AI modelleri için verimiz bittiğinde ne olur?

Büyük dil modelleri (LLM’ler) günümüzün en sıcak yeniliklerinden biridir. OpenAI ve Microsoft gibi şirketler yeni etkileyici yayınlar üzerinde çalışıyor. NLP sistemlerde, hiç kimse göz ardı edilemeyecek büyük miktarda kaliteli veriye erişimin önemini inkar edemez.

Ancak, göre Güncel araştırma Epoch tarafından yapıldı, AI modellerini eğitmek için yakında daha fazla veriye ihtiyacımız olabilir. Ekip, internette bulunan yüksek kaliteli veri miktarını araştırdı. (“Yüksek kalite”, sosyal medya gönderileri gibi düşük kaliteli verilerin aksine Wikipedia gibi kaynakları ifade etmektedir.)

Analiz, yüksek kaliteli verilerin yakında, muhtemelen 2026’dan önce tükeneceğini gösteriyor. Düşük kaliteli verilerin kaynakları yalnızca on yıllar sonra tükenecek olsa da, sonuçları iyileştirmek için modelleri sonsuz bir şekilde ölçeklendirme eğiliminin yakında yavaşlayabileceği açık.

Makine öğrenimi (ML) modellerin, üzerinde eğitildikleri veri miktarındaki artışla performanslarını iyileştirdiği bilinmektedir. Ancak, bir modele daha fazla veri beslemek her zaman en iyi çözüm değildir. Bu, özellikle nadir olaylar veya niş uygulamalar söz konusu olduğunda doğrudur. Örneğin, nadir görülen bir hastalığı saptamak için bir model eğitmek istiyorsak, çalışmak için daha fazla veriye ihtiyacımız olabilir. Ancak yine de modellerin zaman içinde daha doğru olmasını istiyoruz.

Bu, teknolojik gelişmenin yavaşlamasını önlemek istiyorsak, veri miktarından bağımsız makine öğrenimi modelleri oluşturmak için başka paradigmalar geliştirmemiz gerektiğini gösteriyor.

Bu yazıda, bu yaklaşımların neye benzediğinden bahsedeceğiz ve bu yaklaşımların artılarını ve eksilerini tahmin edeceğiz.

AI modellerini ölçeklendirmenin sınırlamaları

Makine öğrenimi modellerini ölçeklendirmenin en önemli zorluklarından biri, artan model boyutunun azalan getirisidir. Bir modelin boyutu büyümeye devam ettikçe, performans artışı marjinal hale gelir. Bunun nedeni, model ne kadar karmaşık hale gelirse optimize etmenin o kadar zor olması ve aşırı uydurmaya o kadar yatkın olmasıdır. Ayrıca, daha büyük modeller, eğitmek için daha fazla hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir, bu da onları gerçek dünya uygulamaları için daha az pratik hale getirir.

Ölçeklendirme modellerinin bir diğer önemli sınırlaması, sağlamlıklarını ve genellenebilirliklerini sağlamadaki zorluktur. Sağlamlık, bir modelin gürültülü veya rakip girdilerle karşı karşıya kaldığında bile iyi performans gösterme yeteneğini ifade eder. Genellenebilirlik, bir modelin eğitim sırasında görmediği veriler üzerinde iyi performans gösterme yeteneğini ifade eder. Modeller daha karmaşık hale geldikçe, rakip saldırılara karşı daha duyarlı hale gelirler ve bu da onları daha az sağlam hale getirir. Ek olarak, daha büyük modeller, temel kalıpları öğrenmek yerine eğitim verilerini ezberler ve bu da zayıf genelleme performansına neden olur.

Yorumlanabilirlik ve açıklanabilirlik, bir modelin nasıl tahminlerde bulunduğunu anlamak için gereklidir. Bununla birlikte, modeller daha karmaşık hale geldikçe, iç işleyişi giderek daha opak hale gelir ve kararlarını yorumlamayı ve açıklamayı zorlaştırır. Bu şeffaflık eksikliği, karar alma sürecinin açıklanabilir ve şeffaf olması gereken sağlık veya finans gibi kritik uygulamalarda sorun yaratabilir.

Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için alternatif yaklaşımlar

Sorunun üstesinden gelmek için bir yaklaşım, yüksek kaliteli ve düşük kaliteli veriler olarak kabul ettiğimiz verileri yeniden gözden geçirmek olacaktır. Buna göre Swabha SwayamdiptaGüney Kaliforniya Üniversitesi’nde makine öğrenimi profesörü olan , daha çeşitli eğitim veri kümeleri oluşturmak, kaliteyi düşürmeden sınırlamaların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, modelin aynı veriler üzerinde birden fazla kez eğitilmesi, maliyetlerin düşürülmesine ve verilerin daha verimli bir şekilde yeniden kullanılmasına yardımcı olabilir.

Bu yaklaşımlar sorunu erteleyebilir, ancak modelimizi eğitmek için aynı verileri ne kadar çok kullanırsak, aşırı uydurma eğilimi o kadar artar. Uzun vadede veri sorununun üstesinden gelmek için etkili stratejilere ihtiyacımız var. Öyleyse, bir modele daha fazla veri beslemek için bazı alternatif çözümler nelerdir?

JEPA (Birleşik Ampirik Olasılık Yaklaşımı)) Yann LeCun tarafından önerilen, verileri modellemek ve tahminler yapmak için ampirik olasılık dağılımlarını kullanması bakımından geleneksel yöntemlerden ayrılan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır.

Geleneksel yaklaşımlarda model, genellikle verilerin temel dağılımı hakkındaki varsayımlara dayalı olarak verilere matematiksel bir denklem uyduracak şekilde tasarlanır. Bununla birlikte, JEPA’da model, ampirik dağılım yaklaşımı yoluyla doğrudan verilerden öğrenir. Bu yaklaşım, verilerin alt kümelere bölünmesini ve her alt grup için olasılık dağılımının tahmin edilmesini içerir. Bu olasılık dağılımları daha sonra tahminlerde bulunmak için kullanılan ortak bir olasılık dağılımı oluşturmak üzere birleştirilir. JEPA, karmaşık, yüksek boyutlu verileri işleyebilir ve değişen veri modellerine uyum sağlayabilir.

Başka bir yaklaşım, veri artırma tekniklerini kullanmaktır. Bu teknikler, yeni veriler oluşturmak için mevcut verileri değiştirmeyi içerir. Bu, görüntüleri çevirerek, döndürerek, kırparak veya parazit ekleyerek yapılabilir. Veri artırma, fazla uydurmayı azaltabilir ve bir modelin performansını iyileştirebilir.

Son olarak, transfer öğrenimini kullanabilirsiniz. Bu, önceden eğitilmiş bir model kullanmayı ve yeni bir göreve ince ayar yapmayı içerir. Model, büyük bir veri kümesinden değerli özellikleri zaten öğrendiği için bu, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir. Önceden eğitilmiş model, az miktarda veri kullanılarak ince ayar yapılabilir, bu da onu kıt veriler için iyi bir çözüm haline getirir.

Çözüm

Bugün hala veri artırmayı ve öğrenmeyi aktarmayı kullanabiliriz, ancak bu yöntemler sorunu kesin olarak çözmez. Bu nedenle, gelecekte sorunun üstesinden gelmemize yardımcı olabilecek etkili yöntemler hakkında daha fazla düşünmemiz gerekiyor. Çözümün ne olabileceğini henüz tam olarak bilmiyoruz. Sonuçta, bir insan için yeni bir şeyler öğrenmek için sadece birkaç örneği gözlemlemek yeterlidir. Belki bir gün bunu da yapabilen yapay zekayı icat ederiz.

Senin görüşün nedir? Modellerinizi eğitmek için verileriniz biterse şirketiniz ne yapar?

Ivan Smetannikov, Serokell’de veri bilimi ekibi lideridir.