Yapay zeka sürekli gelişim gösterirken, model eğitimi için kullanılan verilerin kalitesi de son derece önemlidir. Yüksek kaliteli veriler, modellerin doğru, güvenilir ve çeşitli uygulamalar arasında iyi bir şekilde genelleşmesine olanak tanır. Son dönemde düzenlenen NVIDIA web semineri, Yüksek Kaliteli Multimodal Veri İşleme ile Üretken AI Model Doğruluğunu Artırma, veri kürasyonunun ve işleme süreçlerinin karmaşıklıklarına derinlemesine bir bakış sundu ve NVIDIA NeMo Curator’ün yeteneklerini ön plana çıkardı.
Bu yazıda, web seminerinin en önemli noktalarını paylaşacağız ve veri kürasyonunun önemi, sentetik veri üretiminin rolü ile geliştiricilerin tam özelleştirilmiş ve ölçeklenebilir veri işleme hatları oluşturmak için sahip olduğu çeşitli özelliklere odaklanacağız.
Veri Kürasyonunun Önemi
Veri kürasyonu, üretken yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde kritik bir adımdır. Bu süreç, verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve eğitim için uygun hale getirilmesini kapsar.
Web semineri, üretken modellerin, eğitildikleri verilere dayalı bir anlayış geliştirdiğini vurguladı. Bu nedenle, verilerin tekrarlardan, kişisel tanımlanabilir bilgilerden (PII) ve toksik içerikten arındırılmış olması büyük önem taşır.
Doğru veri kürasyonu, hem eğitim süresini kısaltır hem de model kalitesini artırır; bu da güçlü yapay zeka sistemleri inşa etmek isteyen geliştiriciler için hayati bir süreçtir.
NeMo Curator’ün Tanıtımı
NeMo Curator, ham veri kümelerinizden en yüksek değeri çıkararak, yüksek kaliteli ve kullanılabilir verilere dönüştürmenize yardımcı olmak için tasarlanmış güçlü bir araçtır. Veri hacimlerinin hızla artmasıyla birlikte, ölçeklenebilir ve verimli bir veri hattı oluşturmak her zamankinden daha önemli hale gelmiştir.
NeMo Curator, metin, görüntü ve video gibi farklı modalitelerin işlenmesini destekler ve verileri hızlı ve verimli bir şekilde 100+ PB’a kadar ölçeklenebilir. Bu, modellerinizin güncel kalmasını sağlarken model sapmasını önler.
NeMo Curator, iş süreçlerinize uygun bir şekilde veri işleme hatları oluşturmanızı sağlayan, özelleştirilebilir ve modüler bir arayüz sunar.
Metin İşleme Hatları
NeMo Curator, metin için geniş kapsamlı veri işleme hatları oluşturma özellikleri sunar.
Bir referans hattı, içeriklerin internetten veya özel kaynaklardan çıkarılması ile başlar, ardından içeriklerin Parquet veya JSON gibi standart bir formata dönüştürülmesi gerçekleşir. Sonrasında, veri temizleme süreci devreye girer; bu aşamada gereksiz metinler temizlenir, tüm Unicode karakterleri birleştirilir ve tekrarlanan bilgiler atılır. Ayrıca, değerli bilginin korunması için içeriklerin benzersizliğini sağlayan kesin, bulanık ve anlamsal deduplication filtreleri kullanılır.
Son olarak, NeMo Curator, verilerin kalitesini artırmak için kalite filtreleri ekleyerek, model eğitimine hazır hale getirmek için gerekli metadata ve notları ekler.
Görüntü ve Video İşleme Hatları
Web seminerinde, görüntü ve video işleme için kanonik hatlar ve mevcut denemelerinize açılan olanaklar tartışıldı.
Yüksek düzeyde, görüntü işleme hatları; temizleme ve ön işleme, model tabanlı filtreleme, anlamsal deduplication ve parçalama adımlarını içerir. Görüntü kürasyonu hakkında daha fazla bilgi için, NeMo Curator’de Görüntü Kürasyonu başlıklı GitHub eğitimine göz atabilirsiniz.
Video işleme hatları ise; bölme ve yeniden kodlama, filtreleme, not verme, deduplication ve veri kümesi oluşturma gibi bir dizi adımdan oluşur. Video işleme desteği ile ilgili bilgi almak için, NVIDIA Üretken AI Haberleri bültenine kaydolabilirsiniz.
Sentetik Veri Üretimi
Sentetik veri üretimi, tamamen yeni veri kümeleri oluşturmak veya mevcut olanları artırmak için oldukça etkili bir araçtır, özellikle gerçek dünya verilerinin eksik olduğu veya temin edilmesinin zor olduğu durumlarda.
Web semineri boyunca, NVIDIA NeMo Curator’un büyük dil modellerini (LLM’ler) kullanarak sentetik kayıtlar oluşturma yeteneği sergilendi. Prompt şablonları kullanarak, çeşitli veri türleri oluşturabilir ve ardından bu verilerin kalitesini değerlendirmek için ödül modelleri kullanabilirsiniz. Bu iteratif süreç, sentetik verilerin oluşturulmasını ve küratörlüğünü geliştiren bir yöntemdir ve nihai veri kümesinin kapsamlı ve yüksek kaliteli olmasını sağlar.
NeMo Curator, hızlı bir başlangıç yapmak için önceden oluşturulmuş hatlar ile kullanıcılarına yardımcı olur. Ayrıca, özelleştirilebilir bileşenlerin mevcut iş akışlarına entegrasyonunu da sağlar.
Dünyaca Üst Düzey Performans
Birçok büyük veriyle çalışırken, ölçeklenebilirlik kritik bir endişe kaynağıdır.
Web semineri, NeMo Curator’un petabayt düzeyindeki verileri işleme yeteneğinin arkasındaki GPU hızlandırmalı mimarinin önemini vurguladı. NVIDIA RAPIDS kütüphanelerini (cuDF, cuGraph, cuML) kullanarak ve Ray ile video işleme, Dask ile metin ve görüntü işleme araçlarını entegre ederek, veri işleme hatlarınızı 17 kat daha hızlı bir şekilde ölçekleyebilirsiniz.
Bu ölçeklenebilirlik, veri işleme hatlarının yapay zeka model eğitiminin artan talepleriyle birlikte büyümesini sağlar.
Başlamak İçin Neler Gerekir?
Veri işleme hatları oluşturmak, özellikle farklı veri modaliteleri ile başa çıkmak zor olabilir.
Web semineri, optimize edilmiş modeller ve sentetik veri üretimine yönelik eksiklikler gibi yaygın zorlukları ele aldı. NVIDIA’nın, önceden eğitilmiş modelleri ve kurumsal desteği gibi çözümleri, bu engellerin üstesinden gelmenize yardımcı olur.
NeMo Curator, şu şekillerde erişilebilir:
- NeMo Framework konteyneri
- /NVIDIA/NeMo-Curator GitHub deposu
- /nemo-curator Pypi paketi
Üretim aşamasında başlamak için, NVIDIA AI Enterprise lisansı oluşturun ve üretime hazır şubeler, güvenlik güncellemeleri, API istikrarı ve NVIDIA AI uzmanlarından destek elde edin.
Sonuç
NVIDIA web semineri, üretken yapay zeka modeli geliştirilmesinde yüksek kaliteli verilerin önemini vurguladı. NeMo Curator ile, veri kürasyonu, sentetik veri üretimi ve ölçeklenebilir veri işleme hatları kurma konusunda güçlü kaynaklara erişim sağlıyorsunuz.
Yapay zeka alanı büyümeye devam ederken, veri kalitesi ve işleme konuları başarılı model geliştirme süreçlerinin merkezinde yer almaya devam edecektir. Veri işlemenin zorluklarını ele alarak, verimlilik ve doğruluğu artıran çözümler sunarak NVIDIA, sizi yeni nesil yapay zeka modelleri inşa etmek için destekliyor.
Daha fazla bilgi için Yüksek Kaliteli Multimodal Veri İşleme ile Üretken AI Model Doğruluğunu Artırma seminerini izleyebilirsiniz.
