Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektördeki önde gelen AI haberleri için en son güncellemeleri ve özel içerikleri alın. Daha Fazla Bilgi
Bilim insanları, veri seli altında kalmış durumda. Her yıl milyonlarca araştırma makalesinin yayınlandığı günümüzde, en istekli uzmanlar bile kendi alanlarındaki son gelişmeleri takip etmekte zorlanıyor.
Yeni bir yapay zeka sistemi olan OpenScholar, araştırmacıların bilimsel literatürü nasıl erişip değerlendireceklerini ve sentezleyeceklerini köklü bir şekilde değiştirmeyi vaat ediyor. Allen Institute for AI (Ai2) ve Washington Üniversitesi tarafından geliştirilen OpenScholar, ileri düzey bulma sistemleri ile hassas şekilde eğitilmiş bir dil modelini birleştirerek karmaşık araştırma sorularına atıf destekli ve kapsamlı yanıtlar sunuyor.
OpenScholar’ın Yapay Zeka Süreci
OpenScholar, 45 milyondan fazla açık erişim akademik makaleden oluşan bir veri havuzuna entegre edilmiş bir model kullanıyor. Bir araştırmacı soru sorduğunda, OpenScholar hazırladığı yanıtlara önceden eğitilmiş bilgilerden değil, doğrudan ilgili makaleleri bulup, bulguları sentezleyerek bir yanıt oluşturuyor.
Bu gerçeğe dayalı yanıt verme yeteneği, OpenScholar’ın kesin bir özelliği. Yeni bir kıyaslama olan ScholarQABench ile yapılan testlerde, OpenScholar, sonuçların doğruluğu ve atıf doğruluğu gibi alanlarda üstün bir performans gösterdi. Hatta GPT-4o gibi çok daha büyük özel modellere karşı bile başarısız olmakla suçlandığı yerlerde bile ön plana çıktı.
Açık Kaynak ve Büyük Teknoloji Arasında Mücadele
OpenScholar, kapalı ve özel sistemlerin giderek baskın olduğu bir zamanda sahneye çıkıyor. Örneğin, GPT-4o ve Claude gibi modeller etkileyici yetenekler sunmakta, ancak pahalı, opak ve birçok araştırmacı için erişilemez durumda. OpenScholar, bu durumu tamamen tersine çevirerek tamamen açık kaynaklı bir sistem oluşturuyor.
OpenScholar ekibi, sadece dil modeli kodunu değil, aynı zamanda tüm bulma süreçlerini, bilimsel görevler için ince ayar yapılmış bir 8 milyar parametreli modeli ve bilimsel makaleler veri havuzunu da yayımladı. Araştırmacılar, bu sistemin “bilim asistanı LM” için tamamlanmış bir pipelinin ilk açık sürümü olduğunu söylüyor.
Yeni Bilimsel Yöntem: AI ile Araştırmada Ortaklık
OpenScholar projesi, bilimde AI’nın rolü üzerine önemli sorular ortaya atıyor. Sistem, literatürü sentezleyebilme yeteneği ile etkileyici olsa da, yanıtları her zaman mükemmel değil. Uzman değerlendirmelerinde, OpenScholar’ın yanıtları insan yazılı yanıtlarından %70 oranında daha fazla tercih edildi, ancak geri kalan %30’luk kısımda ise modelin bazı eksiklikleri olduğu görüldü.
Bu sınırlamalar, AI araçlarının insan uzmanlığı ile birlikte düşünülmesi gerektiğini vurguluyor. OpenScholar, araştırmacılara zaman alıcı literatür sentezleme görevlerinde yardımcı olarak, onların bilgi yorumlama ve ilerletme konusundaki odaklarını artırmalarına olanak tanıyor.
Özetlemek gerekirse, OpenScholar, bilimsel bilgisini işleme, anlama ve sentezleme kapasitesi ile AI destekli araştırmalarda yeni bir dönem başlatıyor. Araştırmacılar, tüm kaynakları açık bir şekilde paylaşarak, bu alandaki ilerlemeleri hızlandırmayı umuyor.