AI'da Bu Hafta, 18 Ağustos: OpenAI Mali Sorunda • Stability AI, StableCode'u Duyurdu - KDnuggets

AI'da Bu Hafta, 18 Ağustos: OpenAI Mali Sorunda • Stability AI, StableCode'u Duyurdu – KDnuggets

Zaman Damgası: 18 Ağustos 2023 1:42
Kaynak Düğüm: 2833080

### ALT ###
Midjourney ile Editör tarafından oluşturulan görüntü
 

KDnuggets'ta “AI'da Bu Hafta”nın bu haftaki sayısına hoş geldiniz. Derlenen bu haftalık gönderi, hızla gelişen yapay zeka dünyasındaki en ilgi çekici gelişmelerden haberdar olmanızı sağlamayı amaçlıyor. Yapay zekanın toplumdaki rolüne ilişkin anlayışımızı şekillendiren çığır açan başlıklardan düşündürücü makalelere, anlayışlı öğrenme kaynaklarına ve bilgimizin sınırlarını zorlayan öne çıkan araştırmalara kadar bu gönderi, yapay zekanın mevcut durumuna kapsamlı bir genel bakış sunuyor. Bu haftalık güncelleme, sürekli gelişen bu alanda sizi güncel tutmak ve bilgilendirmek için tasarlanmıştır. Takipte kalın ve keyifli okumalar!

 
“Manşetler” bölümü, geçtiğimiz hafta yapay zeka alanında öne çıkan haberleri ve gelişmeleri ele alıyor. Bilgiler, devlet yapay zeka politikalarından yapay zekadaki teknolojik gelişmelere ve kurumsal yeniliklere kadar uzanıyor.

 
???? ChatGPT Sorunda: OpenAI 2024'e kadar iflas edebilir, AI bot şirkete her gün 700,000 $'a mal oluyor

OpenAI, ChatGPT ve diğer AI hizmetlerini çalıştırmanın yüksek maliyetleri nedeniyle mali sorunlarla karşı karşıya. Hızlı erken büyümeye rağmen, ChatGPT'nin kullanıcı tabanı son aylarda azaldı. OpenAI, teknolojisinden etkin bir şekilde para kazanmak ve sürdürülebilir gelir elde etmek için mücadele ediyor. Bu arada, endişe verici bir oranda nakit yakmaya devam ediyor. Kızışan rekabet ve model geliştirmeyi engelleyen kurumsal GPU eksiklikleri ile OpenAI'nin karlılığa giden yolları acilen bulması gerekiyor. Bunu başaramazsa, öncü yapay zeka girişimi için ufukta iflas olabilir.

 
???? Stability AI, Geliştiriciler için Yapay Zeka Kodlama Asistanı StableCode'u Duyurdu

Stability AI, yazılım geliştirme için optimize edilmiş ilk üretken AI ürünü olan StableCode'u piyasaya sürdü. StableCode, akıllı otomatik tamamlama sağlamak, doğal dil yönergelerine yanıt vermek ve uzun kod aralıklarını yönetmek için 500 milyardan fazla kod belirteci üzerinde eğitilmiş birden çok model içerir. Konuşmaya dayalı yapay zeka zaten kod yazabilirken, StableCode, kod yapısını ve bağımlılıkları anlayarak programcı üretkenliğini artırmak için amaca yönelik olarak oluşturulmuştur. StableCode, uzun bağlamları işleyebilen özel eğitimi ve modelleri ile geliştirici iş akışlarını geliştirmeyi ve gelecek vadeden kodlayıcılar için giriş engelini azaltmayı hedefliyor. Lansman, Stabilite AI'nın uzayda artan rekabetin ortasında AI destekli kodlama araçlarına girişini temsil ediyor.

 
???? OpenAI'den Superalignment Tanıtımı

OpenAI, yapay zeka sistemlerini hizalamak için insan geri bildiriminden öğrenmeyi güçlendirme gibi teknikleri kullanan yeni Superalignment ekibi aracılığıyla süper akıllı yapay zekadan kaynaklanan potansiyel riskleri ele almak için proaktif olarak çalışıyor. Temel hedefler, diğer yapay zeka sistemlerinden yararlanan ölçeklenebilir eğitim yöntemleri geliştirmek, model sağlamlığını doğrulamak ve kasıtlı olarak yanlış hizalanmış modellerle bile tam hizalama hattını stres testi yapmaktır. Genel olarak OpenAI, süper zekayı sorumlu bir şekilde yönlendirmek için öncü yaklaşımlarla makine öğreniminin güvenli bir şekilde yürütülebileceğini göstermeyi amaçlıyor.

 
???? Üretken yapay zekayı kullanarak arama yaparken (ve göz atarken) öğrenin

Google, Arama Motoru Oluşturma (SGE) yapay zeka yeteneklerinde bilim/tarih konuları için fareyle üzerine gelme tanımları, koda genel bakış için renk kodlu sözdizimi vurgulama ve önemli noktaları özetleyen ve kullanıcılara yardımcı olan "Tarama sırasında SGE" adlı erken bir deney dahil olmak üzere çeşitli güncellemeleri duyuruyor. Web'de uzun biçimli içerik okurken sayfaları keşfedin. Bunlar, karmaşık konuların anlaşılmasını geliştirmeyi, kodlama bilgilerinin özümsenmesini iyileştirmeyi ve kullanıcılar gezinirken gezinmeye ve öğrenmeye yardımcı olmayı amaçlar. Güncellemeler, Google'ın AI arama deneyimini karmaşık web içeriğinden önemli ayrıntıları anlamaya ve çıkarmaya odaklanarak, kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak geliştirmeye yönelik devam eden çabalarını temsil ediyor.

 
???? Together.ai, Llama2'yi 32k bağlam penceresine genişletir

LLaMA-2-7B-32K, Meta'nın LLaMA-2'sinin bağlam uzunluğunu 32K jetonlarına genişleten, Together Computer tarafından geliştirilen açık kaynaklı, uzun bağlamlı bir dil modelidir. Daha verimli çıkarım ve eğitim sağlamak için FlashAttention-2 gibi optimizasyonlardan yararlanır. Model, kitaplar, makaleler ve öğretim verilerini içeren bir veri karışımı kullanılarak önceden eğitilmiştir. Uzun biçimli KG ve özetleme görevlerinde ince ayar yapmak için örnekler verilmiştir. Kullanıcılar modele Hugging Face aracılığıyla erişebilir veya özelleştirilmiş ince ayar için OpenChatKit'i kullanabilir. Tüm dil modellerinde olduğu gibi, LLaMA-2-7B-32K de taraflı veya yanlış içerik üretebilir ve bu da kullanımda dikkatli olmayı gerektirir.

 
“Makaleler” bölümü, yapay zeka üzerine bir dizi düşündürücü yazı sunuyor. Her makale belirli bir konuyu derinlemesine inceleyerek okuyuculara yeni teknikler, devrim niteliğindeki yaklaşımlar ve çığır açan araçlar da dahil olmak üzere yapay zekanın çeşitli yönleri hakkında içgörüler sunuyor.

 
📰 LangChain Hile Sayfası

LangChain ile geliştiriciler, tekerleği yeniden icat etmeden yetenekli AI dili tabanlı uygulamalar geliştirebilir. Birleştirilebilir yapısı, LLM'ler, bilgi istemi şablonları, harici araçlar ve bellek gibi bileşenleri karıştırmayı ve eşleştirmeyi kolaylaştırır. Bu, prototip oluşturmayı hızlandırır ve yeni yeteneklerin zaman içinde sorunsuz entegrasyonuna olanak tanır. İster bir chatbot, QA botu veya çok adımlı muhakeme aracısı oluşturmak isteyin, LangChain gelişmiş yapay zekayı hızla bir araya getirmek için yapı taşları sağlar.

 
📰 Metni PowerPoint Sunumuna Dönüştürmek için ChatGPT Nasıl Kullanılır?

Makale, metni bir PowerPoint sunumuna dönüştürmek için ChatGPT'yi kullanmaya yönelik iki adımlı bir süreci özetlemektedir; önce metni slayt başlıklarına ve içeriğine özetlemekte, ardından python-pptx kitaplığını kullanarak özeti PPTX formatına dönüştürmek için Python kodu üretmektedir. Bu, sıkıcı manuel çabaların üstesinden gelerek uzun metin belgelerinden ilgi çekici sunumların hızlı bir şekilde oluşturulmasına olanak tanır. Sunum ihtiyaçları için verimli bir otomatik çözüm sunarak, ChatGPT komut istemlerinin hazırlanması ve kodun çalıştırılması hakkında net talimatlar sağlanır.

 
📰 LLM araştırmasında açık zorluklar

Makale, büyük dil modellerini geliştirmek için 10 temel araştırma yönüne genel bir bakış sunar: halüsinasyonu azaltmak, bağlam uzunluğunu/yapısını optimize etmek, çok modlu verileri birleştirmek, modelleri hızlandırmak, yeni mimariler tasarlamak, fotonik çipler gibi GPU alternatifleri geliştirmek, kullanılabilir aracılar oluşturmak, insan geri bildirimi, sohbet arayüzlerini geliştirme ve İngilizce dışındaki dillere genişleme. Bu alanlardaki ilgili belgelere atıfta bulunarak, takviyeli öğrenme için insan tercihlerini temsil etmek ve düşük kaynaklı diller için modeller oluşturmak gibi zorluklara dikkat çekiyor. Yazar, çok dillilik gibi bazı konuların daha izlenebilir olmasına karşın, mimarlık gibi bazı konuların daha fazla atılım gerektireceği sonucuna varıyor. Genel olarak, araştırmacılar, şirketler ve topluluk genelinde hem teknik hem de teknik olmayan uzmanlık, LLM'leri olumlu bir şekilde yönlendirmek için kritik öneme sahip olacaktır.

 
📰 Neden (Muhtemelen) Bir LLM'de İnce Ayar Yapmanız Gerekmiyor?

Makale, büyük dil modellerini geliştirmek için 10 temel araştırma yönüne genel bir bakış sunar: halüsinasyonu azaltmak, bağlam uzunluğunu/yapısını optimize etmek, çok modlu verileri birleştirmek, modelleri hızlandırmak, yeni mimariler tasarlamak, fotonik çipler gibi GPU alternatifleri geliştirmek, kullanılabilir aracılar oluşturmak, insan geri bildirimi, sohbet arayüzlerini geliştirme ve İngilizce dışındaki dillere genişleme. Bu alanlardaki ilgili belgelere atıfta bulunarak, takviyeli öğrenme için insan tercihlerini temsil etmek ve düşük kaynaklı diller için modeller oluşturmak gibi zorluklara dikkat çekiyor. Yazar, çok dillilik gibi bazı konuların daha izlenebilir olmasına karşın, mimarlık gibi bazı konuların daha fazla atılım gerektireceği sonucuna varıyor. Genel olarak, araştırmacılar, şirketler ve topluluk genelinde hem teknik hem de teknik olmayan uzmanlık, LLM'leri olumlu bir şekilde yönlendirmek için kritik öneme sahip olacaktır.

 
📰 OpenAI GPT Modelini Kullanmak İçin En İyi Uygulamalar

Makale, topluluk deneyiminden yararlanarak OpenAI'nin GPT modellerini kullanırken yüksek kaliteli çıktılar elde etmeye yönelik en iyi uygulamaları özetlemektedir. Uzunluk ve kişilik gibi ayrıntılarla ayrıntılı istemler sağlamanızı önerir; çok adımlı talimatlar; taklit edilecek örnekler; referanslar ve alıntılar; eleştirel düşünme zamanı; ve kesinlik için kod yürütme. Adımları ve kişileri belirtmek gibi modellere talimat vermeyle ilgili bu ipuçlarını izlemek, daha doğru, ilgili ve özelleştirilebilir sonuçlara yol açabilir. Kılavuz, kullanıcıların OpenAI'nin güçlü üretim yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmak için istemleri etkin bir şekilde yapılandırmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

 
📰 Yapay Zeka Konusunda Hepimiz Yanılıyoruz

Yazar, yaygın yanlış kanılara karşı koymak için yaratıcılık, arama ve kişiselleştirme gibi örnekler kullanarak mevcut yapay zeka yeteneklerinin hafife alındığını savunuyor. Yapay zekanın yalnızca rastgele fikirler üreterek değil, kavramları yeniden birleştirerek yaratıcı olabileceğini belirtiyor; Google gibi yalnızca süper şarjlı bir arama motoru değildir; ve yalnızca genel beceriler değil, kişiselleştirilmiş ilişkiler geliştirebilir. Yazar, hangi uygulamaların en yararlı olacağından emin olmasa da, yapay zekanın potansiyelini belirlemenin en iyi yolunun sürekli uygulamalı keşif olduğunu vurgulayarak, küçümsemek yerine açık fikirli olmayı teşvik ediyor. AI hakkındaki hayal gücümüzün sınırlı olduğu ve kullanımlarının muhtemelen mevcut tahminleri çok aştığı sonucuna varıyor.

 
"Araçlar" bölümü, pratik AI uygulamalarıyla meşgul olmak isteyenler için topluluk tarafından oluşturulan faydalı uygulamaları ve komut dosyalarını listeler. Burada, geniş kapsamlı kod tabanlarından küçük niş betiklere kadar bir dizi araç türü bulacaksınız. Araçların onaylanmadan ve herhangi bir garanti verilmeden paylaşıldığını unutmayın. Kurulumdan ve kullanımdan önce herhangi bir yazılım üzerinde kendi ödevinizi yapın!

 
️ MetaGPT: Çoklu Aracı Çerçevesi

MetaGPT tek satırlık bir gereksinimi girdi olarak alır ve kullanıcı öyküleri / rekabet analizi / gereksinimler / veri yapıları / API'ler / belgeler vb. Dikkatlice düzenlenmiş SOP'lerle birlikte bir yazılım şirketinin tüm sürecini sağlar.

 
️ GPT LLM Eğitmeni

Bu projenin amacı, göreve özel yüksek performanslı bir modeli eğitmek için deneysel yeni bir ardışık düzen keşfetmektir. Tüm karmaşıklığı soyutlamaya çalışıyoruz, bu nedenle fikir -> tam eğitimli performans modelinden mümkün olduğunca kolay.

Basitçe görevinizin tanımını girin ve sistem sıfırdan bir veri kümesi oluşturacak, onu doğru biçime ayrıştıracak ve sizin için bir LLaMA 2 modeline ince ayar yapacaktır.

 
️ DoktorGPT

DoctorGPT, ABD Tıbbi Lisanslama Sınavını geçebilen bir Geniş Dil Modelidir. Bu, herkese kendi özel doktorunu sağlama misyonuna sahip açık kaynaklı bir projedir. DoctorGPT, Meta'nın Llama2 7 milyar parametreli Büyük Dil Modeli'nin bir Tıbbi Diyalog Veri Kümesi üzerinde ince ayarı yapılmış, ardından Takviyeli Öğrenme ve Anayasal Yapay Zeka kullanılarak daha da geliştirilmiş bir sürümüdür. Modelin boyutu yalnızca 3 Gigabayt olduğu için herhangi bir yerel cihaza sığar, bu nedenle onu kullanmak için bir API ödemeye gerek yoktur.

 
 

Bu Konu hakkında daha fazlası

Zaman Damgası:

Den fazla KDNuggets