Fotoğraf: Valentin Antonucci.
Amiral gemisi niteliğindeki yapay zeka algılama modelimiz Pangram Text’e yönelik önemli bir güncellemeyi duyurmaktan büyük heyecan duyuyoruz. Pangram Text artık İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Almanca, Rusça ve Mandarin Çincesi dillerinde yapay zeka tarafından üretilen metinleri, İngilizce metinlerde olduğu gibi sektör lideri bir doğrulukla algılayabiliyor. Çevrimiçi platformları yapay zeka kaynaklı spam’den korumak amacıyla yeni çok dilli modelimizi derhal kullanıma sunuyoruz.
Karşılaştırmalı değerlendirme
Modelimizin İngilizce dışındaki dillerde ne kadar doğru çalıştığını test etmek amacıyla, farklı alanlardan alınan 3 büyük ve çeşitlilik içeren çok dilli metin derlemesi kullanıyoruz: Amazon’daki çok dilli yorumlar, Wikipedia ve XLSum (BBC News International).
Karşılaştırma testinin insan tarafında, geçerlilik kontrol filtrelerimizi geçen rastgele belgelerden örnekler alıyoruz. Karşılaştırma testinin yapay zeka tarafında ise GPT-3.5, GPT-4 ve GPT-4o’nun bir karışımını kullanıyoruz. İlk olarak, büyük dil modelinden (LLM) gerçek belgeyi özetlemesini istiyoruz; örneğin, “Bu inceleme ne hakkında?” Sonra, özet temelinde bir inceleme, makale veya haber metni oluşturmasını istiyoruz. Karşılaştırmayı bu şekilde oluşturmak, etiket gürültüsü olasılığını ortadan kaldırmanın yanı sıra, insan ve AI veri dağılımlarının birbirine olabildiğince benzer olmasını sağlar.
| Dil | Amazon Yorumlarının Doğruluğu | Vikipedi'nin Doğruluğu | XLSum (BBC News) Doğruluk |
|---|---|---|---|
| İspanyolca | 99.59% | 99.75% | 99.75% |
| Fransızca | 98.84% | 99.33% | 98.50% |
| İtalyanca | Yok | 99.82% | Yok |
| Almanca | 99.44% | 99.95% | Yok |
| Portekizce | Yok | 99.83% | 99.70% |
| Rusça | Yok | 98.34% | 99.35% |
| Çince | 99.70% | 99.54% | 98.10% |
Sık Sorulan Sorular
- Bu dilleri destekleyecek şekilde modeli nasıl güncellediniz?
Modelimiz, modern büyük dil modelleriyle benzer bir mimariye dayandığından, yapay zeka algılama başlığını ince ayarlamadan önce temel yapımızın geniş bir çok dilli metin külliyatı üzerinde eğitilmesini sağlamak için büyük ölçekli ön eğitimden yararlanıyoruz. Ayrıca, Rusça ve Çince dahil olmak üzere birçok dili destekleyen bir tokenleştirici kullanıyoruz.
- Neden özellikle bu dilleri seçtiniz?
İnternette kullanılan dillerin çoğunu temsil eden dilleri seçtik.
- Desteklenmeyen bir dilde metin gönderirsem ne olur?
Giriş metninin dilini tespit etmek için Amazon Comprehend'i kullanıyoruz. Dil desteklenmiyorsa, tahmin olarak "Desteklenmeyen Dil" sonucunu döndürürüz.
- Model zamanla daha iyi hale gelecek mi?
Evet, aktif öğrenme yöntemiyle çok dilli veri setimizi genişletmeye devam ettikçe, gelecekteki güncellemelerde İngilizce dışındaki dillerde de performansın iyileştirilmesini bekliyoruz.
- Peki ya diğer diller?
Gelecekte daha fazla dili desteklemeyi planlıyoruz. Desteklenmesini istediğiniz bir dil varsa, lütfen bize bildirin!
Çok dilli yapay zeka algılama hakkında daha fazla bilgi için info@pangram.com adresinden bize ulaşın.
Bradley, bir yapay zeka araştırmacısı ve endüstride derin öğrenme ürünleri geliştirme konusunda uzman bir isimdir. Son olarak, üretken yapay zeka ile ilaç keşfi yapan Absci şirketinde derin öğrenme araştırma grubuna liderlik etmiş ve daha önce Tesla Autopilot’un temel bilgisayar görme ekibinin bir üyesi olarak görev yapmıştır.
Bradley, yüksek lisans öğrencisiyken Stanford Vision Lab bünyesinde derin öğrenme alanında birçok makale kaleme almıştır. Stanford Üniversitesi’nden fizik lisans ve yapay zeka yüksek lisans derecelerine sahiptir. Yapay zekanın yanı sıra eğitim ve felsefe konularına da ilgi duymakta olup, aynı zamanda tutkulu bir golfçüdür.
İlgili makaleler
Pangram 3.2'yi Tanıtıyoruz
Pangram 3.3 ile tanışın!
AI destekli algılama özelliğine sahip Pangram 3.0'ı sunuyoruz
AI Algılayıcıları GPT-5 Karşısında İşe Yarıyor mu?
İnsancı nedir?
Pangram'ın Veri Gizliliğine Olan Taahhüdü
adresinden güncellemelerimize abone olun
