Karışıklığın Anlamını Çıkarmak: Büyük Dil Modellerinin Yapılandırılmamış Veri Çıkarma Rolü

Son donanım gelişmeleri gibi Nvidia H100 GPU, hesaplama kapasitelerini önemli ölçüde artırdı. Nvidia A100’ün dokuz katı hızıyla, bu GPU’lar derin öğrenme iş yüklerini işlemede öne çıkıyor. Bu ilerleme, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar vizyonu gibi alanlarda generatif AI’nin ticari kullanımını mümkün kıldı ve otomatik ve akıllı veri çıkarma işlemlerini etkinleştirdi. Şirketler artık yapılandırılmamış verileri kolayca değerli bilgiler haline getirebiliyor ve bu, teknoloji entegrasyonunda önemli bir adım anlamına geliyor. 

Geleneksel Veri Çıkarma Yöntemleri 

Elle Veri Girişi 

Şaşırtıcı bir şekilde, birçok şirket hala daha gelişmiş teknolojilerin mevcut olmasına rağmen elle veri girişine güveniyor. Bu yöntem, bilgileri doğrudan hedef sisteme elle girmeyi içerir. Daha düşük ilk maliyetleri nedeniyle genellikle benimsemesi daha kolaydır. Ancak, elle veri girişi sadece zahmetli ve zaman alıcı değil, aynı zamanda hatalara da oldukça eğilimlidir. Ayrıca, hassas verileri işlerken güvenlik riski oluşturur, bu da onu otomasyon ve dijital güvenlik çağındaki menos tercih edilen bir seçenek haline getirir. 

Optik Karakter Tanıma (OCR)  

OCR teknolojisi, görüntüleri ve el yazısı içeriğini makine tarafından okunabilir verilere dönüştüren bir teknolojidir ve veri çıkarma için daha hızlı ve daha maliyet etkin bir çözüm sunar. Ancak, kalitesi güvensiz olabilir. Örneğin, “S” karakteri “8” olarak yanlış yorumlanabilir ve tersi de geçerli olabilir.  

OCR’nin performansı, girdi verilerinin karmaşıklığı ve özellikleri tarafından önemli ölçüde etkilenir; yüksek çözünürlüklü tarama görüntüleri ile iyi çalışır, ancak el yazısı metinlerinde, özellikle görseller karmaşık veya işlenmesi zor olduğunda zorluklarla karşılaşır. İyileştirilmiş sonuçlar için metin girişlerinde adaptasyonlar gerekli olabilir. Pazardaki OCR tabanlı veri çıkarma araçları, doğruluğunu artırmak için katmanlar ve katmanlar halinde işleme ekler, ancak %100 doğru sonuçlar garanti edemezler.  

Metin Desen Eşleştirmesi 

Metin desen eşleştirmesi, önceden tanımlanmış kurallar veya desenleri kullanarak metinden belirli bilgileri tanımlamak ve çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Diğer yöntemlere göre daha hızlıdır ve daha yüksek bir ROI sunar. Tüm karmaşıklık seviyelerinde etkili olur ve benzer düzenlere sahip dosyalar için %100 doğruluk sağlar.  

Ancak, kelime kelime eşleştirmelerdeki katılığı, uyarlanabilirliğini sınırlayabilir, başarılı bir çıkarma için %100 doğru eşleşme gerektirir. Eşanlamlılar, “hava” ile “iklim” gibi eşdeğer terimleri ayırt etmekte zorluklara neden olabilir. Ayrıca, Metin Desen Eşleştirmesi, çoklu anlamlara sahip farklı bağlamlarda duyarlılık gösterir, bu da bu yöntemin etkili bir şekilde kullanılmasındaki sürekli bir zorluk oluşturur. 

Adlı Varlık Tanıma (NER)  

Adlı varlık tanımı (NER), bir NLP tekniği olup metinde anahtarı bilgileri tanır ve sınıflandırır. 

NER’nin çıkarmaları, önceden tanımlanmış varlıklar gibi kuruluş adları, konumlar, kişisel adlar ve tarihler ile sınırlıdır. Diğer bir deyişle, NER sistemleri şu anda bu önceden tanımlanmış kümenin ötesinde özel varlıkları çıkarmak için içkin bir yeteneğe sahip değildir, bu da belirli bir domaine veya kullanım durumuna özgü olabilir. İkincisi, NER’nin tanınan varlıklarla ilişkili ana değerlere odaklanması, daha karmaşık veya yapılandırılmış veri türlerinden veri çıkarmasını sınırlar. 

 Şirketler yapılandırılmamış veri miktarıyla başa çıktıkça, bu zorluklar, çıkarma yöntemlerine yönelik kapsamlı ve ölçeklenebilir bir yaklaşımın gerekliliğini vurgular. 

Yapılandırılmamış Verileri Büyük Dil Modelleriyle Kilidini Açmak 

Büyük dil modellerini (LLM) yapılandırılmamış veri çıkarma için kullanmak, kritik zorlukları ele alan belirli avantajlara sahip bir çözümdür. 

Bağlam Bilinci Veri Çıkarma 

LLM’ler, büyük veri setlerinde kapsamlı eğitim yoluyla güçlü bir bağlam anlayışı sahiptir. Yüzey ötesinde ve bağlam inceliklerini anlamak, onları çeşitli bilgi çıkarma görevlerinde değerli kılar. Örneğin, hava değerlerini çıkarma görevi verildiğinde, ilgili diğer öğeleri de yakalar ve sorunsuz bir şekilde eşanlamları ve anlambilimi birleştirir. Bu gelişmiş düzeyde anlama, LLM’leri veri çıkarma alanındaki dinamik ve uyumlu bir seçim haline getirir.  

Paralel İşleme Kabiliyetlerini Kullanmak 

LLM’ler paralel işleme kullanır, görevleri daha hızlı ve daha verimli hale getirir. Sıralı modellere kıyasla, LLM’ler kaynak dağıtımını optimize eder, bu da veri çıkarma görevlerinin hızlanmasına yol açar. Bu, hızı artırır ve çıkarma işleminin genel performansına katkıda bulunur.  

Çeşitli Veri Tiplerine Uyum Sağlamak 

RNN’ler gibi bazı modeller spesifik dizilere bağlıyken, LLM’ler diziden bağımsız verileri işler ve çeşitli cümle yapılarını kolayca işler. Bu esneklik, çeşitli veri formlarını içerir, örneğin tablolar ve görüntüler. 

İşlem Hatlarını Geliştirmek 

LLM’lerin kullanımı, ön işleme ve son işleme aşamalarının otomasyonunda önemli bir değişimi temsil eder. LLM’ler, çıkarma süreçlerini doğru bir şekilde otomatikleştirerek, yapılandırılmamış verilerin işlenmesini basitleştirir. Çeşitli veri setlerinde kapsamlı eğitim, desenleri ve korelasyonları geleneksel yöntemlerin kaçırdığı şekilde tanımlamalarını sağlar. 

Kaynak: Generatif AI Pipeline

Bu generatif AI pipeline figürü, BERT, GPT ve OPT gibi modellerin veri çıkarma gibi çeşitli NLP operasyonlarını gerçekleştirebileceğini gösterir. Bu LLM’ler, bir prompt ile istenen veriyi tanımlayabilir ve takip eden yanıt, çıkarılan verileri içerebilir. Örneğin, “Bu satın alma siparişinden tüm satıcıların adlarını çıkarın” gibi bir prompt, sipariş raporunda bulunan tüm satıcı adlarını içeren bir yanıt üretebilir. Sonrasında, çıkarılan veriler bir veritabanı tablosuna veya düz bir dosyaya yüklenerek, kurumsal iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. 

Gelişen AI Çerçeveleri: Modern Veri Çıkarmada RNN’ler ve Transformers 

Generatif AI, iki işbirliği içinde olan iki nöral ağdan oluşan bir kodlayıcı-dekodlayıcı çerçeve içinde çalışır. Kodlayıcı, girdi verilerini işler ve önemli özellikleri bir “Bağlam Vektörü”ne yoğunlaştırır. Bu vektör daha sonra dekodör tarafından üretme görevleri için kullanılır, örneğin dil çevirisi. Bu mimari, RNN’ler ve Transformers gibi nöral ağları kullanarak, makine çevirisi, görüntü oluşturma, konuşma sentezi ve veri varlık çıkarma gibi çeşitli alanlarda uygulanır. Bu ağlar, veri dizileri içindeki karmaşık ilişkileri ve bağımlılıkları modellemede öne çıkıyor. 

Tekrarlayan Sinir Ağları 

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler), çeviri ve özetleme gibi dizi görevlerini ele almak için tasarlandı ve belirli bağlamlarda öne çıkıyor. Ancak, uzun menzilli bağımlılıklar içeren görevlerde doğrulukta mücadele ediyorlar.  

 RNN’ler, cümlelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmada iyi performans gösterir, ancak tablo benzeri yapılarla zorluklar yaşar. Bu, dizeden ve konumdan posiciónel yerleştirme konusunda dikkatli bir şekilde düşünmeyi gerektirir ve tablolardan veri çıkarmak için özel yaklaşımların optimize edilmesini gerektirir. Ancak, bunların benimsenmesi, düşük ROI ve çoğu metin işleme görevinde düşük performans nedeniyle sınırlıydı. 

Uzun Kısa Süreli Hafıza Ağları 

Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ağları, RNN’lerin sınırlılıklarını, özellikle seçici güncelleme ve unutma mekanizması aracılığıyla ele alır. RNN’ler gibi, LSTM’ler de cümlelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmada iyi performans gösterir,. Ancak, RNN’ler gibi, tablo benzeri yapılarla da zorluklar yaşar, bu da dizeden ve konumdan posiciónel yerleştirme konusunda stratejik bir şekilde düşünmeyi gerektirir.  

 GPU’lar ilk olarak 2012’de derin öğrenme için kullanıldı ve ünlü AlexNet CNN modelinin geliştirilmesine katkıda bulundu. Sonrasında, bazı RNN’ler de GPU’lar kullanılarak eğitildi, ancak iyi sonuçlar vermedi. Bugün, GPU’ların mevcut olmasına rağmen, bu modeller büyük ölçüde kullanımdan kaldırıldı ve transformer tabanlı LLM’lerle değiştirildi. 

Transformer – Dikkat Mekanizması 

Transformers’ın tanıtılması, özellikle “Dikkat Her Şeydir” adlı çığır açan makalede (2017), NLP’yi devrimleştirerek ‘transformer’ mimarisini önerdi. Bu mimari, paralel hesaplamaları sağlar ve uzun menzilli bağımlılıkları yetkin bir şekilde yakalar, dil modelleri için yeni olanaklar sunar. GPT, BERT ve OPT gibi LLM’ler, transformer teknolojisini benimsemiştir. Transformerlerin kalbinde, “dikkat” mekanizması yer alır, bu da performansın artırılmasına önemli bir katkıda bulunur. 

Transformers’daki “dikkat” mekanizması, ‘soru’ (soru ipucu) ile modelin her kelimenin anlamını anladığı ‘anahtar’ arasındaki uyumluluğa dayalı olarak ağırlıklı bir değerler toplamı hesaplar. Bu yaklaşım, dizi oluşturma sırasında odaklanmış dikkat sağlar, böylece precisa çıkarma sağlar. Dikkat mekanizmasının iki önemli bileşeni, girdi dizisindeki kelimeler arasındaki önemliliklerin yakaladığı Kendi-Dikkat ve belirli ilişkiler için çeşitli dikkat modellerini sağlayan Çoklu-Başlı Dikkattir.  

Fatura Çıkarma bağlamında, Kendi-Dikkat, daha önce bahsedilen bir tarihle ilgili olduğunda ödeme tutarlarını çıkarmada ilgili olanı tanır, जबकi Çoklu-Başlı Dikkat, sayısal değerlere (tutarlar) ve metinsel kalıplara (satıcı adları) bağımsız olarak odaklanır. RNN’lerin aksine, transformers, kelimelerin sırasını doğal olarak anlamaz. Bunu çözmek için, her kelimenin dizideki konumunu takip etmek için konum kodlamasını kullanır. Bu teknik, hem girdi hem de çıktı gömme noktalarına uygulanır, bu da bir belgede anahtarları ve bunlara karşılık gelen değerleri tanımlamaya yardımcı olur.  

Dikkat mekanizmaları ve konum kodlamalarının birleşimi, büyük bir dil modelinin bir yapının tablo gibi olduğunu tanıyabilmesi ve içeriği, boşluğu ve metin işaretlerini dikkate alabilmesi için kritiktir. Bu beceri, diğer yapılandırılmamış veri çıkarma tekniklerinden ayrılır.

Geçerli Eğilimler ve Gelişmeler 

AI alanı, yapılandırılmamış veriden bilgi çıkarma şeklimizi yeniden şekillendiren vaad eden eğilimler ve gelişmelerle dolu. 

Büyük Dil Modellerindeki Gelişmeler 

Generatif AI, karmaşık ve çeşitli veri setleri için yapılandırılmamış veri çıkarmada büyük dil modellerinin (LLM) merkezinde bir dönüşüm geçiriyor. İki önemli strateji bu ilerlemeyi hızlandırıyor: 

1. Çoğul Modlu Öğrenme: LLM’ler, metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri türlerini aynı anda işleyerek yeteneklerini genişletiyor. Bu gelişme, çeşitli kaynaklardan değerli bilgileri çıkarma yeteneklerini artırıyor ve yapılandırılmamış veri çıkarmadaki faydasını artırıyor. Araştırmacılar, bu modelleri kullanmanın verimli yollarını keşfediyor, GPU’ların veya diğer hızlandırıcıların gereksizliğini ortadan kaldırmayı ve sınırlı kaynaklarla büyük modellerin çalışmasını sağlamayı hedefliyor.

2. RAG Uygulamaları: İki Aşama ile Artırılmış Oluşturma (RAG), önceden eğitilmiş büyük dil modellerini dış arama mekanizmaları ile birleştiren bir trenddir. Oluşturma sırasında büyük bir belge koleksiyonuna erişerek, temel dil modellerini hem iş hem de tüketici uygulamaları için dinamik araçlara dönüştürür.

LLM Performansını Değerlendirme 

LLM’lerin performansını değerlendirmek, görev özgü metriklere ve yenilikçi değerlendirme yöntemlerine entegre bir yaklaşım gerektirir. Bu alanda ana gelişmeler şunları içerir: 

1. İncelenen Metriklere Dayalı Değerlendirme: Bilgi çıkarma görevlerinin kalitesini değerlendirmek için uyarlanmış metriklere ihtiyaç duyuluyor. Doğruluk, geri çağırma ve F1-puan metriği, özellikle varlık çıkarma görevlerinde etkili oluyor.

2. İnsan Değerlendirmesi: Otomatik metriklere ek olarak, insan değerlendirmesi, LLM’lerin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Otomatik metriklere insan yargısını entegre eden melez değerlendirme yöntemleri, çıkarılan bilginin bağlamsal doğruluğu ve alaka düzeyini daha iyi bir şekilde değerlendiriyor.

Görüntü ve Belge İşleme  

Çoklu modal LLM’ler, OCR’yi tamamen değiştirdi. Kullanıcılar, tarama metinlerini görüntülerden ve belgelerden makine tarafından okunabilir metne dönüştürebiliyor ve ayrıca görme tabanlı modüller kullanarak görsel içerikten doğrudan bilgi çıkarmayı başarmaya çalışabiliyor. 

Bağlantılar ve Web Sitelerinden Veri Çıkarma 

LLM’ler, web siteleri ve web bağlantılarından veri çıkarmak için giderek daha uygun hale geliyor. Bu modeller, web sayfalarından verileri yapılandırılmış formatlara dönüştürmede giderek daha yetenekli hale geliyor. Bu trend, haber toplama, e-ticaret veri toplama ve rekabetçi istihbarat gibi görevler için değerli, ayrıca web’den ilişkisel verileri çıkarmada ve bağlamsal anlama sağlıyor. 

Generatif AI’de Küçük Devler 

2023’ün ilk yarısında, “büyük daha iyidir” varsayımı temelinde devasa dil modelleri geliştirme odaklı bir odak vardı. Ancak son sonuçlar, 3 milyardan az parametreye sahip olan TinyLlama ve Dolly-v2-3B gibi daha küçük modellerin, akıl yürütme ve özetleme gibi görevlerde öne çıktığını gösteriyor, bu da onlara “küçük devler” unvanını kazandırıyor. Bu modeller, daha az hesaplama gücü ve depolama kullanıyor, bu da AI’yi daha küçük şirketlere, pahalı GPU’lere ihtiyaç duymadan erişilebilir hale getiriyor. 

Sonuç 

İlk generatif AI modelleri, özellikle generatif karşıt ağlar (GAN’lar) ve varyasyonel oto-encoderler (VAE’ler), görüntüye dayalı verileri yönetmek için yeni yaklaşımlar sundu. Ancak gerçek atılım, transformer tabanlı büyük dil modellerinin ortaya çıkışı ile geldi. Bu modeller, encoder-decoder yapısı, self-attention ve multi-head attention mekanizmaları sayesinde, dilin derin bir anlayışını ve insan benzeri akıl yürütme yeteneklerini kazandı ve önceki tüm tekniklerin ötesine geçti. 

 Generatif AI, raporlardan metin verilerini çıkarmak için vaat ediyor, ancak bu tür yaklaşımların ölçeklenebilirliği sınırlıdır. İlk adımlar genellikle OCR işleme ile başlar, bu da hatalara yol açabilir ve raporlardaki görüntülerden metin çıkarmakta devam eden zorluklar vardır.  

 Raporlardaki görüntülerden metin çıkarmak da ayrı bir zorluk. Çözümler gibi multimodal veri işleme ve GPT-4, Claud3, Gemini’de token limiti uzantıları vaat ediyor. Ancak, bu modeller yalnızca API’ler aracılığıyla erişilebiliyor. Belgelerden veri çıkarmak için API’leri kullanmak hem etkili hem de maliyet-etkin olabilir, ancak gecikme, sınırlı kontrol ve güvenlik riskleri gibi sınırlamaları da beraberinde getirir.  

 Daha güvenli ve özelleştirilebilir bir çözüm, evde bir LLM’yi ince ayarlamaktır. Bu yaklaşım, yalnızca veri gizliliği ve güvenlik endişelerini hafifletmekle kalmaz, aynı zamanda veri çıkarma sürecinin kontrolünü de artırır. Bir LLM’yi belge düzeni anlaşması ve metnin bağlamına dayanarak anlamak için ince ayarlamak, anahtar-değer çiftlerini ve satır öğelerini çıkarmak için güçlü bir yöntemdir. Sıfır-ateş ve birkaç-ateş öğrenme kullanarak, bir ince ayarlanmış model, çeşitli belge düzenlerine uyum sağlayabilir, bu da çeşitli alanlarda verimli ve doğru yapılandırılmamış veri çıkarmayı sağlar.