SaaS GPT'si

Mar 23 2023
Hizmet Olarak Yazılım Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatörler
Önceden eğitilmiş modeller birçok NLP (Doğal Dil İşleme) görevi için kullanıma hazır işlevsellik sunsa da, yalnızca bu kadar ileri giderler. Yakında, kendi verileriniz (özel korpus) üzerinde eğitim yapma ihtiyacı doğar.
(Kaynak: Pixabay)

Önceden eğitilmiş modeller birçok NLP (Doğal Dil İşleme) görevi için kullanıma hazır işlevsellik sunsa da, yalnızca bu kadar ileri giderler. Yakında, kendi verileriniz (özel korpus) üzerinde eğitim yapma ihtiyacı doğar. Özel eğitimin yapılma biçimleri zamanla değişti, bu ilerlemeyi aşağıda görebilirsiniz:

  • Yalnızca kendi verileri : Sözcük torbası ve tf-idf (terim frekansı ters belge frekansı) gibi frekans tabanlı modeller, tipik olarak tamamen özel derlem üzerinde sıfırdan eğitilir. Böyle önceden eğitilmiş modeller yok. Bunları, makine öğrenimi veya derin öğrenme sinir ağları yoluyla sınıflandırma gibi herhangi bir NLP görevinde vektörleştiriciler olarak kullanın.
  • Yeniden eğitim : word2vec gibi model, Google'dan önceden eğitilmiş bir şekilde gelir. Yukarıda belirtildiği gibi herhangi bir NLP görevinde vektörleştirici olarak kullanabilirsiniz. Ancak Python kitaplığı Gensim, kendi word2vec (ve doc2vec) modelinizi sıfırdan, tamamen kendi derleminize dayalı olarak oluşturmanıza olanak tanır. Bu, yukarıda bahsedildiği gibi, herhangi bir NLP görevinde kullanılmak üzere size kendi kelime vektörlerinizi verir.
  • İnce ayar : BERT (Transformatörlerin Çift Yönlü Kodlayıcı Temsili) gibi modeller, bir vektörleştirici ve ayrıca temel sinir ağı olarak kullanılmak üzere önceden eğitilmiş bir yapıya sahiptir. Sınıflandırma gibi aşağı akış NLP görevlerine dayanarak, kişinin bu temel sinir ağına son katmanı eklemesi gerekir ve böylece özel korpus üzerinde eğitilebilen kendi sınıflandırıcınızı elde edersiniz.

Artık blokta dünyanın GPT'leri ve BARD'ları için yeni bir çocuk var ve o:

  • Komut istemi ayarı : LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) olan *GPT* (Generative Pretrained Transformers) gibi modeller o kadar güçlüdür ki, kendi verilerinizle ince ayar yapmak için sinir ağını kurcalamaya gerek yoktur. İstemin kendisinde birkaç örnek (çekim) vermeniz yeterlidir ve örneklere göre yanıt vermeye başlar. Tabii ki, yukarıdaki yöntemlerin tümü de yapılabilir, ancak istemler aracılığıyla bu yeni ince ayar yöntemi, LLM'leri herkes ve herkes için erişilebilir hale getirdi.
  • Unsplash'ta Hoang M Nguyen'in fotoğrafı

LangChain bunlardan biri.

Google, Vertex AI ile entegre Bulutta benzer bir teklif sunuyor.

GitaGPT gibi bu tür özel GPT'lerin yaratıcı kullanımlarını zaten görmeye başladınız!!

Bu tür çözümler, "SaaS GPT" (GPT'ye dayalı bir Hizmet Olarak Yazılım) adı verilen yeni bir kategori doğuracak.

Gelmek için daha fazla!!