Google yapay zeka için seferberlik ilan etti
Google, yapay zeka alanındaki ilerlemeler için yeni ve etik bir platform sunuyor.
Google'ın geliştirdiği "Sosyal Öğrenme" adlı devrim niteliğindeki yapay zeka çerçevesi, dil modellerinin işbirliği yeteneklerini geliştirmeyi amaçlıyor. Bu yenilikçi yaklaşım, modellerin birbirlerinden doğal dil aracılığıyla öğrenmelerini sağlayarak, çeşitli görevlerde performanslarını artırıyor ve kullanıcı gizliliğini koruyor. Sosyal Öğrenme çerçevesinde, öğrenci model olarak adlandırılan bir yapay zeka, belirli görevlerde uzmanlaşmış birden fazla öğretmen modelden bilgi ediniyor. Öğretmen modeller, spam tespiti, matematik problemlerini çözme veya metne dayalı soruları yanıtlama gibi konularda öğrenci modellere rehberlik ediyor.
Bu sistem, öğretmen modellerin insan tarafından etiketlenmiş örnekleri kullanarak, özgün veriyi doğrudan paylaşmaksızın öğrenci modellere bilgi aktarmasına olanak tanıyor. Bu durum, veri paylaşımıyla ilişkili gizlilik endişelerini ele alıyor. Ayrıca, öğretmen modeller, öğrenme sürecini daha da geliştirmek için yeni örnekler üretebilir veya görevler için talimatlar oluşturabilir.
Google yapay zeka için seferberlik ilan etti
Yapılan deneyler, sosyal öğrenmenin öğrenci modellerin çeşitli görevlerdeki performansını iyileştirmede etkili olduğunu gösteriyor. Öğretmen modeller tarafından üretilen sentetik örnekler, özgün veri kadar etkili olabiliyor ve aynı zamanda gizlilik risklerini önemli ölçüde azaltıyor. Benzer şekilde, öğretmen modeller tarafından üretilen talimatlar da öğrenci modellerin performansını artırıyor ve dil modellerinin talimatlara uyum sağlama yeteneğini kanıtlıyor.
Araştırmacılar, öğrenme süreci sırasında özel verilerin sızıntı yapmasını önlemek için "Secret Sharer" gibi metrikler kullanıyor. Bu metrikler, çerçevenin orijinal veri setinden özel ayrıntıları ifşa etmeden öğretme yeteneğine sahip olduğunu doğruluyor.
İnsan sosyal öğrenme süreçlerini taklit ederek, bu modeller bilgi paylaşımı yapabilir ve birbirlerinin performansını geliştirebilirken kullanıcı gizliliğini koruyabilir. Bu yaklaşım, çeşitli alanlarda gizlilik odaklı yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi için umut vaat ediyor. Araştırmacılar, Sosyal Öğrenme çerçevesini daha da geliştirmeyi ve farklı görevler ve veri setleri üzerinde uygulamalarını keşfetmeyi hedefliyor.
