TEKNOLOJİ
Microsoft LeMa’yı Duyurdu: Devrim Niteliğinde Bir Yapay Zekâ Öğrenme Stratejisi
Microsoft Lema ile artık insan gibi problemleri, hataları irdeleyen ve hatalarından ders çıkararak gelişen yeni tekniğini tanıttı.
Microsoft Research Asia, Pekin Üniversitesi ve Xi’an Jiaotong Üniversitesi’nden araştırmacılar, büyük dil modellerinin ( LLM’ler ) matematik problemlerini, insanların öğrenme şekline benzer şekilde hatalarından öğrenmelerini sağlayarak çözme yeteneğini geliştirmek için yeni bir teknik geliştirdiler.
Bu hafta yayınlanan bir araştırma makalesine göre araştırmacılar, yapay zekâyı kendi hatalarını düzeltmesi için eğiten ve muhakeme yeteneklerinin artmasına yol açan, Hatalardan Öğrenmek (LeMa) adlı öncü bir strateji ortaya çıkardılar.
Araştırmacılar, bir öğrencinin gelecekteki performansını artırmak için hatalarından ders çıkardığı insan öğrenme süreçlerinden ilham aldı.
Yazarlar, “Bir matematik problemini çözemeyen bir insan öğrenciyi düşünün, yaptığı hatanın ne olduğunu ve bunu nasıl düzelteceğini öğrenecektir” diye açıkladı. Daha sonra bu konsepti LLM’lere uyguladılar ve GPT-4 tarafından oluşturulan hata düzeltme veri çiftlerini kullanarak onlara ince ayar yaptılar.
Araştırmacılar ilk olarak LLaMA-2 gibi modellerin matematik sözlü problemleri için kusurlu muhakeme yolları üretmesini sağladılar. GPT-4 daha sonra akıl yürütmedeki hataları belirledi, bunları açıkladı ve düzeltilmiş akıl yürütme yolları sağladı. Bu atılım, yapay zekâ modellerinin muhakeme yeteneğindeki bir gelişmeden daha fazlasını ifade ediyor. Aynı zamanda, tıpkı insanlar gibi, hatalarından ders alıp gelişebilen yapay zekâ sistemlerine doğru da önemli bir adıma işaret ediyor.
Geniş Anlamlar ve Geleceğe Yönelik Senaryolar
Ekibin kodları, verileri ve modelleri de dahil olmak üzere araştırması artık GitHub’da herkese açık. Bu açık kaynak yaklaşımı, daha geniş yapay zekâ topluluğunu bu keşif hattını sürdürmeye teşvik ederek makine öğreniminde potansiyel olarak daha fazla ilerlemeye yol açabilir.
LeMa’nın ortaya çıkışı yapay zekâda önemli bir kilometre taşını temsil ediyor ve makinelerin öğrenme (ML) süreçlerinin insan öğrenmesine daha benzer hale getirilebileceğini öne sürüyor. Bu gelişme, hata düzeltmenin ve sürekli öğrenmenin kritik olduğu sağlık hizmetleri, finans ve otonom araçlar gibi yapay zekâya büyük ölçüde bağımlı olan sektörlerde devrim yaratabilir.
Kaynak: venturebeat
