Yapay zeka modelleri nasıl eğitiliyor?

22 Tem 11:08

Geçen gün ufak bir IoT projeme ChatGPT'yi entegre etmeye çalışırken aklıma taktım ya, kendi kendine nasıl bu kadar akıllı konuşabiliyorum diye. Bakırköy'deki evdeki akıllı aydınlatmalarımı anlık kullanım verilerini toplayıp bir dil modeline vereyim dedim, ta ki modelin "Bugün güneşli olduğunda balkonda ne içersin merak ettim" gibi saçma sapan önerilerde bulunana kadar. Sonra fark ettim ki, aslında o modelde benim ufacık verilerimden çok, milyarlarca insanın gevezeliklerinden besleniyor. Güzel bir hikayeyle açıklayayım: Geçen yıl market alışverişimi optimize eden bir Python script yazarken, aslında marketin fiyat algoritmasını kopyalamaya çalışmıştım. Veri setimi oluşturmak için manavdan aldığım sebzelerin fiyatlarını, indirim tarihlerini falan elle girdim. Birkaç hafta sonra script'in bana "Kanka, bugün avokado çok ucuz, belki dondurun?" önerisi yaptığında, bu verilerin yetersiz olduğunu anladım. Sonra marketin gerçek verilerini kullanmaya başlayınca cidden işe yaradı. İşin aslı, büyük dil modelleri de tıpkı benim market script'im gibi, ama milyonlarca kat daha fazla ve temiz veri ile eğitiliyor. Veriler genellikle web scraping, kitaplar, akademik makaleler gibi kaynaklardan toplanıyor. Kaliteyi ölçmek içinse "etiketsiz veri" denen şeyde modeli test edip, ne kadar doğru tahmin yaptığını kontrol ediyorlar. İnsan müdahalesi de burada devreye giriyor; kötü verileri temizliyor, modeli yeniden eğitiyorlar. Yani aslında hepimizin gönüllü olarak beslediği verilerle çalışıyorlar, biraz da ironik hani.