...
"dil modelleme" için 2020 sonuç bulundu
× Aramayı temizle
Arama Sonuçları
2020 haber
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka, Çevrimiçi Kurs Öğrencilerinin Memnuniyetini Önceden Tahmin Edebiliyor
Araştırmacılar, masif açık çevrimiçi kurslarında (MOOC) öğrenci memnuniyetini erken dönemde tahmin edebilen yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. TET-LLM adlı bu sistem, öğrencilerin ilk 7-28 gün içindeki davranışlarını analiz ederek kurs sonundaki memnuniyet düzeylerini öngörebiliyor. Sistem, öğrencilerin tıklama davranışları, forum gönderileri ve kısa geri bildirimlerini büyük dil modelleriyle işleyerek çok boyutlu bir analiz gerçekleştiriyor. Bu gelişme, eğitim platformlarının risk altındaki öğrencileri erkenden tespit etmesini ve müdahale etmesini sağlayarak hem öğrenci başarısını hem de platform itibarını artırabilir. Geleneksel yöntemler kurs bitimindeki değerlendirmelere dayandığından müdahale için çok geç kalıyordu, ancak bu yeni yaklaşım proaktif eğitim desteği sunma imkanı tanıyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka Ajanları Gerçekten Yaratıcı mı? Bilim İnsanları İki Farklı Açıdan İnceledi
Büyük dil modelleri ve yapay zeka ajanları birçok alanda insan seviyesinde hatta üstü performans gösterse de, gerçekten yaratıcı olup olmadıkları tartışma konusu olmaya devam ediyor. Yeni bir araştırma, AI yaratıcılığını iki farklı perspektiften inceliyor: işlevselci yaklaşım yaratıcı çıktıların gözlemlenebilir özelliklerine odaklanırken, ontolojik yaklaşım yaratıcılığın altında yatan süreçleri ve sosyal boyutları ele alıyor. Araştırmacılar, AI ajanlarının işlevselci yaratıcılık sergilediğini ancak henüz en gelişmiş seviyelerine ulaşamadığını ve ontolojik yaratıcılığın temel unsurlarından yoksun olduğunu savunuyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka Göz Takip Analizini Kod Yazmadan Yapılabilir Hale Getirdi
Araştırmacılar, göz hareketlerini analiz etmek için büyük dil modellerini kullanan yenilikçi bir sistem geliştirdi. Geleneksel yöntemler karmaşık programlama bilgisi gerektirirken, yeni sistem doğal dil komutlarıyla çalışıyor. Kullanıcılar basit Türkçe talimatlar vererek göz takip verilerini analiz edebiliyor. Sistem ham verileri otomatik olarak inceleyip temizliyor, göz hareketlerini kategorize ediyor ve sonuçları anlaşılır raporlar halinde sunuyor. Bu gelişme, göz takip teknolojisini sadece uzman laboratuvarlardan çıkarıp daha geniş kullanıcı kitlesine açıyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka Online Eğitimde Öğrenci Memnuniyetini Platform Farkı Gözetmeksizin Tahmin Ediyor
Araştırmacılar, farklı online eğitim platformlarında öğrenci memnuniyetini tahmin edebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. ADAPT-MS adlı bu sistem, öğrenci yorumlarını ve davranışsal verilerini analiz ederek, bir platformda eğitilen modelin başka platformlarda da başarılı çalışmasını sağlıyor. Sistem, platform farklılıklarından kaynaklanan sorunları çözmek için gelişmiş dil modelleri ve alan adaptasyon tekniklerini kullanıyor. Bu yenilik, online eğitim kalitesinin artırılması ve platform işletmeciliği açısından önemli avantajlar sunuyor.
Biyoloji & Yaşam Bilimleri
Yapay zeka ile bağışıklık sistemi tahmini: Güvenilir T hücresi araştırması
Araştırmacılar, T hücresi reseptörlerinin peptid-MHC molekül bağlanmalarını tahmin etmek için yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu sistem, aşı tasarımı ve T hücresi tedavilerinde kritik öneme sahip. Yeni yaklaşım, modelin eğitim sırasında görmediği epitoplarla karşılaştığında sessizce yanlış güven skoru vermesi sorununu çözmeyi hedefliyor. Araştırmacılar, güvenilir tahminler yapabilmek için 'seçici tahmin' yaklaşımını benimsiyor - model ya güvenilir bir skor verir ya da açıkça karar vermekten kaçınır. Dual-encoder mimarisi kullanan sistem, protein dil modeliyle eğitilmiş ve sıcaklık ölçeklendirmesi ile kalibre edilmiş. Conformal abstention kuralı sayesinde kullanıcının belirlediği hata oranında finite-sample kapsama garantisi sağlıyor. Üç farklı test stratejisinde değerlendirilen method, AUROC 0.813 ve ECE 0.043 değerlerine ulaştı.
Teknoloji & Yapay Zeka
HETA ile Yapay Zeka Modelleri Nasıl Düşünüyor Artık Daha İyi Anlayabiliriz
Büyük dil modellerinin kararlarını nasıl aldığını anlamak, yapay zekanın güvenilirliği için kritik önem taşıyor. Araştırmacılar, GPT benzeri modellerin hangi kelimelerin etkisiyle belirli çıktılar ürettiğini açıklayan yeni bir yöntem geliştirdi. HETA adlı bu sistem, mevcut tekniklerin aksine, sadece kodlayıcı tabanlı değil, üretici modeller için özel olarak tasarlandı. Yöntem, kelimelerin birbirini nasıl etkilediğini, hassasiyet puanlarını ve bilgi kaybını bir arada değerlendireyor. Bu sayede modelin düşünce sürecini daha doğru bir şekilde haritalayabiliyor. Geliştirilen sistem, özellikle otoregresif üretim yapan modellerin karmaşık nedensel ilişkilerini yakalayabildiği için önemli bir ilerleme sayılıyor. Araştırma, yapay zekanın açıklanabilirliği konusunda yeni bir standart oluşturma potansiyeli taşıyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay zeka modelleri artık görsel arama motorlarında da ustalaşıyor
Araştırmacılar, dil ve görsel yetenekleri birleştiren yapay zeka modellerinin, görsel arama sistemlerinde beklenmedik başarı gösterdiğini keşfetti. Bu modeller, herhangi bir özel eğitim almadan benzer görselleri bulma konusunda uzman sistemleri geride bırakıyor. Çalışma, çok modlu dil modellerinin sadece metin-görsel işlemlerde değil, salt görsel görevlerde de güçlü olduğunu ortaya koyuyor. Özellikle karmaşık, gürültülü ortamlarda ve küçük nesnelerin bulunduğu görüntülerde daha dayanıklı sonuçlar veriyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Telekomünikasyon AI'larında Güven Seviyesi Ölçümünde Yeni Çifte Geçiş Yöntemi
Büyük dil modelleri telekomünikasyon sektöründe 3GPP spesifikasyon analizi ve ağ sorun giderme gibi karmaşık görevlerde kullanılıyor. Ancak bu modellerin kendi cevaplarına dair güven skorları genellikle yanıltıcı ve aşırı iyimser çıkıyor. Araştırmacılar, Gemma-3 model ailesi üzerinde yaptıkları çalışmada standart tek geçişli güven tahminlerinin yetersiz kaldığını gösterdi. Sorunun çözümü için Twin-Pass Chain of Thought yöntemi adı verilen yeni bir yaklaşım geliştirdiler. Bu teknik, birden fazla bağımsız düşünce zinciri kullanarak modelin kendi doğruluğunu değerlendirme yeteneğini artırıyor. Telekomünikasyon alanında AI güvenilirliğinin kritik öneme sahip olduğu düşünüldüğünde, bu gelişme sektörün AI benimseme sürecini hızlandırabilir.
Teknoloji & Yapay Zeka
Büyük Dil Modelleri İkilem Yaşıyor: Daha Akıllı Ama Aynı Zamanda Daha Kolay Kandırılır
Yeni bir araştırma, yapay zeka dil modellerinin boyutu büyüdükçe paradoksal bir davranış sergilediğini ortaya koyuyor. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, büyük modellerin yanlış bilgilere karşı daha dirençli hale gelirken, aynı zamanda rastgele ve anlamsız metinleri taklit etme eğiliminin arttığını keşfetti. Cerebras-GPT ve Pythia model ailelerini analiz eden çalışma, bu durumun öngörülebilir matematiksel yasalara uyduğunu gösteriyor. En büyük modeller, yanlış bilgilere karşı en küçük modellerden dört kat daha dirençliyken, anlamsız içerikleri kopyalama konusunda iki kat daha eğilimli. Bu bulgu, AI sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir ikilem olduğuna işaret ediyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka Tıbbi Metinleri Analiz Ederken Kendi Sınırlarını Öğreniyor
Araştırmacılar, tıbbi metin analizi için yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. L2D-Clinical adlı bu sistem, ne zaman uzmanlaşmış BERT modellerini, ne zaman ise büyük dil modellerini kullanması gerektiğini kendi kendine öğrenebiliyor. Sistem, belirsizlik sinyallerini ve metin özelliklerini analiz ederek hangi durumda hangi modelin daha başarılı olacağını tahmin ediyor. İlaç yan etkisi tespiti ve tedavi sonucu sınıflandırması gibi görevlerde test edilen sistem, tek bir model kullanmaya kıyasla daha yüksek doğruluk oranları elde etti. Bu yaklaşım, tıbbi yapay zeka uygulamalarında farklı modellerin güçlü yanlarını birleştirerek daha güvenilir sonuçlar elde etmeyi mümkün kılıyor.
Teknoloji & Yapay Zeka
Yapay Zeka Modellerinin Çok Dilli Eğitimi İngilizce'den Çok Daha Etkili
Büyük dil modellerinin eğitiminde sadece İngilizce kullanmanın yetersiz olduğunu gösteren kapsamlı bir araştırma yayınlandı. 8 milyar parametreye kadar modeller üzerinde yapılan 220 farklı eğitim deneyi, çok dilli yaklaşımın tüm dillerde performansı artırdığını ortaya koyuyor. Araştırmacılar, matematiksel akıl yürütme ve API çağrıları gibi görevlerde çok dilli eğitimin sadece düşük kaynaklı dilleri değil, İngilizce performansını da iyileştirdiğini keşfetti. Hatta tek bir yabancı dil eklemenin bile modelin genel başarısını artırdığı gözlemlendi. Bu bulgular, yapay zeka endüstrisinin İngilizce ağırlıklı eğitim yaklaşımını yeniden değerlendirmesi gerektiğine işaret ediyor.