Ana içeriğe atla

İşleme

Dil Modelleri​

Dil modelleri, insan dilini anlayabilen, yorumlayabilen ve üretebilen gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, metinlerden oluşan devasa veri setleri üzerinde eğitilir ve kalıpları, kelime birimlerini, cümle yapılarını ve hatta farklı dillerin inceliklerini ve dil kullanımlarını öğrenir. Birçok modern dil modelinin özünde, hangi metin parçalarının belirli bir bağlamda önemli olduğuna karar vermek için kendi kendine dikkat (self-attention) mekanizmalarını kullanan transformer mimarisi yatar.

Dil işleme sırasında, bu modeller istatistiksel yöntemlerle bir sonraki en olası kelimeyi veya bir sonraki cümleyi öngörmeyi dener. Uzun metin bağlamlarını anlayabilirler ve bu sayede sadece dilbilgisi açısından doğru değil, aynı zamanda içeriğe göre tutarlı ve alakalı metinler üretebilirler.

Bir sohbet botu veya metin üreticisi gibi bir dil modeli kullanılırken, modele belirli istemler veya başlangıç verileri verilir ve bu girdiye dayanarak modelin bağlama uygun metin üretmesi sağlanır. Bu modellerin amacı, içeriğin ve üslubun insanınkine mümkün olduğunca benzer şekilde metin üretmektir.

Metinden Görüntüye Modeller​

Metinden görüntüye modeller, yazılı betimlemelerden görsel temsiller üretebilen yapay zeka sistemleridir; fotoğraflar, çizimler veya diğer görsel materyal türleri gibi. Bu modeller gelişmiş sinirsel ağları kullanır ve özellikle Generative Adversarial Networks (GAN’lar) veya Diffusion modelleri gibi varyasyonları kullanır.

Süreç, bir kullanıcı tarafından girilen metin betimlemesiyle başlar. Model bu metni değerlendirir ve anlamı ile bağlamını anlamaya çalışır. Ardından, metinsel betimlemeye uygun görseller üretir; eğitim sırasında öğrendiklerini, büyük metin-görsel çift veri setleri üzerinde eğitilirken kazandıklarını kullanır.

Eğitim sırasında, model metinsel betimlemeler ile görsel özellikler arasındaki bağları öğrenir. Örneğin, model 'sarı bir güneşin mavi bir deniz üzerinde olduğu' ifadesini ve buna karşılık gelen görselleri sık sık gördüğünde, bu unsurları tanımayı ve gelecekteki görsel üretimlerinde onları yeniden üretmeyi öğrenir.

Sonuç, girilen metne bağlı olarak sıklıkla şaşırtıcı derecede doğru ve ayrıntılı görsellerdir. Bu modeller giderek daha da geliştiriliyor ve tekil nesnelerden soyut kavramlara kadar karmaşık senaryoları yansıtabilir hale geliyor. Sanatsal yaratımlar, oyun tasarımı, sanal gerçeklik ve daha fazlası dahil geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılırlar.

AI-School Modülleri Açık​

AI-School’un merkezi model kataloğunda bulunan çeşitli AI modellerini açığa çıkardığını fark etmek önemlidir. Bu modeller, harici sağlayıcılar tarafından bir API üzerinden sunulur. Bir API veya Uygulama Programlama Arayüzü, yazılım programlarının birbirleriyle iletişim kurabilmesi için bir dizi kural ve tanımdan oluşan bir settir. Bu arayüz, programlar tarafından anlaşılacak bir “dil” işlevi görür ve bilgi alışverişi ile fonksiyonların birbirini çağırmasına olanak tanır. AI-School kendi başına dil modellerine, metinden görüntü modellere veya metinden sese modellerine sahip değildir.

Biz, farklı modellerin sonuçlarından sorumlu değiliz. Ancak okullara en iyi ve en ilgi çekici modellerin seçimine özen gösterdik.

DPIA’ya Göre İşlemeye Yöntem​

DPIA, bir yanıt üretilmesi için temel süreci şu şekilde tanımlar:

  • Kullanıcı, AI-School portalı üzerinden bir İşlem İstemi (prompt) girer.
  • İstem, AI-School veri tabanında saklanır.
  • AI-School, istemi API entegrasyonu ve genel bir hesap üzerinden seçilen yapay zeka modeline anonimini iletir.
  • Yapay zeka modeli bireysel kullanıcıyla ilgili kişisel verileri almaz.
  • Yapay zeka modelinin yanıtı AI-School’a geri iletilir.
  • Yanıt AI-School veri tabanında saklanır.
  • Yanıt kullanıcıya sunulur.

AI-School, bireysel kullanıcının kişisel verilerini yapay zeka modeline göndermemektedir. Model, istem içeriğini tanımlanabilir bir kullanıcıya bağlam olmadan alır. Bir kullanıcı kişinin kendine ait kişisel verileri isteme dahil etmiş olabilir; bu durumda bu veriler seçilen yapay zeka modeli tarafından işlenebilir.

Ek Bağlam​

Belgelerle sohbet etme, çok modlu giriş veya belirli araçlar gibi işlevlerde, isteme kullanıcı tarafından seçilen bağlamla (örneğin doküman parçaları, görseller veya arama sonuçları) desteklenebilir. Bu bağlam da, tanımlanabilir bir kullanıcıyla bağlantı kurulmadan modele sunulur, ancak içerik kullanıcı tarafından eklenmişse kişisel veri içerebilir.