Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüsü: AI-Üretken İçerik Çağında Model Üretim Kalitesini Sürdürme

Üretim için dağıtılan yapay zeka modelleri, tutarlı model performansı sağlamak için güçlü ve sürekli bir performans değerlendirme mekanizmasına ihtiyaç duyar. İşte burada bir yapay zeka geri bildirimi döngüsü uygulanabilir.

Elon Musk’tan alın:

“Geri bildirimi düşünmek, yaptıklarınızı ve nasıl daha iyi yapabileceğinizi düşünmek çok önemlidir.”

Tüm yapay zeka modelleri için standart prosedür, modeli dağıtmak ve daha sonra modelin performansı bozulmasın diye son gerçek dünya verilerine göre periyodik olarak yeniden eğitmektir. Ancak, Üretken AI ile birlikte, AI model eğitimi anormal ve hatalı hale gelmiştir. Bunun nedeni, internet gibi online veri kaynaklarının yavaş yavaş insan tarafından üretilen ve AI tarafından üretilen verilerin karışımı haline gelmesidir.

Örneğin, birçok blog bugün LLM’ler (Büyük Dil Modülleri) gibi ChatGPT veya GPT-4 tarafından güçlendirilen AI-üretken metinleri içerir. Birçok veri kaynağı, DALL-E2 veya Midjourney kullanarak oluşturulan AI-üretken görselleri içerir. Ayrıca, AI araştırmacıları model eğitim havuzlarında Üretken AI kullanarak sentetik veri oluştururlar.

Dolayısıyla, AI modellerinin kalitesini sağlamak için güçlü bir mekanizmaya ihtiyacımız vardır. İşte burada AI geri bildirimi döngüsünün gerekliliği artmıştır.

Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüsü Nedir?

Yapay zeka geri bildirimi döngüsü, AI modelinin kararları ve çıktılarının sürekli olarak toplanıp aynı modeli geliştirmek veya yeniden eğitmek için kullanılan bir işlemdir. Bu süreçte, AI sisteminin eğitim verisi, model parametreleri ve algoritmaları, sistem içindeki girdi tarafından oluşturulan verilerle güncellenir ve geliştirilir.

Temel olarak iki tür AI geri bildirimi döngüsü vardır:

1. Pozitif AI Geri Bildirim Döngüsü: AI modelleri kullanıcıların beklentilerine ve tercihlerine uygun doğru sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar geri bildirimi döngü yoluyla olumlu geri bildirim verir, bu da gelecekteki sonuçların doğruluğunu güçlendirir. Böyle bir geri bildirimi döngüye pozitif denir.
2. Negatif AI Geri Bildirim Döngüsü: AI modelleri yanlış sonuçlar ürettiğinde, kullanıcılar hataları geri bildirimi döngü yoluyla bildirir, bu da sistemdeki hataları düzeltmeye çalışır. Böyle bir geri bildirimi döngüye negatif denir.

Her iki tür AI geri bildirimi döngüsü de sürekli model gelişimi ve performans iyileştirmesini sağlar. Bunları birbirinden ayrı olarak kullanmazlar. Birlikte, üretim için dağıtılan AI modellerinin neyin doğru veya yanlış olduğunu anlamalarına yardımcı olurlar.

Yapay Zeka Geri Bildirim Döngüsünün Aşamaları

AI modellerindeki geri bildirimi mekanizmasının bir yüksek düzeyli illüstrasyonu. Kaynak

Yapay zeka geri bildirimi döngüsünün nasıl çalıştığını anlamak, AI gelişiminin tüm potansiyelini açığa çıkarmak için önemlidir. Şimdi, AI geri bildirimi döngüsünün çeşitli aşamalarını inceleyelim.

1. Geri Bildirimi Toplama: Değerlendirme için ilgili model sonuçlarını toplamak. Genellikle, kullanıcılar model sonucuna geri bildirimi verir, bu da daha sonra yeniden eğitime kullanılır. Veya bu, model performansını iyileştirmek için dış veri olabilir.
2. Modelin Yeniden Eğitimi: Toplanan bilgiler kullanılarak, AI sistemi daha iyi tahminler yapmak, cevaplar vermek veya belirli faaliyetleri gerçekleştirmek için yeniden eğitilir. Bu, model parametrelerini veya ağırlıklarını iyileştirerek yapılır.
3. Geri Bildirimi Entegrasyonu ve Testi: Yeniden eğitildikten sonra, model tekrar test edilir ve değerlendirilir. Bu aşamada, konu uzmanlarından (SME) geri bildirimi, veri ötesinde sorunları vurgulamak için dahil edilir.
4. Dağıtım: Model, değişikliklerin doğrulanmasından sonra yeniden dağıtılır. Bu aşamada, model yeni gerçek dünya verilerine karşı daha iyi performans göstermelidir, bu da kullanıcı deneyiminin iyileşmesine yol açar.
5. İzleme: Model, potansiyel bozulmayı tanımlamak için sürekli olarak izlenir. Ve geri bildirimi döngüsü devam eder.

Üretim Verileri ve AI Model Çıktısında Sorunlar

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

1. Veri Kayması: Model, eğitim verisi dağılımına kıyasla farklı bir dağılımdan gerçek dünya verisi aldığında meydana gelir.
2. Model Kayması: Modelin öngörme yeteneği 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 kararlarına uymayan yanlış çıktılar üretir.
4. Önyargı ve Adalet: AI modelleri önyargı ve adalet sorunları geliştirebilir. Örneğin, Janelle Shane’in TED konuşmasında, Amazon’un özgeçmiş sıralama algoritması üzerindeki çalışmasını cinsiyet ayrımcılığı nedeniyle durdurduğunu anlatmaktadır.

AI modelleri AI-üretken içeriğe dayandığında, bu sorunlar daha da artabilir. Nasıl? Daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

AI-Üretken İçerik Çağında AI Geri Bildirim Döngüleri

Üretken AI’nin hızlı benimsenmesiyle birlikte, araştırmacılar Model Çöküşü olarak bilinen bir olguyu incelemişlerdir. Model Çöküşü, “öğrenilmiş üretken modellerin nesillerini etkileyen bir bozulma süreci” olarak tanımlanır ve “üretken veriler, bir sonraki model neslinin eğitim kümesini kirletir; kirletilmiş verilerle eğitilen modeller, gerçekliği yanlış algılar” şeklinde açıklanır.

Model Çöküşü iki özel durumdan oluşur,

• Erken Model Çöküşü meydana geldiğinde, “model eğitim verisi dağılımının kuyruklarındaki bilgileri kaybetmeye başlar” yani eğitim verisi dağılımının uç noktalarındaki bilgileri kaybeder.
• Geç Model Çöküşü meydana geldiğinde, “model orijinal dağılımların farklı modlarını karıştırmaya başlar ve aslına çok benzemeyen, genellikle küçük varyanslı bir dağılıma doğru yakınsar”.

Model Çöküşünün Nedenleri

AI uygulayıcılarının bu sorunu ele alması için, Model Çöküşünün nedenlerini理解 etmek önemlidir. Nedenler iki ana kategoriye ayrılır:

1. İstatistiksel Yaklaşım Hatası: Bu, sonsuza yaklaştıkça kaybolan, örnek sayısının sonluluğu nedeniyle oluşan bir hatadır.
2. İşlevsel Yaklaşım Hatası: Bu hata, modellerin (örneğin, sinir ağları) gerçek underlying işlevi öğrenmekte başarısız olmasıyla oluşur.

Model Çöküşünün etkilediği birden fazla model neslinin örnek sonuçları. Kaynak

AI-Üretken İçerik AI Geri Bildirim Döngüsünü Nasıl Etkiler?

AI modelleri AI-üretken içeriğe dayandığında, AI geri bildirimi döngüsüne ve yeniden eğitilen AI modellerine için birçok sorun oluşturabilir:

• Model Çöküşü: Yukarıda açıklanan gibi, Model Çöküşü, AI geri bildirimi döngüsünün AI-üretken içeriği içermesi durumunda muhtemel bir olasılıktır.
• Kötüleşen Unutma: Sürekli öğrenmede bir zorluk, modelin yeni bilgi öğrenirken önceki örnekleri unutmaya başlamasıdır. Bu, kötüleşen unutma olarak bilinir.
• Veri Zehirlenmesi: AI modeline manipülatif sentetik veri beslemek ve performansı bozarak yanlış çıktılar üretmesini sağlamaya çalışmaktır.

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

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

• Konu Uzmanlarından Geri Bildirim: Konu uzmanları, AI modellerinin kullanımını anlar ve gerçek dünya ayarlarına uyumlu olması için modeli geliştirmek için geri bildirimi sağlayabilir. Ayrıca, AI-üretken verilerin yönetimini ve düzenlenmesini daha iyi yapabilirler.
• İlgili Model Kalite Ölçütlerinin Seçimi: Doğru görev için doğru değerlendirme ölçütünü seçmek ve modeli üretim aşamasında bu ölçütlerle izlemek, model kalitesini garantileyebilir. AI uygulayıcıları ayrıca, model performansının üretim aşamasında bozulmaya başladığını tüm paydaşlara bildirmek için MLOps araçlarını kullanır.
• Katı Veri Düzenleme: Üretim modelleri yeni verilere göre yeniden eğitildiğinde, geçmiş bilgileri unutabilirler. Bu nedenle, modelin amacına uygun yüksek kaliteli verilerin düzenlenmesi önemlidir. Bu veriler, kullanıcı geri bildirimiyle birlikte sonraki nesillerde modeli yeniden eğitmek için kullanılabilir.

Yapay zeka gelişmelerini öğrenmek için Unite.ai‘yi ziyaret edin.