Karmaşanın Anlamını Çıkarmak: Büyük Dil Modellerinin Yapılandırılmamış Veri Çıkarmadaki Rolü

Son zamanlarda donanım gelişmeleri, örneğin Nvidia H100 GPU, hesaplama yeteneklerini önemli ölçüde artırdı. Nvidia A100’nin sekiz katı hızda olan bu GPU’lar, derin öğrenme iş yüklerini işlemede öne çıkıyor. Bu ilerleme, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görüşü gibi alanlarda generatif AI’nin ticari kullanımını teşvik etti ve otomatik ve akıllı veri çıkarmayı mümkün kıldı. İşletmeler artık yapılandırılmamış verileri kolayca değerli bilgiler haline getirebiliyor ve bu, teknoloji entegrasyonunda önemli bir ilerleme anlamına geliyor.

Veri Çıkarma için Geleneksel Yöntemler

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. 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 otomatikleşme ve dijital güvenlik çağında daha az arzu edilen bir seçenek haline getirir.

Optik Karakter Tanıma (OCR)

OCR teknolojisi, görüntüleri ve el yazısı içeriğini makine tarafından okunabilir verilere dönüştüren bir çözümdür. Elle veri girişine kıyasla daha hızlı ve daha maliyet efektif bir çözümdür. Ancak, kalitesi güvensiz olabilir. Örneğin, “S” karakteri “8” olarak yanlış yorumlanabilir ve tersi de olabilir.

OCR’nin performansı, girdi verilerinin karmaşıklığı ve özelliklerine önemli ölçüde bağlıdır; yüksek çözünürlüklü tarama görüntüleri ile iyi çalışır, ancak el yazısı metinlerinde, özellikle görseller karmaşık veya işlenmesi zor olduğunda zorluklarla karşılaşır. İyileştirilmiş sonuçlar için metin girişleri için uyarlamalar gerekli olabilir. Piyasadaki OCR tabanlı veri çıkarma araçları genellikle doğruluğu artırmak için işleme katmanları ekler. Ancak bu çözümler %100 doğru sonuçlar garanti edemez.

Metin Desen Eşleştirmesi

Metin desen eşleştirmesi, önceden tanımlanmış kurallar veya desenleri kullanarak metinden belirli bilgileri tanımlama ve çıkarma yöntemidir. Diğer yöntemlere kıyasla daha hızlıdır ve daha yüksek bir getiri sağlar. Tüm karmaşıklık seviyelerinde etkili olur ve benzer düzenlere sahip dosyalar için %100 doğruluk sağlar.

Ancak, kelime kelime eşleştirmelerdeki katılığı, esneklikten ödün vererek sınırlayabilir. Başarılı çıkarma için %100 kesin eşleşme gereklidir. Eşanlamlılar, “hava durumu” ile “iklim” gibi eşdeğer terimleri ayırt etmekte zorluklara neden olabilir. Ayrıca, metin desen eşleştirmesi, çoklu anlamları farklı bağlamlarda anlamakta zorluk çekebilir. Esneklik ve katı arasındaki dengeyi sağlamak, bu yöntemi etkili bir şekilde kullanmanın sürekli bir zorluğu oluşturur.

Adlı Varlık Tanıma (NER)

Adlı varlık tanıma (NER), bir NLP tekniğidir ve metindeki önemli bilgileri tanımlar ve kategoriler.

NER’nin çıkarmaları, önceden tanımlanmış varlıklarla sınırlıdır, yani organizasyon isimleri, konumlar, kişisel isimler ve tarihler gibi. Diğer bir deyişle, NER sistemleri şu anda bu önceden tanımlanmış kümede ötesinde özel varlıkları çıkarmak için içkin bir yeteneğe sahip değildir, bu da belirli bir alana veya kullanım durumuna özgü olabilir. İkincisi, NER’nin tanınan varlıklarla ilişkili ana değerlere odaklanması, veri çıkarmayı daha karmaşık veya yapılandırılmış veri türlerine genişletemez.

Yapılandırılmamış veri ile başa çıkan organizasyonlar, bu zorluklar, çıkarma yöntemlerine yönelik kapsamlı ve ölçeklenebilir bir yaklaşımın necessityğini vurgulamaktadır.

Büyük Dil Modelleri ile Yapılandırılmamış Verilerin Kilidini Açmak

Büyük dil modellerinin (LLM’ler) yapılandırılmamış veri çıkarması için kullanılması, kritik zorlukları ele alan belirli avantajlara sahip bir çözümdür.

Bağlamsal Veri Çıkarma

LLM’ler, geniş veri setleri üzerinde kapsamlı eğitimden elde edilen güçlü bağlamsal anlama yeteneğine sahiptir. Yüzey ötesinde ve bağlamın nüanslarını anlamak, çeşitli bilgi çıkarma görevlerinde değerli kılar. Örneğin, hava durumu değerlerini çıkarma görevi verildiğinde, ilgili diğer unsurları da dikkate alır ve eşanlamlıları ve anlambilimlerini sorunsuz bir şekilde entegre eder. Bu gelişmiş anlama düzeyi, LLM’leri veri çıkarmada dinamik ve uyarlanabilir bir seçim haline getirir.

Paralel İşleme Yeteneklerinin Kullanılması

LLM’ler paralel işleme kullanır, görevleri daha hızlı ve verimli hale getirir. Sıralı modellerin aksine, LLM’ler kaynak dağılımını optimize eder, bu da veri çıkarma görevlerinin hızlanmasına katkıda bulunur. Bu, hızını artırır ve çıkarma sürecinin genel performansına katkıda bulunur.

Çeşitli Veri Tiplerine Uyum

Bazı modeller gibi RNN’ler belirli dizilere sınırlı iken, LLM’ler diziden bağımsız olmayan veri türlerini işler, çeşitli cümle yapılarını kolayca işler. Bu esneklik, tablolar ve görseller gibi çeşitli veri formlarını içerir.

İşleme Hatlarının İyileştirilmesi

LLM’lerin kullanımı, ön ve son işleme aşamalarının otomatikleştirilmesinde önemli bir değişimi işaret eder. LLM’ler, çıkarma süreçlerini doğru bir şekilde otomatikleştirerek, elle çabanın ihtiyacını azaltır ve yapılandırılmamış verilerin işlenmesini basitleştirir. Çeşitli veri setleri üzerinde kapsamlı eğitimleri, kaçırılmış kalıpları ve korelasyonları geleneksel yöntemlerle tanımalarına olanak tanır.

Kaynak: Generatif AI Hakkında Bir İnceleme

Bu generatif AI pipeline resmi, BERT, GPT ve OPT gibi modellerin veri çıkarmada uygulanabilirliğini göstermektedir. Bu LLM’ler, veri çıkarma dahil olmak üzere çeşitli NLP işlemlerini gerçekleştirebilir. Tipik olarak, generatif AI modeli, istenen veriyi tanımlayan bir.prompt sağlar ve takip eden cevap, çıkarılan verileri içerir. Örneğin, “Bu satın alma emri中的 tüm satıcı isimlerini çıkarın” gibi bir.prompt, satın alma emrindeki tüm satıcı isimlerini içeren bir cevap verebilir. Ardından, 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’lerden Transformer’lara

Generatif AI, iki işbirliği içinde olan sinir ağı içeren bir kodlayıcı-dekodlayıcı çerçevesi içinde çalışır. Kodlayıcı, girdi verilerini işler ve temel özellikleri “Bağlam Vektörü”ne kondenser. Bu vektör, daha sonra dekodör tarafından üretme görevleri için kullanılır, dil çevirisi gibi. Bu mimari, RNN’ler ve Transformer’ler gibi sinir ağlarını kullanarak, makine çevirisi, görüntü oluşturma, konuşma sentezi ve veri varlık çıkarması gibi çeşitli alanlarda uygulanır. Bu ağlar, veri dizileri içindeki karmaşık ilişkileri ve bağımlılıkları modellemede öne çıkıyor.

Tekrarlı Sinir Ağları

Tekrarlı Sinir Ağları (RNN’ler), çeviri ve özetleme gibi dizisel görevleri ele almak için tasarlandı ve belirli bağlamlarda öne çıktı. Ancak, uzun menzilli bağımlılıklar içeren görevlerde doğrulukta mücadele etti.

RNN’ler, cümlelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmada iyi performans gösterir, ancak tablo benzeri yapılarda zorluklarla karşılaşır. Bunu ele almak, dizi ve konum yerleştirilmesine özenle dikkat etmeyi gerektirir ve tablolardan veri çıkarmayı optimize etmek için özel yaklaşımlar gerekir. Ancak, büyük veri setlerine eğitim verilse bile, çoğu metin işleme görevinde düşük ROI ve düşük performans nedeniyle benimsenmeleri sınırlı kaldı. Ancak, sınırlı kaldı.

Uzun Kısa Süreli Hafıza Ağları

Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ağları, RNN’lerin sınırlılıklarını, özellikle seçici güncelleme ve unutma mekanizmasıyla ele alır. RNN’ler gibi, LSTM’ler de cümlelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmada iyi performans gösterir. Ancak, tablo benzeri yapılarda benzer zorluklarla karşılaşır, dizi ve konum yerleştirilmesine stratejik bir dikkat gerektirir.

2012’de derin öğrenme için ilk kez GPU’lar kullanıldı ve ünlü AlexNet CNN modeli geliştirildi. Daha sonra bazı RNN’ler de GPU’lar kullanılarak eğitildi, ancak iyi sonuçlar vermedi. Bugün, GPU’ların mevcut olmasına rağmen, bu modeller büyük ölçüde terk edildi ve transformer tabanlı LLM’lerle değiştirildi.

Transformer – Dikkat Mekanizması

Transformer’lerin tanıtılması, özellikle “Dikkat Tümünü İhtiyaçtır” makalesinde (2017), NLP’yi devrimleştirerek ‘transformer’ mimarisini önerdi. Bu mimari, paralel hesaplamaları mümkün kılar ve uzun menzilli bağımlılıkları ustaca yakalar, dil modelleri için yeni olanaklar açar. GPT, BERT ve OPT gibi LLM’ler, transformer teknolojisini benimsemiştir. Transformer’lerin kalbinde, “dikkat” mekanizması yer alır, bu da dizisel veri işlemede gelişmiş performansa önemli bir katkıda bulunur.

Transformer’lerin “dikkat” mekanizması, ‘soru’ (soru prompt’u) ile ‘anahtar’ (modelin her kelimenin anlamını理解i) arasındaki uyumluluğa dayalı olarak ağırlıklı bir toplam hesaplar. Bu yaklaşım, dizi oluşturma sırasında odaklanmış dikkat sağlar, böylece precisa çıkarma yapılabilir. Transformer’lerin içindeki iki önemli bileşen, Self-Attention ve Multi-Head Attention’dır. Self-Attention, girdi dizisindeki kelimeler arasındaki önemlilikleri yakalar, Multi-Head Attention ise belirli ilişkiler için çeşitli dikkat modellerini etkinleştirir.

Fatura çıkarmada, Self-Attention, daha önce bahsedilen bir tarihın önemini tanır, Multi-Head Attention ise bağımsız olarak sayısal değerlere (miktarlar) ve metinsel desenlere (satıcı isimleri) odaklanır. RNN’lerin aksine, transformer’ler kelime sıralamasını içkin olarak anlamaz. Bunu çözmek için, her kelimenin dizideki yerini takip etmek amacıyla konum kodlaması kullanır. Bu teknik, hem girdi hem de çıktı gömme noktalarında uygulanır, belgede anahtar-değer çiftlerini tanımlamaya yardımcı olur.

Dikkat mekanizmaları ve konum kodlamalarının birleşimi, büyük bir dil modelinin bir yapının tablo gibi olduğunu anlamak ve içeriğini, boşluklarını ve metin işaretlerini dikkate alarak değerlerini ve bunlara karşılık gelen değerlerini tanımlamak için hayati önem taşır. Bu yetenek, diğer yapılandırılmamış veri çıkarma yöntelerinden ayrılır.

Güncel Eğilimler ve Gelişmeler

AI alanı, yapılandırılmamış verilerin çıkarılma şeklini yeniden şekillendiren trendler ve gelişmelerle dolu. Bu alanın geleceğini şekillendiren ana yönleri keşfedelim.

Büyük Dil Modellerindeki Gelişmeler

Generatif AI, yapılandırılmamış veri çıkarmada karmaşık ve çeşitli veri setlerini işleyen LLM’lerin merkezinde bir dönüşüm geçiriyor. İki önemli strateji bu gelişmeleri hızlandırıyor:

1. Çoksensual Öğrenme: LLM’ler, aynı anda çeşitli veri türlerini işleyerek yeteneklerini genişletiyor, metin, görüntü ve ses gibi. Bu gelişme, çeşitli kaynaklardan değerli bilgi çıkarma yeteneklerini artırıyor ve yapılandırılmamış veri çıkarmada kullanımını artırıyor. Araştırmacılar, bu modelleri verimli bir şekilde kullanmak için yollar araştırıyor, GPU’lerin ve sınırlı kaynakların gereksizliğini ortadan kaldırmayı hedefliyor.

2. RAG Uygulamaları: Çıkarma Artırmalı Üretme (RAG), büyük önceden eğitilmiş dil modellerini dış arama mekanizmaları ile birleştiren bir trend. Üretme sırasında geniş bir belge kümesine erişim, temel dil modellerini dinamik ve iş için uygun araçlara dönüştürür.

LLM Performansının Değerlendirilmesi

LLM’lerin performansını değerlendirmek, görev özgü meticlerle ve yenilikçi değerlendirme metodolojileriyle karşılanan bir zorluktur. Bu alanda önemli gelişmeler şunları içerir:

1. İncelenen Metrikler: Bilgi çıkarma görevlerinin kalitesini değerlendirmek için uyarlanmış değerlendirme metrikleri ortaya çıkıyor. Doğruluk, geri çağırma ve F1-puan metrikleri, özellikle varlık çıkarma görevlerinde etkili oluyor.

2. İnsan Değerlendirmesi: Otomatik metriklere ek olarak, insan değerlendirmesi, LLM’lerin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesinde önemli bir rol oynamaya devam ediyor. Otomatik metriklere insan yargısını entegre eden melez değerlendirme yöntemleri, çıkarılan bilginin bağlamsal doğruluğu ve alakalılığı hakkında nüanslı bir görüş sunuyor.

Görüntü ve Belge İşleme

Çoklu modal LLM’ler, OCR’yi tamamen değiştirdi. Kullanıcılar, görüntülerden ve belgelerden tarama metnini makine tarafından okunabilir metne dönüştürebilir ve görsel içeriğinden doğrudan bilgi çıkarmak için görme tabanlı modülleri kullanabilir.

Bağlantılar ve Web Sitelerinden Veri Çıkarma

LLM’ler, web siteleri ve web bağlantılarından veri çıkarmak için giderek daha fazla gelişiyor. Bu modeller, web sayfalarını yapılandırılmış formatlara dönüştürmede artan bir şekilde web kazıma yeteneklerine sahip. Bu trend, haber agregasyonu, e-ticaret veri toplama ve rekabetçi istihbarat gibi görevler için değerli, web’den ilişkisel veri çıkarmayı ve bağlamsal anlama yeteneklerini geliştiriyor.

Generatif AI’de Küçük Devler

2023’ün ilk yarısında, büyük dil modelleri geliştirme üzerinde “büyük daha iyidir” varsayımı ile odaklanma vardı. Ancak son sonuçlar, 3 milyar parametreden az 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 şirketler için daha erişilebilir hale getiriyor, pahalı GPU’lere ihtiyaç duymuyor.

Sonuç

İlk generatif AI modelleri, örneğin generatif karşıt ağlar (GAN’lar) ve varyasyonel oto-encode’lar (VAE’ler), görüntü tabanlı verilerin yönetiminde yeni yaklaşımlar sundu. Ancak, gerçek bir atılım, transformer tabanlı büyük dil modellerinin geliştirilmesiyle geldi. Bu modeller, encoder-decoder yapısı, self-attention ve multi-head attention mekanizmaları sayesinde, dilin derin bir anlayışını kazandı ve insan benzeri akıl yürütme yeteneklerine ulaştı.

Generatif AI, raporlardan metinsel veri madenciliği için umut vaat ediyor, ancak bu tür yaklaşımların ölçeklenebilirliği sınırlı. İlk adımlar genellikle OCR işlemini içerir, bu da hatalara neden olabilir ve raporlardaki görsellerden metin çıkarmada devam eden zorluklar vardır.

Raporlardaki görseller içindeki metinleri çıkarmak başka bir zorluktur. Çözümler gibi GPT-4, Claud3, Gemini’deki çoklu modal veri işleme ve token limiti uzantıları, umut verici bir yol sunar. Ancak, bu modeller yalnızca API’ler aracılığıyla erişilebilirdir. Belgelerden veri çıkarmak için API’leri kullanmak etkili ve maliyet-etkin olabilir, ancak gecikme, sınırlı kontrol ve güvenlik riskleri gibi kendi sınırlamalarına sahiptir.

Daha güvenli ve özelleştirilebilir bir çözüm, bir ev içi LLM’yi ince ayarlamaktır. Bu yaklaşım, hem veri gizliliği ve güvenlik endişelerini hafifletir hem de veri çıkarma sürecinde kontrolü artırır. Bir LLM’yi belge düzeni anlayışına ve bağlamına dayalı metin anlamını kavramak için ince ayarlamak, anahtar-değer çiftlerini ve satır öğelerini çıkarmak için güçlü bir yöntem sağlar. Sıfır ve birkaç örnek öğrenme kullanarak, bir ince ayarlanmış model, çeşitli belge düzenlerine uyum sağlayabilir ve çeşitli alanlarda yapılandırılmamış veri çıkarmayı verimli ve doğru bir şekilde sağlar.