İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Temel Model (Foundation Model) Nedir?

İngilizce: Foundation Model

Yayın: · Son güncelleme:

Temel Model (Foundation Model) Nedir? Kısaca

Temel model, çok geniş ve çeşitli verilerle ön eğitilen, ardından ince ayar veya promptlarla pek çok farklı göreve uyarlanabilen büyük ölçekli yapay zekâ modelidir.

Temel Model nedir?
İçindekiler
  1. Temel model nasıl ortaya çıkar?
  2. Neden önemli?
  3. Riskler

Temel model (foundation model), çok büyük ve çeşitli veri kümeleri üzerinde genel amaçlı olarak eğitilen, sonra farklı işlere uyarlanabilen yapay zekâ modelidir. Terim, üzerine birçok uygulamanın inşa edildiği "temel" olma özelliğini vurgular. Büyük dil modelleri ve görsel üretim modelleri bu gruba girer.

Temel model nasıl ortaya çıkar?

  1. Ön eğitim: Model, internet metinleri, kitaplar, kod ya da görseller gibi devasa veriyle, genellikle etiket gerektirmeyen bir görevle eğitilir. Örneğin metindeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir.
  2. Uyarlama: Ortaya çıkan genel yetenekli model; ince ayar, insan geri bildirimiyle eğitim (RLHF) veya yalnızca iyi yazılmış promptlarla belirli görevlere uyarlanır.

Bu sayede tek bir temel model çeviri, özetleme, kod yazma ve müşteri desteği gibi çok farklı işlerde kullanılabilir.

Neden önemli?

Eskiden her görev için sıfırdan ayrı model eğitmek gerekiyordu. Temel modeller sayesinde şirketler ve geliştiriciler, hazır bir modeli kendi verileriyle uyarlayarak çok daha az veri ve maliyetle iş görebiliyor.

Riskler

  • Tek noktadan hata: Temel modeldeki bir hata veya önyargı, onu kullanan tüm uygulamalara yayılabilir.
  • Yüksek eğitim maliyeti: Sıfırdan eğitmek çok büyük donanım ve enerji gerektirir; bu yüzden az sayıda kurum tarafından geliştirilir.
  • Şeffaflık: Eğitim verisinin içeriği her zaman açıklanmaz; telif ve kişisel veri tartışmaları sürüyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Temel model ile büyük dil modeli aynı mı?

Büyük dil modelleri temel modellerin en bilinen örneğidir, ama temel model daha geniş bir kavramdır. Görsel, ses veya çok modlu büyük ön eğitimli modeller de temel model sayılır.

Temel modeli kendim eğitebilir miyim?

Sıfırdan eğitmek çok büyük veri ve donanım gerektirdiği için bireyler için genellikle gerçekçi değildir. Bunun yerine açık ağırlıklı bir modeli LoRA gibi yöntemlerle ince ayarlamak daha erişilebilir bir yoldur.

İlgili terimler

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.Büyük Dil Modeli(Large Language Model)Büyük dil modeli (LLM), çok büyük miktarda metinle eğitilen ve bir metnin devamında hangi parçanın geleceğini tahmin ederek yazı üreten yapay zekâ modelidir. Sohbet asistanları, kod yardımcıları ve özetleme araçlarının temelinde bu modeller bulunur.Açık Ağırlıklı Model(Open-weight Model)Açık ağırlıklı model, eğitilmiş parametreleri (ağırlıkları) herkesin indirip kendi donanımında çalıştırabileceği ve çoğu zaman uyarlayabileceği şekilde yayımlanan yapay zekâ modelidir.RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)RLHF (insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme), insanların model cevaplarını karşılaştırarak verdiği tercihlerle bir ödül modeli eğitip dil modelini bu ödüle göre ayarlama yöntemidir.Görüntü Tanıma(Image Recognition)Görüntü tanıma (image recognition), bir yapay zekâ sisteminin fotoğraf ya da videodaki nesneleri, yüzleri, hayvanları, yazıları veya sahneleri tespit edip tanımlamasıdır. Bilgisayarlı görünün temel görevlerinden biridir.

İlgili yazılar