Resim kaynağı: Sınırsız AI aracı tarafından oluşturulmuştur
Dil modellerinin tutarlı ve bağlama duyarlı metinler üretme yeteneği, bilgisayarlarla iletişim kurma şeklimizde devrim yarattı. Büyük ölçekli dil modelleri (LLM'ler) bu ilerlemenin ön saflarında yer aldı; çok büyük miktarlarda metinsel veriler üzerinde eğitim vererek insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını öğreniyor. LLM devriminin öncüsü olan ChatGPT, farklı disiplinlerdeki insanlar arasında son derece popülerdir.
LLM'nin geniş yetenekleri çeşitli görevlerin yerine getirilmesini kolaylaştırır. Bunları metni özetlemek, e-posta oluşturmak, programlama görevlerini otomatikleştirmek, belgeleri yorumlamak ve daha fazlası için kullanırız. Bir yıl önce zaman alan tüm bu görevler artık sadece birkaç dakika içinde tamamlanabiliyor.
Bununla birlikte, çok modlu anlayışa olan ihtiyacın artmasıyla birlikte, modellerin metin, resim ve hatta video gibi farklı yöntemlerle içerik işlemesi ve üretmesi gerekiyor, dolayısıyla çok modlu büyük dil modellerine (MLLM'ler) ihtiyaç ortaya çıktı. MLLM, dil modellerinin gücünü görsel anlayışla birleştirerek makinelerin içeriği daha kapsamlı ve bağlama duyarlı bir şekilde anlamasını ve oluşturmasını sağlar.
ChatGPT çılgınlığı biraz dindikten sonra MLLM'ler yapay zeka alanında fırtına gibi esmeye başladı ve makinelerin metin ve resim gibi farklı modlarda içerik anlamasını ve üretmesini sağladı. Bu modeller görüntü tanıma, görme temelleri ve talimatları anlama gibi görevlerde iyi performans gösterir. Ancak bu modellerin etkili bir şekilde nasıl eğitileceği hala bir zorluktur. En büyük zorluk, MLLM'nin hem görüntülerin hem de etiketlerin bilinmediği, tamamen alışılmadık sahnelerle karşılaşmasıdır.
Ayrıca, MLLM'ler daha uzun bağlamları işlerken "kaybolma" eğilimindedir. Bu modeller ağırlıklı olarak başlangıç ve orta konumlara dayanır; bu nedenle örnek sayısı arttıkça doğruluk platoları (öğrenme veya beceri oluşturma sürecindeki geçici duraklamalar veya düşüşler) ortaya çıkar. Bu nedenle MLLM daha uzun girdilerle mücadele ediyor.
Şimdi MLLM'deki çeşitli zor problemleri çözmek için bağlantılı bağlam öğrenimini (LCL) tanıtalım.
Önerilen Bağlantı Bağlamlı Öğrenme Gösterim Diyalogu; Kaynak:
MLLM'de iki temel eğitim stratejisi vardır. Çok Modlu İstem Ayarlama (M-PT) ve Çok Modlu Komut Ayarlama (M-IT). M-PT, modelin parametrelerinin yalnızca küçük bir kısmına ince ayar yapar ve geri kalanını değiştirmeden bırakır. Bu yaklaşım, hesaplama kaynaklarını en aza indirirken tam ölçekli ince ayara benzer sonuçların elde edilmesine yardımcı olur. Öte yandan M-IT, talimat açıklamalarını içeren veri kümeleri üzerinde MLLM'ye ince ayar yaparak MLLM'nin sıfır atış yeteneğini geliştirir. Bu strateji, modelin önceden eğitim gerektirmeden yeni görevleri anlama ve bunlara yanıt verme yeteneğini geliştirir. Bu yöntemlerin hepsi etkilidir, ancak hepsi fedakarlıklarla birlikte gelir.
* Bağlam öğrenimi ile bağlantılı bağlam öğrenimi arasındaki fark. Kaynak: https://arxiv.org/abs/2308.07891*
LCL farklı eğitim stratejilerini araştırır: hibrit strateji, çift yönlü strateji, çift yönlü rastgele strateji ve çift yönlü ağırlıklı strateji. Hibrit stratejinin öne çıkan özelliği, sıfır numunenin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilmesi ve numune sayısı 6'ya ulaştığında etkileyici sonuçlar elde edebilmesidir. Ancak örnek sayısı 16 olunca performansı biraz düşüyor. Buna karşılık, iki yönlü stratejinin doğruluğu kademeli olarak 2 örnekten 16 örneğe çıkar ve bu da eğitim moduna daha yakın olduğunu gösterir.
Geleneksel bağlamsal öğrenmenin aksine, LCL bir adım daha ileri giderek modele kaynaklar ve hedefler arasında bir eşleme oluşturma yeteneği vererek genel performansını artırır. LCL, nedensel bağlantılara sahip gösterimler sunarak, MLLM'lerin yalnızca analojileri değil, aynı zamanda veri noktaları arasındaki olası nedensel bağlantıları da tanımasını sağlayarak, görünmeyen görüntüleri daha etkili bir şekilde tanımlamalarına ve yeni kavramları anlamalarına olanak tanır.
Ayrıca LCL, MLLM'lerin yeteneklerini değerlendirmeye adanmış yeni ve kapsamlı bir veri seti olan ISEKAI veri setini de tanıtıyor. ISEKAI veri seti tamamen oluşturulmuş görüntülerden ve fabrikasyon konseptlerden oluşur. MLLM'leri devam eden konuşmalardan yeni kavramları özümsemeye ve bu bilgiyi soruları doğru yanıtlamak için kullanmaya zorluyor.
Özet olarak LCL, çok modlu dil modelleri için kullanılan eğitim stratejilerine ilişkin değerli bilgiler sağlar. Hibrit stratejiler ve çift yönlü stratejiler, çok modlu dil modellerinin performansını artırmak için her birinin kendi avantajları ve sınırlamaları olan farklı yollar sağlar. Bağlamsal analiz, çok modlu dil modellerinin daha uzun girdileri işlerken karşılaştığı zorlukları ortaya çıkarır ve bu alanda daha fazla araştırmanın önemini vurgular.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
LCL'yi tek makalede anlamak: Çok modlu büyük modellerin öğrenme yeteneği "nedensel akıl yürütme" yoluyla geliştirilebilir
Şarkıcı: Ekrem Çetinkaya
Kaynak: MarkTechPost
Dil modellerinin tutarlı ve bağlama duyarlı metinler üretme yeteneği, bilgisayarlarla iletişim kurma şeklimizde devrim yarattı. Büyük ölçekli dil modelleri (LLM'ler) bu ilerlemenin ön saflarında yer aldı; çok büyük miktarlarda metinsel veriler üzerinde eğitim vererek insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını öğreniyor. LLM devriminin öncüsü olan ChatGPT, farklı disiplinlerdeki insanlar arasında son derece popülerdir.
LLM'nin geniş yetenekleri çeşitli görevlerin yerine getirilmesini kolaylaştırır. Bunları metni özetlemek, e-posta oluşturmak, programlama görevlerini otomatikleştirmek, belgeleri yorumlamak ve daha fazlası için kullanırız. Bir yıl önce zaman alan tüm bu görevler artık sadece birkaç dakika içinde tamamlanabiliyor.
Bununla birlikte, çok modlu anlayışa olan ihtiyacın artmasıyla birlikte, modellerin metin, resim ve hatta video gibi farklı yöntemlerle içerik işlemesi ve üretmesi gerekiyor, dolayısıyla çok modlu büyük dil modellerine (MLLM'ler) ihtiyaç ortaya çıktı. MLLM, dil modellerinin gücünü görsel anlayışla birleştirerek makinelerin içeriği daha kapsamlı ve bağlama duyarlı bir şekilde anlamasını ve oluşturmasını sağlar.
ChatGPT çılgınlığı biraz dindikten sonra MLLM'ler yapay zeka alanında fırtına gibi esmeye başladı ve makinelerin metin ve resim gibi farklı modlarda içerik anlamasını ve üretmesini sağladı. Bu modeller görüntü tanıma, görme temelleri ve talimatları anlama gibi görevlerde iyi performans gösterir. Ancak bu modellerin etkili bir şekilde nasıl eğitileceği hala bir zorluktur. En büyük zorluk, MLLM'nin hem görüntülerin hem de etiketlerin bilinmediği, tamamen alışılmadık sahnelerle karşılaşmasıdır.
Ayrıca, MLLM'ler daha uzun bağlamları işlerken "kaybolma" eğilimindedir. Bu modeller ağırlıklı olarak başlangıç ve orta konumlara dayanır; bu nedenle örnek sayısı arttıkça doğruluk platoları (öğrenme veya beceri oluşturma sürecindeki geçici duraklamalar veya düşüşler) ortaya çıkar. Bu nedenle MLLM daha uzun girdilerle mücadele ediyor.
Şimdi MLLM'deki çeşitli zor problemleri çözmek için bağlantılı bağlam öğrenimini (LCL) tanıtalım.
MLLM'de iki temel eğitim stratejisi vardır. Çok Modlu İstem Ayarlama (M-PT) ve Çok Modlu Komut Ayarlama (M-IT). M-PT, modelin parametrelerinin yalnızca küçük bir kısmına ince ayar yapar ve geri kalanını değiştirmeden bırakır. Bu yaklaşım, hesaplama kaynaklarını en aza indirirken tam ölçekli ince ayara benzer sonuçların elde edilmesine yardımcı olur. Öte yandan M-IT, talimat açıklamalarını içeren veri kümeleri üzerinde MLLM'ye ince ayar yaparak MLLM'nin sıfır atış yeteneğini geliştirir. Bu strateji, modelin önceden eğitim gerektirmeden yeni görevleri anlama ve bunlara yanıt verme yeteneğini geliştirir. Bu yöntemlerin hepsi etkilidir, ancak hepsi fedakarlıklarla birlikte gelir.
LCL farklı eğitim stratejilerini araştırır: hibrit strateji, çift yönlü strateji, çift yönlü rastgele strateji ve çift yönlü ağırlıklı strateji. Hibrit stratejinin öne çıkan özelliği, sıfır numunenin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilmesi ve numune sayısı 6'ya ulaştığında etkileyici sonuçlar elde edebilmesidir. Ancak örnek sayısı 16 olunca performansı biraz düşüyor. Buna karşılık, iki yönlü stratejinin doğruluğu kademeli olarak 2 örnekten 16 örneğe çıkar ve bu da eğitim moduna daha yakın olduğunu gösterir.
Geleneksel bağlamsal öğrenmenin aksine, LCL bir adım daha ileri giderek modele kaynaklar ve hedefler arasında bir eşleme oluşturma yeteneği vererek genel performansını artırır. LCL, nedensel bağlantılara sahip gösterimler sunarak, MLLM'lerin yalnızca analojileri değil, aynı zamanda veri noktaları arasındaki olası nedensel bağlantıları da tanımasını sağlayarak, görünmeyen görüntüleri daha etkili bir şekilde tanımlamalarına ve yeni kavramları anlamalarına olanak tanır.
Ayrıca LCL, MLLM'lerin yeteneklerini değerlendirmeye adanmış yeni ve kapsamlı bir veri seti olan ISEKAI veri setini de tanıtıyor. ISEKAI veri seti tamamen oluşturulmuş görüntülerden ve fabrikasyon konseptlerden oluşur. MLLM'leri devam eden konuşmalardan yeni kavramları özümsemeye ve bu bilgiyi soruları doğru yanıtlamak için kullanmaya zorluyor.
Özet olarak LCL, çok modlu dil modelleri için kullanılan eğitim stratejilerine ilişkin değerli bilgiler sağlar. Hibrit stratejiler ve çift yönlü stratejiler, çok modlu dil modellerinin performansını artırmak için her birinin kendi avantajları ve sınırlamaları olan farklı yollar sağlar. Bağlamsal analiz, çok modlu dil modellerinin daha uzun girdileri işlerken karşılaştığı zorlukları ortaya çıkarır ve bu alanda daha fazla araştırmanın önemini vurgular.