DeepMind araştırmacıları tarafından geliştirilen Chinchilla AI, Gopher ile aynı hesaplama bütçesine, 70 milyar parametreye ve dört kat daha fazla veriye sahip. Chinchilla AI hakkında bir bilginiz yoksa, aracı nasıl kullanacağınızı merak ediyorsanız, bu içeriğimiz tam size göre.
Chinchilla, Gopher (280b), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B) ve Megatron-Turing NLG’yi (530B) tutarlı ve önemli ölçüde geride bırakıyor. İnce ayar için önemli ölçüde daha fazla bilgi işlem tüketiyor ve bu da downstream yani aşağı akış kullanımını önemli ölçüde kolaylaştırıyor. Peki bu yeni yapay zeka aracı nasıl çalışıyor?
Bu arada, Chinchilla AI‘ya erişim ne yazık ki belirli bir kullanıcı grubuyla sınırlı. DeepMind araştırmacılarının çoğu bu yapay zekayı kullanıyor ve sonuçları paylaşıyor. Aracın yakın bir zamanda genel kullanıma açılmasını umuyoruz.
Chinchilla: A 70 billion parameter language model that outperforms much larger models, including Gopher. By revisiting how to trade-off compute between model & dataset size, users can train a better and smaller model. Read more: https://t.co/RaZGUclBYQ 1/3 pic.twitter.com/TNWI1RLloA
— DeepMind (@DeepMind) April 12, 2022
Chinchilla AI nedir, nasıl kullanılır?
Şimdi bu yapay zeka aracının nasl kullanılacağını öğrenmek için öncelikle temel bilgilerle başlayalım. Öğrenme belirteçlerinin sayısını artırmadan model karmaşıklığını artırmak, dil modelleme zorluklarında son zamanda trend oldu (geliştirme süresi boyunca yaklaşık 300 milyar). OpenAI’nin GPT-3’ünden üç kat daha büyük olan Megatron-Turing NLG, şu anda en büyük dönüştürücü dil modeli. Megatron-Turing NLG (530B parametre), Jurassic-1 (178B parametre), GPT-3 (175B parametre), Gopher (280B parametre) ve GPT-3 gibi iyi dil modellerine benzer performans göstermesine rağmen, arada çok önemli bir fark var: Gopher ile aynı hesaplama bütçesini kullanarak ancak 70 milyar parametre artı 4 kat daha fazla veri ile MMLU kıyaslamasında ortalama yüzde 67,5 doğruluk elde ediyor. Bu da Gopher’a göre yüzde 7’lik bir artış anlamına geliyor.
Chinchilla, Gopher’dan yüzde 7 daha iyi performans göstererek MMLU kıyaslamasında yüzde 67’lik daha iyi bir doğruluk elde etti. Eğitim belirteçleri arzını artırmadan modeli büyütmek, büyük dil modeli eğitiminde yaygın bir yaklaşım oldu.
DeepMind’da araştırmacı bilim insanı olan Toby Shevlane, kısa bir süre önce Chinchilla’nın kavramlar arasındaki bağlantıları düşündüğü bu örneklere, bir tweet’te dikkat çekti.
Chinchilla AI genel kullanıma açık mı?
Chinchilla AI’ın nasıl kullanılacağını merak ediyor olmalısınız, ancak maalesef şu anda genel kullanıma açık değil. Önümüzdeki ayarlarda kullanıma sunulması bekleniyor. Bu yapay zeka aracını chatbot, sanal asistan, tahmin modelleri ve diğer AI uygulamaları oluşturmak için kullanabilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
En son yapay zeka trendleri neler?
Yapay zeka giderek daha iyi hale gelse de, ChatGPT’nin Kasım 2022’de piyasaya sürülmesi sektördeki oyunu değiştirdi. Dünyanın en güçlü yapay zeka sistemi olan GPT-3, bu son teknoloji ile doğal bir tartışma yürütmenizi sağlayan ChatGPT bir chat robotuna sahip.
OpenAI’ın yeni chat robotu ChatGPT tanıtıldı
Dünyanın en hızlı yapay zekası hangisi?
Eos süper bilgisayarı oluşturan 18 “SuperPod “un tümü 32-DGX H100 pod içeriyor. Nvidia’nın en yeni H100 GPU’larından 4608’i, 500 Quantum-2 InfiniBand anahtarı ve 360 NVLink anahtarı, 576 DGX H100 sisteminin bir parçası.
Konuşulabilen en akıllı yapay zeka nedir?
Dünyadaki en insan benzeri konuşma yeteneğine sahip yapay zekanın Mitsuku olduğu söyleniyor. Bot, en gerçekçi görünen konuşmaları yaptığı için Loenber Ödülü’nü kazandı. Mitsuku’yu oluşturmak için Pandorabot platformu kullanıldı.
Böylelikle Chinchilla AI hakkında hazırladığımız içeriğimizin sonuna geldik. Bu arada, Müzisyenler için üretilen yapay zeka uygulaması Uberduck AI hakkında detaylı bilgi almak için ilgili yazımıza göz atabilirsiniz. Digital Report ekibi olarak keyifli okumalar dileriz…
