Merhaba👋, günümüzde yapay zeka, hayatın her alanında hızla yer buluyor ve artık hepimizin gündeminde. Bu önemli teknolojiyi daha derinlemesine anlatmak ve uygulamalarından bahsetmek adına, 9-10 Kasım tarihlerinde Koç Üniversitesi, Türkiye İş Bankası ve Softtech iş birliğiyle düzenlenen Yapay Öğrenme Kış Okulu 2024 etkinliğine konuşmacı olarak katılma fırsatım oldu.
Konferans Detayları
Generative AI, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve yapay zekanın iş süreçlerindeki kullanımı ve genel yapısı gibi güncel konularda derinlemesine bilgileri paylaşma fırsatı buldum.
Konferansta ele aldığım konu başlığı "Üretken Yapay Zeka: Türleri ve Dönüştürücü Etki Alanları" idi. Üretken yapay zeka (Generative AI), veri üretimi için eğitilmiş algoritmaları kapsar. Bu teknolojinin, yeni ve orijinal içerikler (metin, görsel, ses, video vb.) üretme kapasitesi, çeşitli endüstrilerde yaratıcılık ve verimlilikte çağ atlattırıyor.
Bu bağlamda, üretken yapay zeka alanıyla ilgili temel kavramları ve teknik detayları paylaştım. Bu modellerin, metin ve kod üretimi konularındaki popüler uygulamalarına örnekler sundum. Bunun yanı sıra DeepLearning.AI, Hugging Face gibi kaynaklardan bahsederek katılımcılara bu alanda daha fazla bilgiye nasıl ulaşabileceklerini gösterdim. Üretken yapay zeka ile ilgili birden fazla uygulama alanı bulunmaktadır, bu alanlarla ilgili yeterli bilgileri almak içi eğitim önerilerimden bahsettim.
Prompt Engineering ve Stratejiler
Prompt engineering, yapay zeka modellerinden daha etkili çıktı almayı sağlamak için geliştirilmiş bir stratejidir. Konuşmamda, bu tekniğin özellikle büyük dil modellerinde nasıl kullanıldığından bahsettim.
Öne çıkan yöntemlerden biri, modelin adım adım düşünmesi için yapılandırılmasıyla oluşan "Düşünce Zinciri" metodudur. Bu yaklaşım, modelin kendi çıktılarını analiz ederek hatalarını düzeltmesine olanak tanır.
Daha karmaşık tekniklerden biri olan "Düşünce Ağacı" yaklaşımı ise, bir problemin birden fazla çözüm yoluyla analiz edilip en uygun çözümün çıkarılmasına yöneliktir.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG, yapay zeka modellerine daha fazla bilgi entegre etmek için kullanılan bir tekniktir.
Bu yöntem, modelin bilgiyi belleğinden çekmek yerine bir bilgi kaynağından aktif olarak alıp işlemesine dayanır.
Örneğin, arama motorlarını veya özel veri setlerini kullanarak gerçek zamanlı bilgiyle daha doğru yanıtlar sunabilir.
Bu teknik, işletmelerde büyük miktarda veriyi etkili şekilde işlemek için önemlidir
Agent Kullanımı
Bir agent (özündeki anlamıyla "ajan"), belirli bir görevi yerine getirmek için yapılandırılan dinamik bir sistemdir.
Yapay zeka ortamında, agent modelleri belirli bir senaryoya uygun kararlar alabilir, otomatik iş akışları oluşturabilir.
Örneğin, bir "satış temsilcisi" gibi davranan ve müşteri sorularına özel yanıt veren agent yapıları geliştirilebilir.
Fine-Tuning ile Model İyileştirme
Fine-tuning, genel bir modelin spesifik bir konuya veya veri setine odaklanacak şekilde yeniden eğitilmesidir. Bu yöntem sayesinde:
Modeller, özel endüstriyel gereksinimlere uygun hale getirilir.
Daha doğru ve etkili çıktılar elde edilebilir.
Bu yöntemin farklı endüstri alanlarındaki uygulanabilirliği üzerine örnekler sundum.
Sonuç ve Tavsiyeler
Üretken yapay zeka, bilgi teknolojilerinde yepyeni bir dönemin kapılarını aralıyor. Bu alandaki gelişmelerden haberdar olmak isteyenlere DeepLearning.AI ve Hugging Face gibi kaynaklardan faydalanmalarını öneririm.
Eğitim ve kendini geliştirme için, YouTube'daki teknoloji kanalları, MOOC platformları (Coursera, edX) ve üretken yapay zeka projelerine katılım, alan bilgisi oluşturmak için faydalı olabilir.
Etkinlikte bu konulara olan ilgiyi görmek beni oldukça motive etti. Siz de bu alanda sorularınızı veya yorumlarınızı benimle paylaşabilirsiniz!
