Modern yapay zekadaki bir sonraki önemli atılım, GPT’nin (Generative Pre-trained Transformer) ortaya çıkmasıyla gerçekleşti. İnternetten elde edilen büyük veri yığınlarını kullanarak, GPT’lerin temel teknolojisi, yapay zeka modellerinin daha genel hale gelmesini sağladı. Geleneksel yapay zeka yaklaşımlarının, önceden tanımlanmış kurallara ve kalıplara aşırı derecede bağımlı olma gibi sınırlamalarını aşarak, makinelerin öğrendiği veri ile etiket arasındaki ilişkiye dayalı tahminler yapmasına olanak tanıdı. Üretken dalgada, yalnızca makineye bir istem vererek veya sözlü olarak bir istem sağlayarak sonuçları esnek ve sonsuz hale getirebiliriz, bu da hayatı daha pratik ve akıllı hale getirir. Şimdi, kenarda üretken yapay zekayı nasıl anlayacağımızı ve üretken yapay zeka ile neler yapabileceğimizi derinlemesine inceleyelim!
Üretken AI Nedir？
Üretken AI, derin öğrenme sinir ağlarına dayalı olarak yapılandırılmamış verilerdeki kalıplardan öğrenmek üzere tasarlanmıştır. İlk eğitiminde denetimsiz ve yarı denetimli yöntemlerin bir karışımını kullanan bu model, ince ayar sırasında denetimli teknikleri de sorunsuz bir şekilde entegre eder. Modelin, metin, görüntü, ses veya sentetik veriler gibi çeşitli alanlarda yeni, özgün içerikler oluşturmasını sağlar; bu da verimlilik ve hassasiyet açısından artırılmış bir performans sunar. Daha fazla bilgi için Üretken AI web sitemizi keşfedin.
Üretken AI Mimarisi
Üretken AI kavramı, çeşitli aşağı akış görevleri için başlangıç noktası olarak hizmet eden önceden eğitilmiş bir modeli ifade eder ve Transformer‘ı temel mimari olarak kullanır; burada temel model büyük bir veri yığını ile inşa edilir ve önceden eğitilir. Önceden eğitildikten sonra, model belirli görevler için ince ayar yapılabilir veya dil üretimi, metin tamamlama veya görüntü sentezi gibi çeşitli yaratıcı uygulamalar için olduğu gibi kullanılabilir.
Transformer
Transformer çerçevesi, doğal dil işleme alanında devrim niteliğinde bir mimaridir ve girişin tamamı üzerinde işlem yaparak, her bir vektörü sırayla işlemek yerine, kendine dikkat mekanizması ile kodlayıcı-çözücü yapısı ile karakterizedir.
Kodlayıcıda, giriş dizisi çoklu başlık kendine dikkat mekanizmasından geçer ve modelin dizinin farklı kısımlarına aynı anda odaklanmasına olanak tanır. Çıktı dizisini oluşturmakla sorumlu olan çözücü, kelimelerin sırasını korumak için pozisyonel kodlama gibi ek bileşenler eklerken benzer bir mekanizma kullanır. Her katmandaki ileri beslemeli sinir ağları, dikkat mekanizmalarından elde edilen bilgileri işler ve modelin verideki karmaşık ilişkileri yakalamasını sağlar. Ayrıca, katman normalizasyonu ve artımlı bağlantılar, modelin ardışık verilerde karmaşık kalıpları etkili bir şekilde öğrenmesini sağlayarak, kararlı ve verimli bir eğitim sürecine katkıda bulunur.
Temel Model
Temel modelin çerçevesini anlamak, çeşitli aşağı akış görevleri için başlangıç noktası olarak hizmet eden önceden eğitilmiş bir modelin rolünü tanımayı içerir.
Örneğin, GPT gibi dil modellerinde, temel model geniş ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilir. Bu ön eğitim aşamasında, model dilin inceliklerini öğrenir, bağlamsal ilişkileri ve kalıpları yakalar. Ortaya çıkan temel model, daha sonra belirli görevler veya uygulamalar için ince ayar yapılır ve önceden öğrenilmiş bilgisini daha özel zorlukları ele almak için uyarlayabilir.
Bu ön eğitim ve ardından ince ayar yaklaşımı, temel modelin metin tamamlama ve duygu analizi gibi geniş bir dil ile ilgili görev yelpazesinde mükemmel performans göstermesini sağlar. Kenarda dağıtılabilecek bazı klasik temel modellere bir göz atalım:
- LLM: veya “Büyük Dil Modeli,” doğal dil işleme ve makine öğrenimi bağlamında güçlü bir yapay zeka modelidir. Çeşitli metin verileri üzerinde kapsamlı bir şekilde eğitilmiş olan bu model, insan benzeri dili anlama ve üretme konusunda mükemmel bir performans sergiler. Bu çok yönlü model, belirli dil görevleri veya alanlarına uyacak şekilde ince ayar yapılabilir. LLM’nin önemli bir uygulaması, kullanıcıların yerel olarak çalışan bir LLM ile sesli konuşmalar yapmasına olanak tanıyan, canlı NVIDIA Riva ASR/TTS teknolojisini kullanan yenilikçi bir etkileşimli sohbet uygulaması olan Llamaspeak olmalıdır. Riva ve Llama2’yi reComputer üzerinde dağıtarak yerel bir sohbet botu nasıl oluşturulacağı hakkında wiki’mizi kontrol edin.
- CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining’in kısaltmasıdır ve OpenAI tarafından geliştirilen bir bilgisayarla görme modelidir. Görüntüler ile bunların karşılık gelen metinsel açıklamaları arasındaki ilişkiyi anlama konusunda mükemmel bir performans sergiler ve sıfırdan transfer, doğal dil denetimi ve çok modlu öğrenme üzerine geniş bir çalışma yelpazesine dayanır. CLIP ile, sahnedeki nesnelerin ait olduğu olası istemleri veya açıklamaları tanımlamanız yeterlidir; ardından CLIP, geniş kapsamlı eğitimine dayanarak verilen görüntü veya video için en olası sınıfı tahmin etmenize yardımcı olacaktır. CLIP’in bir örnek uygulaması, CLIP ile birlikte Görüntü Dönüştürücüler (OWL-ViT) kullanarak etiketleme süreçlerini otomatikleştirmektir. Bu, yalnızca etiketleme iş akışını kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda modelin daha önce karşılaşmadığı nesneleri sınıflandırma yeteneklerini de genişletir.
Üretken AI Model Türleri
Metin-Metin
Metin-metin modelleri, doğal dil girdilerini karşılık gelen metin çıktısına sorunsuz bir şekilde dönüştürür. Metin çiftleri arasındaki eşleşmeleri anlamak ve üretmek üzere özel olarak eğitilmiş bu modeller, çok dilli çeviri, özlü belge özetleme, verimli bilgi çıkarımı, hassas arama işlemleri, dinamik içerik kümeleme ve hatta ince içerik düzenleme ve yeniden yazma gibi geniş bir görev yelpazesi için uygulanabilir çok yönlü bir araç seti sunar.
Metin-Görüntü
Metin-görüntü modelleri, metin açıklamaları ile eşleştirilmiş görüntülerden oluşan geniş veri setleri üzerinde eğitim alarak AI’da yeni bir sınırı temsil eder. Diffusion gibi yöntemleri kullanarak, modelin metin istemleri ile karşılık gelen görsel özellikler arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamasını aşamalı olarak geliştirir ve bu modeller, metin istemlerini canlı görsel çıktılara dönüştürmede mükemmel bir performans sergiler. Öne çıkan bir uygulama, modelin metin ipuçlarından görsel kavramları anlama ve somutlaştırma yeteneğinin yaratıcılığı ve verimliliği artırdığı görüntü üretimi ve düzenleme alanındadır.
Metin-Görev
Metin-görev modelleri, metin girdisine yanıt olarak belirli eylemleri veya görevleri yerine getirmek üzere titizlikle eğitilmiştir. Bu görevler, sorguları yanıtlama, arama yapma, tahminlerde bulunma ve çeşitli diğer eylemleri gerçekleştirme gibi geniş bir yelpazeyi kapsar. Bu modeller, sanal asistanlarda etkileşimleri kolaylaştıran ve otomasyonda metin istemlerini anlama ve yanıtlama konusundaki yetenekleri ile operasyonel verimliliği artıran çok yönlü uygulamalara sahiptir.
“`html
Sonraki Adım Nedir? Pratik Uygulamalara Hazır Mısınız?
Bu GenAI görevlerini kenarda sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmek için, NVIDIA Jetson büyük dil modellerini (LLM’ler), görsel dönüştürücüleri ve kararlı difüzyonu yerel olarak verimli ve istikrarlı bir şekilde çalıştırma yeteneğine sahiptir. Bu, Llama-2-70B modelinin en büyük versiyonunu Jetson AGX Orin üzerinde ve Llama-2-13B’yi etkileşimli hızlarda çalıştırmayı içerir. 100 TOPS AI performansına kadar güçlendirilmiş Jetson Orin NX ile, reServer Industrial J4012 kenar cihazımız, yerinde video analitiği görevlerini kesintisiz bir şekilde gerçekleştirme yeteneğini sunar. 2.5″ SATA HDD/SSD için 2 sürücü yuvası ile genişletilebilir yerel depolama olarak, 4’ü 802.3af PSE için olmak üzere 5 GbE RJ45 portu ile birleştirerek, gerçek zamanlı işleme ile yerel büyük dil modellerinin dağıtımı için ideal bir seçim haline gelir.
Yazılı içerik oluşturmak, görüntü tanımları üretmek, sanal konuşma ajanları dağıtmak ve hatta el yazısı taslaklardan web siteleri almak için miniGPT-4‘ü basitçe kullanabilirsiniz.
Çevresel algı ile ilgilenirken, Vision2Audio, LLaVA modeline dayanarak, görme ve ses arasındaki boşluğu bir araya getirir ve görme engelli bireylerin çevresindeki ortamları sözlü talimatlarla algılamasına olanak tanır.
Çok modlu girişi anlamak için, CLIP‘i sıfırdan öğrenme ile çeşitli sınıflar arasında genelleştirmek için kullanabilirsiniz. Metin tanımları temelinde görüntüleri sınıflandırmaktan belirli metin sorguları ile görüntüleri geri almaya kadar geniş bir yelpazede harika performans gösterir. Yetkinlikleri, nesne tespiti, metin tabanlı görüntü üretimi ve duygu analizi ile görsel soru yanıtlama gibi çeşitli doğal dil işleme çabalarını kapsar ve hem görüntü hem de metin verilerini anlamada incelikli bir kavrayış gerektiren AI uygulamaları için güçlü bir araç haline gelir. reComputer Jetson Orin üzerinde CLIP’i dağıtma ile ilgili demoları kontrol edin.
NVIDIA Jetson AGX Orin Geliştirici Kiti için Ücretsiz Sanal Deneme!
İlk üretken AI uygulamanıza dalmaya hazır mısınız? Ücretsiz bir sanal deneme planlayın ve yaratıcı fikirlerinizi keskin GenAI teknolojisi ile fiziksel dünyaya aktarın!
Seeed: NVIDIA Jetson Ekosistem Ortağı
Seeed, NVIDIA Ortak Ağı‘nda kenar AI için bir Elite ortaktır. Daha fazla taşıyıcı kart, tam sistem cihazları, özelleştirme hizmetleri, kullanım durumları ve geliştirici araçları keşfedin Seeed’in NVIDIA Jetson ekosistem sayfasında.
Bizimle AI yeniliğinin ön saflarında yer alın! Keskin donanım ve teknolojinin gücünü kullanarak, makine öğreniminin gerçek dünyada endüstriler arasında dağıtımını devrim niteliğinde değiştirin. Geliştiricilere ve işletmelere mevcut en iyi ML çözümlerini sağlama misyonumuzun bir parçası olun. Daha fazla kenar AI olasılıklarını keşfetmek için başarılı vaka çalışması kataloğumuzu kontrol edin!
İlk adımı atın ve bu heyecan verici yolculuğun bir parçası olmak için bize bir e-posta gönderin: edgeai@seeed.cc.
Size uygun bir seçenek bulmak için en son Jetson Kataloğumuzu indirin. İhtiyaçlarınız için hazır Jetson donanım çözümünü bulamazsanız, lütfen özelleştirme hizmetlerimizi kontrol edin ve değerlendirme için yeni bir ürün talebi gönderin: odm@seeed.cc.
“`