AI Geri Bildirim Döngüsü: AI Üretimi İçerik Çağındaki Model Üretim Kalitesini Sürdürme

Üretim-deployed AI modelleri, güçlü ve sürekli bir performans değerlendirme mekanizmasına ihtiyaç duyar. İşte burada bir AI geri bildirim döngüsü uygulanabilir, böylece model performansı tutarlı olabilir.

Elon Musk’tan alın:

“Yaptıklarınız hakkında ve nasıl daha iyi yapabileceğiniz hakkında sürekli düşünmek için bir geri bildirim döngüsüne sahip olmak çok önemli.”

Tüm AI modelleri için standart prosedür, modeli dağıtmak ve sonra périodik olarak en son gerçek dünya verilerine göre yeniden eğitmektir, böylece performansı bozulmaz. Ancak, Generative AI nin hızlı yükselişiyle, AI model eğitimi anormal ve hatalı hale geldi. Bunun nedeni, online veri kaynaklarının (internet) yavaş yavaş insan tarafından üretilen ve AI tarafından üretilen verilerin bir karışımı haline gelmesidir.

Örneğin, birçok blog bugün LLM’ler (Büyük Dil Modülleri) gibi ChatGPT veya GPT-4 tarafından güçlendirilen AI tarafından üretilen metinleri içerir. Çok sayıda veri kaynağı, DALL-E2 veya Midjourney kullanarak oluşturulan AI tarafından üretilen görseller içerir. Ayrıca, AI araştırmacıları model eğitim管elinesinde sentetik veri oluşturmak için Generative AI’yi kullanıyorlar.

Dolayısıyla, AI modellerinin kalitesini đảmacak güçlü bir mekanizmaya ihtiyaç duyuyoruz. İşte AI geri bildirim döngüsünün ihtiyacının daha da arttığı yer burası.

AI Geri Bildirim Döngüsü Nedir?

AI geri bildirim döngüsü, AI modelinin kararları ve çıktılarının sürekli olarak toplanıp aynı modeli geliştirmek veya yeniden eğitmek için kullanılan bir yinelemeli süreçtir, bu da sürekli öğrenme, geliştirme ve model geliştirme sağlar. Bu süreçte, AI sisteminin eğitim verisi, model parametreleri ve algoritmaları, sistem içindeki girdi tarafından oluşturulan girdi temelinde güncellenir ve geliştirilir.

Temel olarak iki tür AI geri bildirim döngüsü vardır:

1. Olumlu AI Geri Bildirim Döngüleri: AI modelleri kullanıcıların beklentileri ve tercihleriyle uyumlu doğru sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar geri bildirim döngüsü aracılığıyla olumlu geri bildirim verir, bu da gelecekteki sonuçların doğruluğunu güçlendirir. Böyle bir geri bildirim döngüsü olumludur.
2. Olumsuz AI Geri Bildirim Döngüleri: AI modelleri yanlış sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar geri bildirim döngüsü aracılığıyla hataları bildirir, bu da sistemın kararlılığını geliştirmeye çalışır. Böyle bir geri bildirim döngüsü olumsuzdur.

Her iki tür AI geri bildirim döngüsü de sürekli model geliştirme ve performans geliştirme sağlar. Ve bunlar izole olarak kullanılmaz veya uygulanmaz. Birlikte, üretim-deployed AI modellerinin neyin doğru veya yanlış olduğunu bilmelerine yardımcı olurlar.

AI Geri Bildirim Döngülerinin Aşamaları

AI modellerindeki geri bildirim mekanizmasının bir yüksek düzeyli illüstrasyonu. Kaynak

AI geri bildirim döngülerinin nasıl çalıştığını anlamak, AI geliştirmesinin tüm potansiyelini açığa çıkarmak için önemlidir. Şimdi AI geri bildirim döngülerinin çeşitli aşamalarını keşfedelim.

1. Geri Bildirim Toplama: Model sonuçları için ilgili verileri toplamak. Tipik olarak, kullanıcılar model sonucuna geri bildirim verir, bu da daha sonra yeniden eğitime kullanılır. Veya bu, sistem performansını ince ayarlamak için web’den küratörlü dış veri olabilir.
2. Model Yeniden Eğitimi: Toplanan bilgiler kullanılarak, AI sistemi daha iyi tahminler yapmak, cevaplar vermek veya belirli faaliyetleri gerçekleştirmek için yeniden eğitilir, bu da model parametrelerini veya ağırlıklarını iyileştirir.
3. Geri Bildirim Entegrasyonu ve Testi: Yeniden eğitildikten sonra, model tekrar test edilir ve değerlendirilir. Bu aşamada, Konu Uzmanları (SME’ler) tarafından verilen geri bildirim de dahil edilir, böylece veri ötesindeki sorunlar vurgulanır.
4. Dağıtım: Model, değişiklikler onaylandıktan sonra yeniden dağıtılır. Bu aşamada, model yeni gerçek dünya verilerine karşı daha iyi performans göstermelidir, bu da geliştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlar.
5. İzleme: Model, modelin bozulma olasılığını tespit etmek için sürekli olarak metriklerle izlenir. Ve geri bildirim döngüsü devam eder.

Üretim Verileri ve AI Model Çıktısı ile İlgili Problemler

Güçlü AI sistemleri oluşturmak, üretim verilerinin (gerçek dünya verilerinin) ve model sonuçlarının potansiyel sorunlarını anlamak için önemlidir. Şimdi, AI sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamakta engel olan beberapa sorunu görelim:

1. Veri Kayması: Model, eğitim verisi dağılımına kıyasla farklı bir dağılımdan gerçek dünya verisi aldığında meydana gelir.
2. Model Kayması: Modelin öngörme yetenekleri ve verimliliği, değişen gerçek dünya ortamları nedeniyle zaman içinde azalır. Bu, model kayması olarak bilinir.
3. AI Model Çıktısı vs. Gerçek Dünya Kararı: AI modelleri, gerçek dünya paydaşlarının kararlarıyla uyumlu olmayan yanlış çıktılar üretir.
4. Önyargı ve Adalet: AI modelleri önyargı ve adalet sorunları geliştirebilir. Örneğin, Janelle Shane’in TED konuşmasında, Amazon’un cinsiyet ayrımcılığı nedeniyle özgeçmiş sıralama algoritması üzerinde çalışmayı durdurma kararını anlatıyor.

AI modelleri AI tarafından üretilen içeriğe göre eğitilmeye başladığında, bu sorunlar daha da artabilir. Nasıl? Detaylı olarak tartışalım.

AI Geri Bildirim Döngüleri ve AI Üretimi İçerik Çağı

Hızlı generatif AI benimsemesi karşısında, araştırmacılar Model Çöküşü olarak bilinen bir olguyu incelediler. Onlar model çöküşünü şöyle tanımlarlar:

“Öğrenilen üretken modellerin nesillerini etkileyen bozulma süreci, üretilen verilerin bir sonraki model neslinin eğitim kümesini kirletmesi; kirletilmiş verilerle eğitilen modellerin gerçekliği yanlış algılaması.”

Model Çöküşü iki özel durumdan oluşur,

• Erken Model Çöküşü “model, dağılımın kuyruklarındaki bilgileri kaybetmeye başlar” yani eğitim verisi dağılımının aşırı uçlarındaki bilgileri kaybeder.
• Geç Model Çöküşü “model, orijinal dağılımın farklı modlarını karıştırır ve orijinaline çok az benzeyen, genellikle çok küçük varyansa sahip bir dağılıma hộilanır.”

Model Çöküşünün Nedenleri

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

1. İstatistiksel Yaklaşım Hatası: Bu, sonsuza yaklaştıkça kaybolan örnek sayısının sınırlı olması nedeniyle oluşan birincil hatadır.
2. İşlevsel Yaklaşım Hatası: Bu hata, sinir ağları gibi modellerin, veriden öğrenilmesi gereken gerçek alt yükleme işlevini yakalayamamasından kaynaklanır.

Model çöküşünden etkilenen birden fazla model neslinin model sonuçları örneği. Kaynak

AI Geri Bildirim Döngüsünün AI Üretimi İçerikten Etkilenmesi

AI modelleri AI tarafından üretilen içeriğe göre eğitildiğinde, bu, AI geri bildirim döngüsüne yıkıcı bir etki yapar ve yeniden eğitilen AI modelleri için birçok sorun yaratabilir, Örneğin:

• Model Çöküşü: Yukarıda açıklanan gibi, Model Çöküşü, AI geri bildirim döngüsünün AI tarafından üretilen içeriği içerdiğinde olası bir durumdur.
• Felaketçi Unutma: Sürekli öğrenmede bir zorluk, modelin yeni bilgi öğrenirken önceki örnekleri unutmaktır. Bu, felaketçi unutma olarak bilinir.
• Veri Zehirlenmesi: AI modelinin performansı bozacak şekilde manipülatif sentetik verilerin AI modeline beslenmesi olarak tanımlanır, bu da yanlış çıktılar üretmesine neden olur.

İşletmeler AI Modelleri için Güçlü Bir Geri Bildirim Döngüsü Nasıl Oluşturabilir?

İşletmeler, AI iş akışlarında geri bildirim döngülerini kullanarak yararlanabilir. AI modellerinizin performansını artırmak için aşağıdaki üç ana adımı takip edin.

• Konu Uzmanlarından Geri Bildirim: Konu Uzmanları, alanlarında yüksek düzeyde bilgi sahibidir ve AI modellerinin kullanımını anlar. Gerçek dünya ayarlarına model hizalamasını artırmak için içgörüler sunabilir, bu da doğru sonuçların olasılığını artırır. Ayrıca, AI tarafından üretilen verilerin yönetimini ve düzenlenmesini daha iyi yapabilirler.
• İlgili Model Kalite Metriklerini Seçin: Görev için doğru değerlendirme metriğini seçmek ve modeli bu metriklere göre üretim aşamasında izlemek, model kalitesini güvence altına alabilir. AI uygulayıcıları ayrıca, üretimdeki model performansının bozulmaya başladığını tüm paydaşlara bildirmek için MLOps araçlarını otomatik değerlendirme ve izleme için kullanır.
• Katı Veri Kürasyonu: Üretim modelleri yeni verilere göre yeniden eğitildiğinde, geçmiş bilgileri unutabilir, bu nedenle modelin amacına uygun yüksek kaliteli verilerin kürasyonu çok önemlidir. Bu veriler, kullanıcı geri bildirimiyle birlikte modelin sonraki nesillerde yeniden eğitilmesi için kullanılabilir, böylece kalite güvence altına alınır.

AI gelişmelerini daha fazla öğrenmek için Unite.ai adresini ziyaret edin.