Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), içerik tanıma, özetleme, çeviri yapma, tahmin etme ve içerik oluşturma yetenekleriyle dikkat çeker. Bununla birlikte, en güçlü LLM’ler bile, özel iş bilgisi, niş teknik alanlar veya küresel operasyonların çeşitli dil ve kültürel bağlamlarıyla çalışırken sınırlamalarla karşılaşmaktadır.
Örneğin, çoğu çok dilli olarak etiketlenen model, esasen İngilizce üzerinde eğitim aldığı için doğruluk, kültürel nüans ve adalet konularında eksiklikler bırakmaktadır. Veri Tabanı Destekli Üretim (RAG) kullanmak bazı zorlukları aşmaya yardımcı olsa da, belirli sektörler için doğru sonuçlar elde etmek ve diller arasında daha derin model adaptasyonu gerektirir.
Neden Çok Dilli Model Değerlendirmesi Önemlidir?
Model değerlendirmesi, model seçimi, geliştirilmesi ve özelleştirilmesi için kritik bir rol oynar. Bu süreç, ön eğitim, ince ayar ve çıkarım aşamalarında maliyet, gecikme ve kalite dengesini sağlamaya yardımcı olur. LLM’ler, doğal dil etkileşimine dayalı oldukları için çok dilli değerlendirme, özellikle önemlidir.
Örneğin, Avrupa’daki insanların neredeyse yarısı İngilizceyi ikinci dil olarak kullanıyor, ancak milyonlarca insan yine de anadilinde etkileşimde bulunmayı tercih ediyor. Bununla birlikte, Llama 2 gibi modeller, %5’ten az bir bölümde diğer dillerdeki eğitim verileriyle eğitim almıştır (Şekil 1), diğer birçok model de benzer durumdadır. Dahası, titiz testler olmadan bir modeli çok dilli olarak etiketlemek yanıltıcı olabilir ve maliyetli dağıtım sorunlarıyla sonuçlanabilir.
Çok Dilli Model Eğitimi ve Değerlendirme Zorlukları
Çok dilliliğe sahip yapay zeka modellerinin eğitim ve değerlendirilmesindeki zorluklar şu şekilde açıklanabilir. Bu zorlukların nasıl aşılacağı, LLM’lere Yeni Bilgiler Ekleme atölyesinde daha ayrıntılı olarak ele alınacaktır.
- Parçalı Referanslar: 24 AB dili ve ek yerel varyantları kapsayan ortak, homojen bir veri seti bulunmamaktadır. Mevcut setler, görev tasarımı ve metrikler açısından farklılıklar gösterdiğinden, puanların karşılaştırılması zordur.
- Çeviri Artefaktları: Birçok referans, İngilizceden makine çevirisi ile oluşturulmuş ve bu durum sıklıkla doğal olmayan ifadelerle sonuçlandığından, sonuçları saptırmaktadır.
- Görev Dengesizliği: Ayırt edici görevler (çoktan seçmeli, sınıflandırma) baskınken, üretici görevler (özetleme, açık uçlu SSS) geri planda kalmakta; oysa bunlar gerçek dünya kullanım durumlarının çoğunu desteklemektedir.
- Metrik Problemleri: Yüzeysel metrikler, geçerli kelime sırası değişikliklerini cezalandırır. Örneğin, “Pazar bugün açık” ile “Bugün pazar açık” arasında bir fark vardır. Farklı metrikleri tek bir başlık altında toplamak, önyargıları artırmaktadır.
- Kapsamlı Yetkinlik: Gerçek akıcılık, dil bilgisi, kelime dağarcığı, kültürel yetkinlik, alan bilgisi, söylem, önyargı, zaman geçerliliği, lehçe varyasyonu, yazı biçimi yönetimi ve uzun biçimli tutarlılık gibi en az 10 boyutu kapsamalıdır. Mevcut testler yalnızca bunların bir alt kümesini ele almaktadır.
NVIDIA DLI Atölyesi: LLM’lere Yeni Bilgiler Ekleme
LLM’lere Yeni Bilgiler Ekleme, GTC Paris’te sunulan bir günlük, eğitmen liderliğinde bir atölyedir. Atölyede, açık kaynak LLM’leri alanına özel, çok dilli yapay zeka varlıklarına dönüştürme becerilerini kazanacaksınız. AI model özelleştirmenin tüm döngüsünü ustalaşarak öğrenmek için aşağıdaki dört temel görev üzerinde çalışacaksınız:
Görev 1 – Sistematik Değerlendirme ve Veri Seti Oluşturma: LLM’nin özel alan kavramlarını anlama ve çeşitli dillerdeki performansını hassas bir şekilde tanımlamak için NVIDIA NeMo Değerlendiricisi kullanarak özel değerlendirme benchmark’ları oluşturmayı keşfedeceksiniz. Mühendislik ilerlemesini etkili bir şekilde takip edeceksiniz ve belirli kullanım durumunuz için gerçekten önemli olan metrikleri tanımlamayı öğreneceksiniz; bu, alanına özgü doğruluk veya nüanslı çok dilli anlayış olabilir.
Görev 2 – Gelişmiş Veri Kürasyonu: NeMo Küratörü ile en yeni veri temizleme ve hazırlama hatlarını uygulamayı öğrenin. Kendinize özgü gereksinimlerinize göre yüksek kaliteli veri setleri oluşturmayı öğreneceksiniz; bu, hem alan bilgileri hem de çeşitli çok dilli içerikleri kapsamaktadır. Bu, niş verileri toplama ve entegre etme stratejileri ile birlikte, birden fazla dil, yazı biçimleri ve kültürel bağlamların karmaşıklıklarıyla başa çıkmayı içerir.
Görev 3 – Hedefe Yönelik Bilgi Enjeksiyonu: Yeni bilgi ve yetenekleri LLM’nize etkili bir şekilde entegre etmek için güçlü adaptasyon tekniklerini ustalaşın. Modelinizin uzmanlığını ve küresel erişimini büyük ölçüde artırma yollarını keşfedeceksiniz; bunlar arasında:
- Bağlam içinde öğrenme
- Parametre verimliliği sunan ince ayar (PEFT)
- Alan bilgilerine özgü ve çok dilli korpuslarla devam eden ön eğitim (CPT)
- Hedefli görevler için denetimli ince ayar (SFT)
- Alan uzmanı ve çok dilli tercihlere dayalı doğrudan tercih optimizasyonu (DPO)
Görev 4 – Alan ve Dil için Model Optimizasyonu:NVIDIA NeMo Model Optimizasyonu ve NVIDIA TensorRT-LLM kullanarak gelişmiş damıtma, kantitatif azaltma ve budama tekniklerini uygulayın. Amaç, çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltmak ve operasyonel verimliliği artırmak; aynı zamanda bu optimizasyonların alanınıza özgü görevlerde yüksek performansı koruduğundan emin olmaktır, ayrıca tüm hedef dillerde, düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere sağlam yetenekler sergilemelidir.
Kursu tamamlayarak, spesifik alan gereksinimlerinize uygun, gerçekten çok dilli AI sistemleri geliştirme, dağıtma ve işletme becerisine sahip olacaksınız. Bu sistemler, küresel bir kitleye daha doğru, ilgili ve kültürel olarak uyumlu deneyimler sunmaya hazır olacaktır.
Çok Dilli Yapay Zeka İleri Sürdürülebilir Etki
NVIDIA, dünya genelinde geliştirilmiş veri setleri ve sağlam çok dilli yetkinliklere sahip modeller geliştirmek için organizasyonlarla iş birliği yapmaktadır; ortaklar zaten etkileyici sonuçlar elde etmektedir. Örneğin, Barcelona Süper Bilgi Merkezi gibi gruplarla yapılan iş birlikleri, dil bakımından özelleşmiş görevlerde önemli iyileşmelere yol açmıştır.
Benzer şekilde, EuroLLM gibi girişimlerle gerçekleştirilen ortaklıklar, EuroLLM 9B İstekte gibi güçlü çok dilli AI modellerinin geliştirilmesine öncülük etmiştir. Bu model, 24 resmi AB dilini desteklemekte ve farklı dil pazarlarında soru yanıtlama, özetleme ve çeviri gibi görevlerde mükemmel performans göstermektedir. Bu ortaklıklar, çok dilli yapay zekanın ilerlemesinin önemli bir parçasıdır. Atölyeye katılarak bu gibi gelişmeleri mümkün kılan süreçleri keşfedin.
NVIDIA GTC Paris’te Bizimle Olun
Alanda uzmanlaşmış ve çok dilli yapay zeka konusunda ustalaşma yolculuğunuz NVIDIA GTC Paris‘te başlıyor. Pratik deneyim kazanmak için LLM’lere Yeni Bilgiler Ekleme atölyesine katılmak üzere yerinizi ayırtın.
Daha fazlasını mı istiyorsunuz? GTC Paris’teki bu ilgili oturumlara göz atın:
Özerk Yapay Zeka Uygulamada: Çok Dilli LLM’lerin Oluşturulması, Değerlendirilmesi ve Ölçeklendirilmesi [CWEP1103]: NVIDIA uzmanları, dil modellerini yeni bilgilerle zenginleştirmenin yollarını açıklıyor—özellikle iş, mühendislik veya bilimsel alanlarda yeteneklerini genişletip, yeni diller, kültürler ve değerlere adapte olma süreçlerini incelemektedir.
Avrupa Uygulamaları İçin AI Modelleri Oluşturmak ve Özelleştirmek: Temelden İnce Ayara [GP1046]: Bu panel tartışması, Avrupa’nın kendine özgü kültürel, ekonomik ve toplumsal dokusuna uygun özerk LLM’ler inşa etme stratejik çerçevelerini keşfediyor. BSC ve EuroLLM gibi lider Avrupa model inşaatçılarından içgörülerle birlikte ThinkDeep’den pratik uygulamalar içeriyor.
