Üretken Yapay Zeka Modelleri Nelerdir?
Üretken yapay zeka modelleri nelerdir?
Üretken yapay zeka modellerinin güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır. Kullanım örneğinizin karmaşıklığına, performansına, gizliliğine ve maliyet gereksinimlerine bağlı olarak, bazı modeller diğerlerinden daha iyi bir seçim olabilir. Bu kılavuz, bir üretken yapay zeka modeli seçmek için dikkate alınması gereken faktörleri ve en iyi uygulamaları araştırır.
Üretken yapay zeka modelleri, kullanıcılardan gelen doğal dil girdilerine dayalı orijinal ve anlamlı metin, görüntü, ses ve video içerikleri oluşturabilir. Kuruluşlar bu modelleri sohbet robotlarını güçlendirmekten tasarım şablonları oluşturmaya ve biyolojideki karmaşık sorunları çözmeye kadar her şey için kullanıyor. Binlerce tescilli ve açık kaynaklı yapay zeka modeli var ve her gün yeni modeller ve geliştirilmiş sürümler piyasaya sürülüyor.
Esneklik ve çok yönlülüklerine rağmen, üretken yapay zeka modelleri her kullanım örneği için her şeyi kapsayan bir çözüm değildir. Yapay zeka ekipleri, maliyet ve performansı optimize eden en iyi modeli dikkatlice seçmeli ve değerlendirmelidir. Modellerin değerlendirilmesi karmaşıktır. Helm ve Hugging Face liderlik tablosu gibi popüler kıyaslamalar, yalnızca belirli bir yapay zeka modelinin ortak doğal dil görevlerinde nasıl performans gösterdiğine dair genel bir görünüm sağlar. Yapay zeka ekipleri, özel veri girişi için model çıktısını değerlendirmek üzere farklı stratejiler benimsemeli ve ardından gereksinimlerine en uygun olanı seçmelidir.
Üretken yapay zeka modelleri farklı kullanım örnekleri için nasıl değerlendirilir?
Kullanım örneğiniz için uygun bir yapay zeka modeli seçerken göz önünde bulundurmanız gereken bazı faktörler burada verilmiştir.
Modalite
Modalite, modelin işlediği veri türünü ifade eder: katıştırmalar, görüntüler (vizyon) veya metin. Bazı modeller tek modludur ve tek bir veri türünü verimli bir şekilde işleyebilir. Diğerleri çok modludur ve birden fazla veri türünü entegre edebilir ancak diğerlerine göre bir tür için daha uygun olabilir. Örneğin Claude, Llama 3.1 veya Titan Text G1 gibi modeller metin tabanlı görevler için uygunken, Stable Diffusion XL ve Titan Image Generator v2 görüntü görevleri için daha uygundur. Benzer şekilde, Titan Multimodal Embeddings G1 modeli, herhangi bir girdi görüntüsünü veya metnini, hem görüntünün hem de metnin semantik anlamını aynı semantik alanda barındıran bir katıştırmaya dönüştürmek için tercih edilir.
Model boyutu
Model boyutu, modelin içindeki parametrelerin veya yapılandırma değişkenlerinin sayısıdır. Birkaç milyon ila 100 milyar+ arasında değişebilir ve çoğu model 10 ila 100 milyar parametreye sahiptir. Model boyutu, modelin verilerden öğrenme yeteneğini doğrudan tanımlar. Daha fazla parametreye sahip modeller, yeni verileri derinlemesine anlayabildikleri için daha iyi performans gösterir. Ancak bunları özelleştirmek ve çalıştırmak daha pahalıdır.
Çıkarım gecikmesi
Çıkarım gecikmesi genellikle yapay zeka uygulaması kullanıcılarınızın anında yanıt bekleyebileceği gerçek zamanlı senaryolarda bir endişe kaynağıdır. Bu, bir modelin girdiyi işleyip girdi uzunluğuna bağlı olarak çıktı döndürmesi için geçen toplam süredir. Karmaşık mimarilere sahip üretken yapay zeka modelleri, daha küçük modellerden daha yavaş çıkarım hızlarına sahip olabilir. Ancak çıkarım gecikmesi, hem beklenen istemlerinize hem de modelin performansına bağlı olarak değişir. Son kullanıcı girdisindeki artan sayıda belirteç (harfler, noktalama işaretleri vb.) gecikmeyi de artırabilir.
Bağlam aralığı
Üretken yapay zeka modelinin bağlam aralığı, herhangi bir zamanda bağlam için "hatırlayabileceği" belirteç sayısıdır. Daha geniş bir bağlam aralığına sahip bir model, önceki konuşmanın daha fazlasını korur ve daha alakalı yanıtlar sağlar. Bu nedenle, uzun belgeleri özetlemek veya çok dönüşlü konuşmaları güçlendirmek gibi karmaşık görevler için daha geniş bağlam aralıkları tercih edilir.
Fiyatlandırma konusunda dikkat edilecekler
Model işletme maliyetleri, tescilli modeller için kullanım maliyetlerini, hesaplama ve bellek maliyetlerini içerir. Operasyonel giderler, iş yüklerine bağlı olarak modelden modele değişebilir. Maliyetlerin faydalarla karşılaştırılması, yatırımınız için en iyi değeri elde etmenizi sağlar. Örneğin, Claude 2 veya Command R+'yı çalıştırmak, tescilli modeller oldukları için kullanım tabanlı ücretlere neden olurken, Llama 2 7B'yi dağıtmak daha düşük hesaplama maliyetlerine sahiptir. Bununla birlikte, tescilli modeller göreviniz için önemli ölçüde daha iyi doğruluk veya verimlilik sağlıyorsa bu, ek maliyetleri haklı gösterilebilir.
Yanıt kalitesi
Bir yapay zeka modelinin yanıt kalitesini aşağıdaki gibi birkaç ölçüm kullanarak değerlendirebilirsiniz:
- Doğruluk - modelin yanıtlarının ne sıklıkla doğru olduğu
- Alaka düzeyi - yanıtların verilen girdiye ne kadar uygun olduğu.
- Sağlamlık - modelin, kafasını karıştırmak için tasarlanmış kasıtlı olarak yanıltıcı girdileri ne kadar iyi işlediği.
- Toksisite - modelin çıktılarındaki uygunsuz içerik ve yanlılık yüzdesi.
Ölçümler genellikle önceden yapılandırılmış bir taban çizgisine göre hesaplanır. Aynı girdi veri kümesi üzerinden birkaç farklı modelin yanıt kalitesini değerlendirmek ve en yüksek yanıt kalitesini sağlayan modeli seçmek en iyi uygulamadır.
Üretken yapay zeka modeli seçim süreci nasıldır?
Üretken yapay zeka modeli seçimi, öncelikle yapay zeka uygulamanızın özel gereksinimlerini belirlemenizi gerektirir. İşletmeniz ve sektörünüzdeki kullanıcı beklentilerini, veri işleme gereksinimlerini, dağıtım hususlarını ve diğer incelikleri anladığınızdan emin olun. Ardından, gereksinimlerinize en uygun modeli bulana kadar kalite testleri yaparak farklı yapay zeka modellerini eleyebilirsiniz.
1. Adım: İlk model seçimi listesini kısaltın
İhtiyaçlarınıza uyan binlerce modelden yaklaşık 20 modeli kısa listeye alarak süreci başlatın. Açık kaynaklı ve tescilli modeller arasından seçim yapmak, işin yarısıdır. Bunu belirledikten sonra, önceki bölümde açıklanan modalite, model boyutu, bağlam aralığı gibi temel kriterlere göre modelleri değerlendirerek listeyi daha da kısaltabilirsiniz.
Açık kaynaklı ve tescilli üretken yapay zeka modelleri
Açık kaynaklı modeller esneklik sunar ve ekiplerin modele özel veriler üzerinde ince ayarlar yapmasına veya modelleri tamamen yeniden eğitmesine olanak tanır. Bu özellikle de genel amaçlı modellerin niş kullanım örneklerinde iyi performans göstermediği özel sektörlerde değerli olabilir. Örneğin büyük bir sigorta şirketi, finansal sektöre yönelik özel gereksinimlerini tam olarak karşılamayan özel modeller kullanmak yerine özel veriler üzerinde açık kaynaklı bir model eğitmeyi tercih edebilir.
Bununla birlikte, açık kaynaklı modellerde göz önünde bulundurulması gereken daha fazla husus vardır. Kuruluşların kendi uyumluluk önlemlerini uygulamalarını ve lisans koşullarını iyice incelemelerini gerektiren güvenlik ve yasal riskler getirebilirler. Öte yandan, tescilli modeller tipik olarak yerleşik güvenlik özellikleri, eğitim verileri ve çıktıları için tazminat ve uyumluluk güvenceleri sunarak risk azaltmaya öncelik veren işletmeler için operasyonel ek yükü azaltır.
2. Adım: Çıktıyı inceleyin ve listeyi daha da daraltın
Bu adımda amacınız, kullanım örneğinize en uygun ilk 3 üretken yapay zeka modelini belirlemektir. İlk olarak, kullanım örneğinizle eşleşen bir test istemleri alt kümesini tanımlayın. Ardından, belirli istemler için her modelin çıktısını görsel olarak inceleyin. Girdinize en uygun daha fazla ayrıntıya sahip çıktıları arayın. En alakalı, ayrıntılı ve doğru çıktıları üreten ilk 3'ü seçin.
Amazon SageMaker Clarify bu aşama için en uygun olanıdır. Sorumlu yapay zeka girişiminizi desteklemek üzere FM'leri üretken yapay zeka kullanım örneğiniz için doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi ölçümleri kullanarak otomatik olarak değerlendirir.
3. Adım: Örneğe dayalı kıyaslama kullanın
Artık, en çok seçilen yapay zeka modellerini, özel test veri kümeniz için önceden tanımlanmış istemlere ve çıktılara dayanarak daha ayrıntılı olarak değerlendirebilirsiniz. Buradaki kilit faktör, kullanım örneğinizin tüm yönlerini çeşitli varyasyonlarla ele alan kapsamlı bir test veri kümesine sahip olmaktır. Ayrıca, hangi modelin çıktısının ideal çıktınıza en yakın olduğunu istatistiksel olarak değerlendirmek için karşılık gelen bir ideal çıktıya sahip olmanız gerekir.
Amazon Bedrock, Model Değerlendirmesi ile kullanım örneğiniz için yapay zeka modelini değerlendirmek, karşılaştırmak ve seçmek için değerlendirme araçları sağlar.
Kullanabileceğiniz üç değerlendirme yöntemi vardır.
Programlı
Model çıktılarını geleneksel doğal dil algoritmaları ve BERT Skoru, F1 ve diğer tam eşleştirme teknikleri gibi ölçümler kullanarak değerlendirin. Amazon Bedrock bunu yerleşik bilgi istemi veri kümelerini kullanarak başarmanıza olanak tanır veya kendi veri kümenizi de getirebilirsiniz.
Döngüdeki insan
Önceden belirlenmiş model ölçümlerine dayalı olarak üç modelin de çıktısını değerlendirmek için insan değerlendirme uzmanlarından (ekip üyeleriniz, son kullanıcılardan oluşan bir örnek küme veya profesyonel yapay zeka değerlendirme uzmanları) yardım alın. Çıktıları ideal çıktılarla manuel olarak karşılaştırabilirler veya kullanım örneği çok genişse çıktıları en iyi kararlarına göre değerlendirebilir ve işaretleyebilirler.
Amazon Bedrock ile model çıktılarını iş gücünüzle değerlendirebilir veya özel bilgi istemi veri kümelerine verilen yanıtlarla ilgili değerlendirmelerinizi, uygunluk, stil ve marka tonuna veya yerleşik ölçümlere uyum gibi ölçümlerle AWS'nin yönetmesini sağlayabilirsiniz.
Değerlendirici olarak başka bir yapay zeka modeli
Bu yaklaşımda, başka bir yapay zeka modeli, üç modelin çıktısını tarafsız bir şekilde değerlendirir. Bu, çıktıların iyi tanımlandığı ve ideal çıktıya benzerliklerinin istatistiksel olarak ölçülebilir olduğu kullanım örnekleri için en iyi sonucu verir. Amazon Bedrock, yargıç olarak LLM modunda başka bir yapay zeka modeli kullanarak model çıktılarını değerlendirmenize olanak tanır. Özel istem veri kümelerinizi doğruluk, eksiksizlik ve zararlılık gibi ölçümlerin yanı sıra yanıt reddetme ve zararlılık gibi sorumlu yapay zeka ölçümleriyle kullanabilirsiniz.
4. Adım: Son seçim
Son modeli seçmek için değerlendirme verilerini maliyet ve performans analizi ile birlikte kullanın. Amazon Bedrock ile istemlerinizde yaptığınız değişikliklerin ve değerlendirilen modellerin sonuçlarını görmek için değerlendirmelerdeki karşılaştırma özelliğini kullanabilirsiniz. Tüm analizlerinizi tek bir yerde görüntüleyin ve performans, maliyet ve ilişkili riskler arasında en iyi dengeyi sağlayan ve kaynakları verimli kullanan modeli seçin.
Kullanım örneğiniz için doğru üretken yapay zeka modelini seçmek, teknik yetenekleri, iş ihtiyaçlarını ve operasyonel kısıtlamaları dengeleyen yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir. Kararınızı kullanım örneğinizin özel gereksinimleriyle uyumlu hale getirmek önemlidir. Modelleri; modalite, boyut, veri işleme yetenekleri ve dağıtım hususları gibi faktörlere göre dikkatlice değerlendirin. Sonuç olarak, doğru model verimliliği ve yeniliği artırır ve kuruluşunuzun gelecekteki yapay zeka odaklı gelişmeler için ölçeklenebilir bir temel sağlar.