Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüsü: Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik Çağında Model Üretim Kalitesini Koruma

Üretimde dağıtılan yapay zeka modelleri, sağlam ve sürekli bir performans değerlendirme mekanizmasına ihtiyaç duyar. Tutarlı model performansı sağlamak için bir AI geri bildirim döngüsünün uygulanabileceği yer burasıdır.

Elon Musk'tan alın:

“Ne yaptığınızı ve bunu nasıl daha iyi yapabileceğinizi sürekli olarak düşündüğünüz bir geri besleme döngüsüne sahip olmanın çok önemli olduğunu düşünüyorum.”

Tüm yapay zeka modelleri için standart prosedür, modeli devreye alıp performansının düşmemesini sağlamak için en son gerçek dünya verileriyle periyodik olarak yeniden eğitmektir. Ancak, yapay zekanın hızla yükselişiyle birlikte üretken yapay zeka, AI modeli eğitimi anormal ve hataya açık hale geldi. Bunun nedeni, çevrimiçi veri kaynaklarının (internet) yavaş yavaş insan tarafından oluşturulan ve yapay zeka tarafından oluşturulan verilerin bir karışımı haline gelmesidir.

Örneğin, günümüzde birçok blog, yapay zeka tarafından oluşturulan metinlere sahiptir. LLM'ler (Büyük Dil Modülleri) ChatGPT veya GPT-4 gibi. Birçok veri kaynağı, DALL-E2 veya Midjourney kullanılarak oluşturulan yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler içerir. Üstelik yapay zeka araştırmacıları, model eğitim hatlarında Üretken Yapay Zeka kullanılarak oluşturulan sentetik verileri kullanıyor.

Bu nedenle, AI modellerinin kalitesini sağlamak için sağlam bir mekanizmaya ihtiyacımız var. Yapay zeka geri bildirim döngülerine olan ihtiyacın daha da güçlendiği yer burasıdır.

AI Geri Bildirim Döngüsü nedir?

Yapay Zeka geri bildirim döngüsü, bir yapay zeka modelinin karar ve çıktılarının sürekli olarak toplanıp aynı modeli geliştirmek veya yeniden eğitmek için kullanıldığı, sürekli öğrenme, geliştirme ve model iyileştirmesi sağlayan yinelemeli bir süreçtir. Bu süreçte, yapay zeka sisteminin eğitim verileri, model parametreleri ve algoritmaları, sistem içinden üretilen girdilere göre güncellenir ve iyileştirilir.

Temel olarak iki tür yapay zeka geri bildirim döngüsü vardır:

1. Pozitif Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüleri: AI modelleri, kullanıcıların beklentileri ve tercihleriyle uyumlu doğru sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar bir geri bildirim döngüsü aracılığıyla olumlu geri bildirim verir ve bu da karşılığında gelecekteki sonuçların doğruluğunu güçlendirir. Böyle bir geri bildirim döngüsüne pozitif denir.
2. Olumsuz Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüleri: AI modelleri yanlış sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar kusurları, kusurları düzelterek sistemin kararlılığını iyileştirmeye çalışan bir geri bildirim döngüsü aracılığıyla bildirir. Böyle bir geri besleme döngüsüne negatif denir.

Her iki yapay zeka geri bildirim döngüsü türü de sürekli model geliştirme ve zaman içinde performans iyileştirme sağlar. Ve tek başlarına kullanılmazlar veya uygulanmazlar. Birlikte, üretimde devreye alınan yapay zeka modellerinin neyin doğru neyin yanlış olduğunu bilmesine yardımcı olurlar.

AI Geri Bildirim Döngülerinin Aşamaları

AI modellerinde geri bildirim mekanizmasının üst düzey bir örneği. Kaynak

Yapay zeka geri bildirim döngülerinin nasıl çalıştığını anlamak, yapay zeka geliştirmenin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için önemlidir. Aşağıda yapay zeka geri bildirim döngülerinin çeşitli aşamalarını inceleyelim.

1. Geribildirim Toplama: Değerlendirme için ilgili model sonuçlarını toplayın. Tipik olarak kullanıcılar, daha sonra yeniden eğitim için kullanılan model sonucu hakkında geri bildirimde bulunur. Veya sistem performansına ince ayar yapmak için web'den derlenen harici veriler olabilir.
2. Model Yeniden Eğitimi: Toplanan bilgileri kullanarak, yapay zeka sistemi daha iyi tahminler yapmak, yanıtlar sağlamak veya model parametrelerini veya ağırlıkları iyileştirerek belirli etkinlikleri gerçekleştirmek için yeniden eğitilir.
3. Geri Bildirim Entegrasyonu ve Testi: Yeniden eğitimden sonra, model tekrar test edilir ve değerlendirilir. Bu aşamada, verilerin ötesindeki sorunları vurgulamak için Konu Uzmanlarından (KOBİ'ler) alınan geri bildirimlere de yer verilir.
4. Dağıtım: Değişiklikler doğrulandıktan sonra model yeniden konuşlandırılır. Bu aşamada model, yeni gerçek dünya verilerinde daha iyi performans raporlamalı ve bu da gelişmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamalıdır.
5. İzleme: Model, sapma gibi olası bozulmaları belirlemek için metrikler kullanılarak sürekli olarak izlenir. Ve geri bildirim döngüsü devam ediyor.

Üretim Verileri ve Yapay Zeka Modeli Çıktısındaki Sorunlar

Sağlam yapay zeka sistemleri oluşturmak, üretim verilerindeki (gerçek dünya verileri) ve model sonuçlarındaki potansiyel sorunların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. AI sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamada engel oluşturan birkaç soruna bakalım:

1. Veri Kayması: Modelin, eğitim verisi dağılımından farklı bir dağılımdan gerçek dünya verileri almaya başlamasıyla oluşur.
2. Model Sürüklenmesi: Modelin tahmin yetenekleri ve verimliliği, değişen gerçek dünya ortamları nedeniyle zamanla azalır. Bu, model kayması olarak bilinir.
3. Yapay Zeka Modeli Çıktısına Karşı Gerçek Dünya Kararı: Yapay zeka modelleri, gerçek dünyadaki paydaş kararlarıyla uyuşmayan hatalı çıktılar üretir.
4. Önyargı ve Adalet: AI modelleri önyargı ve adalet sorunları geliştirebilir. Örneğin, bir Janelle Shane'den TED konuşması, Amazon'un cinsiyet ayrımcılığı nedeniyle bir özgeçmiş sıralama algoritması üzerinde çalışmayı bırakma kararını açıklıyor.

Yapay zeka modelleri, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik üzerinde eğitime başladığında bu sorunlar daha da artabilir. Nasıl? Bunu daha ayrıntılı olarak tartışalım.

Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik Çağında Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüleri

Hızlı üretken AI benimsenmesinin ardından, araştırmacılar olarak bilinen bir fenomeni incelediler. Model Çöküşü. Model çöküşünü şu şekilde tanımlarlar:

“Öğrenilen üretken modellerin nesillerini etkileyen, üretilen verilerin yeni nesil modellerin eğitim setini kirletmesine neden olan dejeneratif süreç; kirli verilerle eğitildiklerinden, gerçeği yanlış algılıyorlar.”

Model Çöküşü iki özel durumdan oluşur,

• Erken Model Çöküşü "model, dağılımın kuyrukları hakkında bilgi kaybetmeye başladığında", yani eğitim verisi dağılımının aşırı uçları olduğunda gerçekleşir.
• Geç Model Çöküşü "Model, orijinal dağılımların farklı modlarını karıştırdığında ve orijinal dağılıma çok az benzerlik taşıyan, genellikle çok küçük varyanslı bir dağılıma yakınsadığında" olur.

Model Çöküşünün Nedenleri

AI uygulayıcılarının bu sorunu ele alması için, iki ana kategoride gruplanan Model Çöküşünün nedenlerini anlamak önemlidir:

1. İstatistiksel Yaklaşım Hatası: Bu, sonlu örnek sayısının neden olduğu birincil hatadır ve örnek sayısı sonsuza yaklaştıkça kaybolur.
2. İşlevsel Yaklaşım Hatası: Bu hata, sinir ağları gibi modeller, verilerden öğrenilmesi gereken gerçek temel işlevi yakalayamadığında ortaya çıkar.

Model Çöküşünden etkilenen birden fazla model nesli için model sonuçlarının bir örneği. Kaynak

Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik Nedeniyle Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüsü Nasıl Etkilenir?

AI modelleri, AI tarafından oluşturulan içerik üzerinde eğitildiğinde, AI geri bildirim döngüleri üzerinde yıkıcı bir etkiye sahiptir ve yeniden eğitilen AI modelleri için aşağıdakiler gibi birçok soruna neden olabilir:

• Model Çöküşü: Yukarıda açıklandığı gibi, AI geri bildirim döngüsü AI tarafından oluşturulan içerik içeriyorsa, Model Çökmesi olası bir olasılıktır.
• Felaket Unutkanlığı: Sürekli öğrenmedeki tipik bir zorluk, modelin yeni bilgiler öğrenirken önceki örnekleri unutmasıdır. Bu yıkıcı unutkanlık olarak bilinir.
• Veri Kirliliği: Performanstan ödün vermek için yapay zeka modeline manipülatif sentetik verilerin beslenmesini ifade eder ve yanlış çıktılar üretmesini sağlar.

İşletmeler Yapay Zeka Modelleri İçin Nasıl Sağlam Bir Geri Bildirim Döngüsü Oluşturabilir?

İşletmeler, yapay zeka iş akışlarında geri bildirim döngülerini kullanarak fayda sağlayabilirler. Yapay zeka modellerinizin performansını artırmak için aşağıdaki üç temel adımı izleyin.

• Konu Uzmanlarından Geri Bildirim: KOBİ'ler kendi alanlarında oldukça bilgilidir ve yapay zeka modellerinin kullanımını anlar. Gerçek dünya ayarlarıyla model uyumunu artırmak için içgörüler sunabilir ve daha yüksek doğru sonuç şansı verir. Ayrıca, yapay zeka tarafından oluşturulan verileri daha iyi yönetebilir ve yönetebilirler.
• İlgili Model Kalite Metriklerini Seçin: Doğru görev için doğru değerlendirme metriğinin seçilmesi ve bu metriklere dayalı üretimde modelin izlenmesi, model kalitesini sağlayabilir. Yapay zeka uygulayıcıları, üretimde model performansı bozulmaya başlarsa tüm paydaşları uyarmak için otomatik değerlendirme ve izleme için MLOps araçlarını da kullanır.
• Katı Veri Düzenleme: Üretim modelleri yeni veriler üzerinde yeniden eğitildiğinden, geçmiş bilgileri unutabilirler, bu nedenle modelin amacına uygun yüksek kaliteli verilerin düzenlenmesi çok önemlidir. Bu veriler, kaliteyi sağlamak için kullanıcı geri bildirimiyle birlikte sonraki nesillerde modeli yeniden eğitmek için kullanılabilir.

AI gelişmeleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adrese gidin: Unite.ai.