretmektir. Geleneksel veri işleme modelleri genellikle sabit ve sınırlı veri […]
Retrieval Model (Retrieval Model in Turkish can be translated to Geri Alma Modeli.)
Modern bilgi erişiminde, kaynak depolarından veri çekmek için tasarlanan sistemler genellikle Transformer modeli gibi ileri makine öğrenimi mimarilerini kullanır. İlk olarak Vaswani ve arkadaşları tarafından 2017’de tanıtılan Transformer modeli, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratarak, cümledeki farklı kelimelerin önemini etkili bir şekilde değerlendiren dikkat mekanizması sayesinde büyük başarı sağlamıştır. Bu özellik, çeviri, özetleme ve […]
Reward Models (Ödül Modelleri)
Doğal dil işleme (NLP) alanında, bir dil modeli tarafından üretilen çeşitli potansiyel yanıtları değerlendirmek ve sıralamak, giderek daha kritik hale gelen bir işlevdir. Bu karmaşık görevi yerine getirmek için özel olarak tasarlanmış modeller, genellikle yeniden sıralayıcılar (re-rankers) veya değerlendirici modeller olarak adlandırılır. Bu modeller, dil üretim görevlerinin çıktısını iyileştirmek ve optimize etmek için vazgeçilmezdir, kullanıcılara […]
Sandbox Environment (Sandbox Ortamı)
Hızla gelişen yazılım geliştirme dünyasında, yeni kodları kesintiye uğratmadan deneyebilme ve test edebilme yeteneği büyük önem taşır. Bu, sandbox olarak bilinen özel olarak kontrol edilen dijital bir ortam sayesinde mümkün olur. Bir sandbox, geliştiricilerin kodlarını güvenli bir şekilde çalıştırabileceği ve üretim ortamından izole edilmiş olarak davranışlarını gözlemleyebileceği bir test alanıdır. Canlı uygulamayı taklit eden ancak […]
Scaling Laws (Ölçekleme Yasaları)
Yapay zekada gözlemlenen temel ilkelerden biri, model performansının genellikle veri, hesaplama gücü ve model boyutundaki artışlarla birlikte iyileştiğini belirtir. Bu ilkeleri daha derinlemesine anlamak, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki önemli kavramların anlaşılmasına yardımcı olabilir. Büyük veri (Big Data), modern yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde vazgeçilmez bir rol oynar. Daha fazla veri, modellerin eğitimi sırasında daha […]
Self-Attention (Öz Dikkat)
Doğal dil işleme (NLP) bağlamında, bir giriş dizisindeki belirteçler arasındaki ilişkileri ayırt etme ve anlama mekanizması, tutarlı ve bağlamsal olarak doğru çıktılar üretmek için kritik öneme sahiptir. Bu mekanizma, Transformers gibi daha geniş modellerin bir parçası olup, dikkat mekanizmalarına büyük ölçüde dayanır. Bir dikkat mekanizması, modelin giriş dizisinin farklı bölümlerine farklı ağırlıklar atamasına olanak tanır […]
Semantic Annotation (Anlamsal Etiketleme)
Dijital çağda, arama motorlarının etkinliği ve doğruluğu, kullanıcıların teknolojiyle nasıl etkileşime geçtiği üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Arama motoru doğruluğunu artırmak için yapılan önemli eylemlerden biri, sorguların veya ürünlerin ilgili anahtar kelimelerle etiketlenmesi işlemidir. Bu uygulama, genel olarak ‘metadata etiketleme’ veya ‘anlamsal etiketleme’ olarak bilinir. Bu süreç, veriye, sorguya veya ürünlere belirli, açıklayıcı etiketler ekleyerek […]
Semantic Search (Anlamsal Arama)
Arama terimlerinin bağlamsal anlamlarını ve kullanıcı niyetini anlamaya odaklanan, sonuçların alaka düzeyini arttırmayı amaçlayan bir arama yaklaşımı, modern bilgi erişiminde devrim niteliğinde bir ilerleme sunar. Bu yaklaşım temel olarak, kullanıcıların arama motorlarına girdikleri terimleri yüzeysel olarak anlamanın ötesine geçer ve bu terimleri geniş bir bağlam yelpazesinde değerlendirir. Örneğin, python kelimesi sorgulandığında, bu kelimenin yılan, programlama […]
Semantic Similarity (Anlamsal Benzerlik)
İki metin parçası arasındaki anlamsal benzerliği değerlendirmek için önemli bir ölçüt, genellikle bir vektör uzayı modeline dayandırılır. Bu metodolojik yaklaşım, iki metin parçasının anlamları temelinde ne kadar ilişkili olduğunu nicelleştirmek için matematiksel yapıları ve işlemleri kullanır. Bu değerlendirme, bilgi erişimi, belge kümeleme ve otomatik kompozisyon puanlama gibi çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kritik öneme […]