Dr. Hasan Maral - Yaratıcılık, Yenilik, Girişimcilik ve Yaşamaya Dair

  Yapay zekanın hızla geliştiği bir dönemde, büyük dil modellerinin (LLM) eğitim verilerinin kalitesinin ne kadar kritik olduğunu gösteren çarpıcı bir araştırma yayınlandı. Texas A&M Üniversitesi, Teksas Austin Üniversitesi ve Purdue Üniversitesi 'nden araştırmacıların geçtiğimiz hafta yayınladıkları "LLMs Can Get 'Brain Rot'!" başlıklı çalışma, düşük kaliteli sosyal medya içeriğinin yapay zeka modellerinde kalıcı bilişsel gerilemeye neden olabileceğini ortaya koyuyor. Oxford Üniversitesi Yayınları tarafından 2024 yılının kelimesi seçilen " beyin çürümesi " (brain rot), insanların önemsiz ve sığ çevrimiçi içerik tüketimiyle yaşadığı zihinsel gerilemeyi tanımlıyor . Şaşırtıcı bir şekilde, aynı olgu yapay zeka modelleri için de geçerli görünüyor. Araştırmanın Temel Bulguları Bilim insanları, yapay zeka modellerine sürekli olarak kalitesiz internet içeriği gösterildiğinde ne olduğunu test etti. Araştırmacılar iki tür kalitesiz içerik tespit ettiler:...

  Son zamanlarda okuduğunuz e-postalarda, sosyal medya paylaşımlarında veya raporlarda tuhaf bir benzerlik fark ettiniz mi? Dilbilgisi açısından kusursuz ama bir şekilde sığ, derinlikten yoksun bir ton. Sanki herkes aynı yazıyormuş gibi. Bunun nedenini anlayabilmek için önce büyük dil modellerinin (LLM) nasıl çalıştığını bilmemiz gerekiyor. Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır? Diyelimki bir blog yazısı hazırlamak istiyorsunuz ve LLM’lerin birinden ( ChatGPT , Claude , Gemini , Grok , Deepseek vb.) yardım istediniz. Sistem şöyle bir mantıkla çalışır: 1. Tokenizasyon (Parçalara Ayırma): Girdiğiniz metin öncelikle "token" adı verilen küçük parçalara bölünür. Her kelime veya kelime parçası sayısal bir değere dönüştürülür. Bu durum, sistemin metni işlemesine imkan tanır. 2. İstatistiksel Tahmin: Model, milyarlarca metinden öğrendiği bilgilere bakarak "bu kelimeden sonra hangi kelimenin gelme olasılığı en yüksek?" sorusunu sorar. Örneğin, "Oyun oynayan çocuk çok …...