Üretken yapay zeka: Yeni içerik oluşturma

Tahmini yapay zeka, mevcut verilerden analizler elde ederken üretken yapay zeka bir adım daha ileri giderek yeni bir şeyler oluşturur. Metin yazabilir, resim oluşturabilir, kod üretebilir ve hatta tam kullanıcı arayüzleri tasarlayabilir. Üretken yapay zeka kullanım alanlarına ilişkin bazı yaygın örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

  • İçerik oluşturma: Yapay zeka destekli yazma asistanları taslak oluşturabilir ve mevcut metinleri düzenleyebilir.
  • Özetleme: Google Yapay Zeka Özetleri gibi araçlar, uzun dokümanları, toplantıları veya web sayfalarını kısa ve uygulanabilir özetlere dönüştürür.
  • Kod oluşturma: Geliştirici araçları, kod yazmak ve yeniden düzenlemek için üretken yapay zekayı kullanarak geliştiricilerin üretkenliğini artırır.
  • Resim ve öğe oluşturma: Kullanıcılar, görüntü modellerini kullanarak banner ve küçük resim gibi görsel öğeler oluşturabilir.

Üretken yapay zeka döngüsü

Çoğu üretken yapay zeka modeli, nöral ağlar ve dönüştürücü mimariler kullanılarak eğitilir. Modeller, bir dizideki bir sonraki öğeyi (ör. bir sonraki kelime, piksel veya not) kendisinden önceki öğelere göre önermeyi öğrenir.

Matematiksel olarak bu, tahmine dayalı yapay zekadan çok farklı değildir. Her ikisi de verilerdeki kalıpları öğrenir. Fark, ölçekten kaynaklanır.

Tahmine dayalı yapay zekada çıkış seçenekleri, "müşteri kaybı" veya "müşteri kaybı yok" gibi birkaç etiketle sınırlıdır. Üretken yapay zekada çıkış alanı yüz binlerce seçenek içerebilir. Milyarlarca örnekle eğitilen tahmin mekanizması, yeni ve daha önce görülmemiş çıktılar oluşturabilen güçlü bir motora dönüşür.

Üretken yapay zeka sisteminin geliştirilmesinde yinelemeli bir yaklaşım izlenir.

Her adım, sürekli bir daire içinde bir sonraki adımı gösterir.
Şekil 1. Tahmine dayalı yapay zeka döngüsünde olduğu gibi, kullanım alanınızı tanımlayarak başlarsınız. Döngü her adımı tekrarlar ve yeniden başlar.

Bu özelliğin nasıl çalıştığını, kullanıcıların ilgi çekici açıklamalar ve SEO dostu makale başlıkları oluşturmasına yardımcı olan bir içerik yönetim sistemi asistanı olan örnek uygulamamız BlogBuddy ile birlikte inceleyeceğiz.

Kullanım alanınızı tanımlayın

BlogBuddy AI sisteminin planı.
Şekil 2. Blogbuddy uygulaması için sistem planınız. Tam boyutlu şemayı açın.

Sorun bildiriminize şunları eklemelisiniz:

  • Giriş ve çıkış yöntemi. Bunlar metin (düz yazı veya kod), resim ya da ses olabilir.
  • Giriş yöntemi. İçerik, yükleme alanından, serbest metinden veya diğer yapı girişlerinden mi geldi?
  • Kitle Bu görevi kim gerçekleştiriyor? Genel bilgiye mi yoksa uzmanlık bilgisine mi ihtiyaç duyuyorlar?

BlogBuddy'nin özellikleri metin oluşturma üzerine kuruludur. Giriş yarı yapılandırılmış: Kullanıcılar bir konu veya kısa taslak sağlar ve model varyasyonlar döndürür. Kitle, pazarlama alanında uzmanlaşmış ve editoryal bilgiye sahip.

Çıkışlarınız için bir kalite standardı belirlemeniz önemlidir. Bizim örneğimizde, yayının üslubuna uygun, kısa, taranabilir ve anahtar kelime açısından zengin bir metin oluşturmak istiyoruz.

Net başarı metrikleri, sürecin geri kalanını yönlendirmenize yardımcı olur. Başarı metriklerini toplama hakkında daha fazla bilgiyi Değerlendirmeye Dayalı Geliştirme bölümünde bulabilirsiniz.

Temel modeli seçin

Büyük ve evrensel veri kümeleriyle önceden eğitilmiş çok çeşitli modeller mevcuttur. Davranışları belirli ihtiyaçlara göre uyarlanabilir. Üretken yapay zeka modelleri genellikle tahmine dayalı modellerden çok daha büyük ve karmaşıktır. Bu nedenle, kendi modelinizi oluşturup eğitmek yerine mevcut bir modelin üzerine geliştirme yapmanız önerilir.

Seçiminiz, ürününüzün özelliklerini, maliyetini, özelleştirilebilirliğini ve gizlilik sınırlarını belirler. Model seçimi, yapay zeka sisteminizi hangi platformda dağıttığınızla yakından ilişkilidir.

Bu kursun ilerleyen bölümlerinde platformunuzu nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz.

İstem ve bağlam mühendisliği

Modelinizi seçtikten sonra, istemle birlikte doğru talimatları girmeniz gerekir. BlogBuddy için modele aşağıdaki istemi gönderebiliriz:

Generate three short, engaging title suggestions for this article

İstemlere ekleyebileceğiniz birden fazla bilgi türü vardır. Örneğin:

  • Genel davranışı belirleyen bir sistem istemi.
  • Mevcut görev için girişe özgü bağlam.
  • Chatbot'lar veya temsilciler gibi sohbet uygulamalarındaki kullanıcı talimatları.

Çıkarım ve işleme sonrası

İsteminiz oluşturulduktan sonra çıkarım için modele gönderilir. Modelin nasıl yanıt vereceğini ayarlamak için sıcaklık (yaratıcılık için) ve maksimum parça miktarı (uzunluk ve ayrıntı için) dahil olmak üzere model parametrelerini değiştirebilirsiniz. Oluşturma işleminden sonra, çıkış genellikle ek kurallar ve koruma önlemleriyle işlenir.

Örneğin, cinsiyet içeren metinleri yeniden formüle edebilir, üslubu düzenleyebilir veya yasaklanmış terimleri filtreleyebilirsiniz.

Şeffaflığı ve güven kalibrasyonunu desteklemek için sonucu sınıflandırmak veya özetlemek üzere daha küçük bir ikincil model ekleyebilirsiniz. Örneğin: "12 ilgili makaleden oluşturulan giriş. Güven: yüksek."

Değerlendirme ve geri bildirim döngüsü

Üretken yapay zekanın çıkış alanı neredeyse sınırsız olduğundan çoğu istemin tek bir doğru yanıtı yoktur. MMLU veya SQuAD gibi standartlaştırılmış karşılaştırmalar, genel model yeteneğini ölçebilir ancak insan kullanıcıların özel ihtiyaçlarını nadiren karşılar. Ürün bağlamında, kendi niteliksel ve niceliksel metrik karışımınızı tanımlamanız gerekir:

  • Doğruluk: Çıkış, gerçeklere uygun mu?
  • Fayda: Çıktı, istemde belirtilen beklentileri veya kullanıcının amacını karşılıyor mu?
  • Okunabilirlik ve üslup: Çıkış net mi ve marka standartlarına uygun mu?
  • İnsan çabası: Ne kadar manuel düzenleme veya seçme işlemi gerekiyor?
  • Alan bilgisi: Çıkış, alana özgü bilgileri yansıtıyor mu?

Bu metrikleri değerlendirmek için uzman incelemesi ve otomatik puanlandırmayı birleştirebilirsiniz. Örneğin, kullanıcılardan gerçek hayattaki çıktıları derecelendirmelerini isteyebilir, otomatik değerlendirme için ikinci bir model (LLM-as-a-judge olarak da adlandırılır) kullanabilir ve periyodik olarak önyargı veya halüsinasyon için dahili incelemeler yapabilirsiniz.

Üretken yapay zeka ile geliştirme yaparken gerçek kullanım verileri en büyük varlıklarınızdan biridir. Mümkünse istemleri ve bağlamları ayarlamak, farklı modelleri test etmek veya parametreleri zaman içinde düzenlemek için bu etkileşimleri kaydedin. Her kullanıcı etkileşimi, düzeltme veya derecelendirme, bir sonraki optimizasyon adımlarınızı belirlemenize yardımcı olabilecek geri bildirimlere dönüşür:

  • Beklenmedik kullanıcı girişleri, doğru sorunu çözüp çözmediğinizi belirlemenize yardımcı olabilir.
  • Alana özgü yinelenen istekler, model seçimi konusunda bilgi verebilir. Büyük ve genel bir LLM'den küçük ve ince ayarlı bir modele geçebilirsiniz.
  • Sık halüsinasyonlar, istemlerinizde belirli bir bağlamın eksik olduğunu gösterebilir.
  • Yoğun düzenlemeler, paylaşılan bağlamın yetersiz olduğunu gösterebilir. Model, kullanıcının varsaydığı bilgilerden haberdar değildir.

Zaman içinde bu geri bildirim döngüleri, üretken yapay zeka özelliğinizi statik bir model çağrısından, kullanıcılarınızın ihtiyaçlarına ve tercihlerine sürekli olarak uyum sağlayan canlı bir sisteme dönüştürür.

Sık karşılaşılan tehlikeler ve çözümler

Üretken yapay zeka, açık uçlu bir giriş ve çıkış alanında çalıştığı için risk yüzeyi, tahmine dayalı sistemlere kıyasla çok daha geniştir. Yalnızca yanlış çıkışlar üretmenin ötesinde, zararlı, taraflı veya yanıltıcı içerikler oluşturabilir, hatta kullanıcıları istemeden manipüle edebilir. Bu hatalar, güveni zedeleyebilir ve şirketinizi mali ya da yasal sonuçlara maruz bırakabilir.

Bu nedenle, üretken yapay zeka için proaktif ve sürekli bir risk yönetimi yaklaşımı gerekir. En yaygın risklerden bazıları şunlardır:

  • Halüsinasyon: Model, bilgileri uyduruyor veya ayrıntıları yanlış ifade ediyor. Bu sorunu azaltmak için doğruluk temeli oluşturmada RAG'yi kullanın.
  • Aşırı güven: Kullanıcılar, çıkışların her zaman doğru olduğunu varsayar. Bu durumu azaltmak için otomatik yayınlama yerine inceleme ve düzenleme akışını teşvik edin. Yapay zeka yönetimi: Sorumlu bir şekilde geliştirme başlıklı kursta, kullanıcıların güvenlerini nasıl ayarlayabileceklerini öğreneceksiniz.
  • Tutarsızlık: Çıkışlar, çalıştırmalar arasında büyük farklılıklar gösteriyor. Bu sorunu azaltmak için istem şablonları, sıcaklık kontrolü veya birkaç görevli örnek kullanarak tonu ve yapıyı dengeleyin.
  • Zararlı veya kötüye kullanım amaçlı içerik: Model, önyargılı, rahatsız edici veya manipülasyon amaçlı metinler üretiyor. Bu durumu azaltmak için görüntülemeden önce denetleme filtreleri ve toksisite sınıflandırıcıları uygulayın. Çıkışları gerçek istemlerle sürekli olarak test edin ve uç durumlarda işaretleme ve yeniden eğitme için bir geri bildirim döngüsü oluşturun.
  • Gecikme ve maliyet: Büyük modeller yavaş ve pahalı olabilir. Özellikle büyük ölçekli bir kullanım hedefliyorsanız modellerin maliyetini ve kaynak kullanımını önceden tahmin etmek zor olabilir. Bu durumu azaltmak için kısa görevlerde önbelleğe alma, toplu işleme ve daha küçük modeller kullanın.

Önemli noktalar

Kısacası üretken yapay zeka, ham fikirleri metin, resim, kod veya sohbet gibi somut içeriklere dönüştürür. Bu model, yaratıcılığın ve uyarlanabilirliğin kesinlikten daha önemli olduğu yerlerde başarılı olur.

Web geliştirici olarak başarınız, doğru istemleri tasarlamaya, modelinizi doğru verilerle temellendirmeye ve sistemi sürekli olarak kullanıcı tercihlerine göre uyarlamaya bağlıdır.

Kaynaklar

Daha küçük ve sürdürülebilir modeller seçme hakkında bilgi edinin. Daha ileri düzeyde öğrenme için:

Anlayıp anlamadığınızı kontrol etme

Üretken yapay zeka ile tahmine dayalı yapay zeka çıktısı arasındaki temel fark nedir?

Üretken yapay zeka çıktıları, "müşteri kaybı" veya "müşteri kaybı yok" gibi birkaç etiketle sınırlıdır.
Yanlış cevap.
Üretken yapay zeka, seçenekler (metin, piksel, kod) içeren bir çıkış alanından yeni içerikler oluşturur.
Doğru cevap, bravo!
Üretken yapay zeka yalnızca sayısal tahmin için kullanılır.
Yanlış cevap.
Üretken yapay zeka, kalıpları öğrenmek için verileri kullanmaz.
Yanlış cevap.

Model sıcaklığının rolü nedir?

Modelin yanıtının rastgeleliğini kontrol eder.
Yanlış cevap.
Modelin yanıtının yaratıcılığını ayarlar.
Doğru cevap, bravo!
Yasaklanmış terimleri filtreler.
Yanlış cevap.
Modelin hızını artırır.
Yanlış cevap.

Neden standartlaştırılmış kıyaslama testleri, üretken yapay zekayı değerlendirmek için genellikle yeterli değildir?

Çok pahalıdır.
Yanlış cevap.
Nadiren kullanıcıların özel ihtiyaçlarını ve ürün amacını yakalarlar.
Doğru cevap, bravo!
Bu istemler yalnızca resim oluşturma için çalışır, metin için çalışmaz.
Yanlış cevap.
Bu testler, modern modellerin geçmesi için çok kolaydır.
Yanlış cevap.

Aşağıdakilerden hangisi halüsinasyonları azaltmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir?

Doğruluğu temellendirmek için RAG (Almayla Artırılmış Üretim) gibi teknikler kullanın.
Doğru cevap, bravo!
Modelin sıcaklığını artırarak daha yaratıcı hale getirin.
Yanlış cevap.
Yapay zeka kullanımını durdurun ve manuel içerik oluşturmaya geçin.
Bu durum oluşabilir ancak modelin daha doğru çıkışlar oluşturmasına yardımcı olmaz.
Şüpheli görünüyorsa çıktıyı kullanıcıdan gizleyin.
Kullanıcıya ulaşmasını engellemek için yanlış bilgileri sunmayı deneyebilirsiniz ancak bu, halüsinasyonların devam etmesini engellemez.

Üretken yapay zeka döngüsüne göre kullanıcı geri bildirimiyle ilgili ne yapmalısınız?

Gizliliği korumak için hemen silin.
Yanlış cevap.
Bu aracı kullanarak sorun tanımını, model seçimini veya istemleri iyileştirebilirsiniz.
Doğru cevap, bravo!
Ayrı bir veritabanında saklayın ve asla bakmayın.
Yanlış cevap.
Yalnızca modeli kötü davranışından dolayı cezalandırmak için kullanın.
Yanlış cevap.