İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

T5 Nedir?

Yayın: · Son güncelleme:

T5 Nedir? Kısaca

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), Google araştırmacılarının geliştirdiği ve çeviri, özetleme, sınıflandırma gibi tüm doğal dil işleme görevlerini metin girdisinden metin çıktısı üretme biçiminde ele alan kodlayıcı-çözücü yapısında bir Transformer modelidir.

T5 nedir?
İçindekiler
  1. T5 nedir?
  2. Nasıl çalışır?
  3. Ön eğitim
  4. Nerelerde kullanılır?
  5. Nelere dikkat etmeli?

T5 nedir?

T5, İngilizce Text-to-Text Transfer Transformer ifadesinin kısaltmasıdır. Colin Raffel ve arkadaşlarının 2019'da yayımladığı çalışmada tanıtıldı. Temel fikri basittir: Her dil görevini "bir metin al, bir metin üret" problemine dönüştürmek. Böylece aynı model, aynı kayıp fonksiyonu ve aynı eğitim yöntemiyle çok farklı görevler çözülebilir.

Nasıl çalışır?

T5, orijinal Transformer gibi bir kodlayıcı ve bir çözücüden oluşan Seq2Seq yapısını kullanır. Görev, girdinin başına eklenen kısa bir önekle belirtilir:

Görev Girdi örneği Beklenen çıktı
Çeviri "translate English to German: That is good." Almanca cümle
Özetleme "summarize: …uzun metin…" Kısa özet
Sınıflandırma "sst2 sentence: …" "positive" ya da "negative"

Sınıflandırma bile bir sınıf numarası yerine sınıfın adını metin olarak yazmak şeklinde yapılır.

Ön eğitim

T5, C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) adı verilen ve temizlenmiş web metinlerinden oluşan büyük bir veri setiyle ön eğitildi. Ön eğitim görevinde metindeki ardışık kelime grupları gizlenir ve model bu eksik parçaları üretmeyi öğrenir. Çalışma, farklı mimari ve eğitim seçeneklerini sistematik olarak karşılaştırmasıyla da önemli bir başvuru kaynağı oldu.

Nerelerde kullanılır?

  • Metin özetleme ve yeniden yazma
  • Makine çevirisi
  • Soru yanıtlama
  • Belirli görevlere ince ayar yapılarak özel uygulamalar

Çok dilli sürümü mT5, Türkçe dahil birçok dili destekler. Farklı boyutlardaki sürümleri sayesinde sınırlı donanımda da kullanılabilir.

Nelere dikkat etmeli?

T5, sohbet için hizalanmış güncel büyük dil modelleri gibi serbest talimatlara doğrudan cevap vermek üzere tasarlanmamıştır; çoğu zaman göreve özel ince ayar gerekir. Uzun girdilerde işleyebildiği metin uzunluğu da sınırlıdır.

Sıkça Sorulan Sorular

T5 ile BERT arasındaki fark nedir?

BERT yalnızca kodlayıcıdan oluşur ve metni anlamaya odaklanır. T5 ise kodlayıcı-çözücü yapısındadır ve her görevi metin üretme biçiminde çözer, bu yüzden özetleme ve çeviri gibi üretim görevlerine de uygundur.

T5'teki metinden metne yaklaşımı neden önemli?

Tüm görevleri tek bir biçime indirgediği için aynı model ve eğitim süreciyle çok sayıda görev çözülebilir. Bu, transfer öğrenmeyi ve farklı görevler arasında karşılaştırma yapmayı kolaylaştırır.

İlgili terimler

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)Seq2Seq (sequence-to-sequence, diziden diziye), bir girdi dizisini alıp uzunluğu farklı olabilecek başka bir çıktı dizisi üreten model yapısıdır. Genellikle bir kodlayıcı ve bir çözücüden oluşur; makine çevirisi ve metin özetleme gibi görevlerin temelini oluşturur.TransformerTransformer, metin gibi sıralı verileri dikkat mekanizmasıyla paralel işleyen ve büyük dil modellerinin çoğunun temelini oluşturan bir sinir ağı mimarisidir.BERTBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google araştırmacılarının 2018'de tanıttığı, metni iki yönden okuyarak her kelimenin bağlamsal anlamını öğrenen Transformer kodlayıcı tabanlı bir dil modelidir. Sınıflandırma ve arama gibi anlama görevlerinde yaygın kullanılır.Transfer Öğrenmesi(Transfer Learning)Transfer öğrenmesi, bir görev için eğitilmiş bir modelin öğrendiği bilgiyi başka ama ilişkili bir göreve aktararak, yeni görevi daha az veri ve işlem gücüyle öğrenmesini sağlayan yöntemdir.Ön Eğitim(Pre-training)Ön eğitim, bir yapay zekâ modelinin belirli bir göreve uyarlanmadan önce çok büyük ve genel bir veri kümesiyle eğitilerek dil, görüntü gibi alanlarda genel bilgi ve beceri kazandığı ilk aşamadır.İnce Ayar(Fine-tuning)İnce ayar (fine-tuning), önceden eğitilmiş bir yapay zekâ modelini daha küçük ve göreve özel bir veri kümesiyle yeniden eğiterek belirli bir işe, üsluba veya alana uyarlama işlemidir.

İlgili yazılar

Yapay Zeka ile Kazanç

Kendi Bilgisayarında Ücretsiz Yapay Zekâ Sistemi Kur: Ekran Kartı, İşlemci ve RAM ile Adım Adım

Kendi bilgisayarında ücretsiz ve limitsiz bir yapay zekâ sistemi kurmak mümkün: Ollama ya da LM Studio ile dil modeli, Continue ile kod asistanı, ComfyUI ya da Forge ile görsel üretim. Belirleyici olan ekran kartının belleğidir (VRAM); 8 GB'lık kartta 7-8B modeller rahat çalışır, kart yoksa işlemci ve RAM ile daha yavaş çalışır.

· 30 dk okuma