Google'ın SAKİNLİĞİ—OpenAI Çözümü mü?

Google'ın yeni özelliği, büyük dil modelleri (LLM'ler) alanında devrim yaratma potansiyeline sahiptir. CALM—Confident Adaptive Language Modeling— adlı çığır açan teknoloji, performans düzeylerinden ödün vermeden GPT-3 ve LaMDA gibi LLM'leri hızlandırmak için tasarlanmıştır.

SAKİN nedir?

CALM, Google'ın arama motorunun doğal dil sorgularını anlama ve yorumlama yeteneğini geliştirmek için geliştirdiği gelişmiş bir dil modeli teknolojisidir. Sürekli Adaptasyon için Dil Modeli anlamına gelir; bu, esas olarak teknolojinin sürekli olarak öğrendiği ve performansını iyileştirmek için uyum sağladığı anlamına gelir.

Google yıllardır dil modeli teknolojisini kullanıyor, ancak CALM, doğal dil sorgularını daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanıyan bir sinir ağı mimarisi üzerine inşa edildiğinden ileriye doğru atılmış önemli bir adım. CALM, bir sorgunun bağlamını analiz edebilen ve anlayabilen dönüştürücü tabanlı bir model kullanır, bu da hangi görevlerin daha fazla çaba gerektirdiğine karar vermesini kolaylaştırır. İnsan beyninin, şirket çapında bir e-posta yazarken gösterdiğimiz çabayı kahvelerimize krema dökmek için harcamamamız için enerjiyi devretmesi gibi, CALM, AI dil modellerini sakinleştirir.

Genel olarak konuşursak, LLM'ler, dildeki kalıpları ve varlık ilişkilerini öğrenmek için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. Örneğin, GPT'nin ilk sürümü 2018 yılında 985 milyon kelimeden oluşan BookCorpus üzerinde eğitildi. Aynı yıl BERT, BookCorpus ve İngilizce Vikipedi kombinasyonu üzerine eğitildi ve toplam 3,3 milyar kelime oldu.

GPT-3 gibi daha yeni LLM'ler daha da büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. GPT-3, 175 milyardan fazla parametreye sahiptir ve yaklaşık 45 TB metin üzerinde eğitilmiştir. GPT-3 için kullanılan eğitim verileri kamuya açıklanmamıştır ancak kitaplar, makaleler ve web siteleri gibi çok çeşitli kaynakları içerdiğine inanılmaktadır.

Şimdi tüm bu verileri bir kütüphanede hayal edin. Kütüphanede tek başına oturuyorsun ve birdenbire insanlar soru sorarak kapıdan içeri girmeye başlıyor. "Bana Güney Amerika tarihinden bahset." "Benim için en iyi süt içermeyen süt hangisi?" "İşletmem, etkileyici pazarlamayı kullanmaktan nasıl yararlanabilir?" "Sosyal medya metni için bana 10 seçenek yazın" "Bir gazeteci gibi davranın ve yaklaşan durgunluk hakkında bana bir metin yazın." Sen de biraz bunalmış olursun, değil mi? Bu sorguları nasıl önceliklendireceğiniz konusunda hiçbir fikriniz yok ve soruyu soran kişiye sunmak için doğru cevabı bulmak için milyonlarca veriyi gözden geçirmeniz gerekiyor.

LLM'lerin onlardan bir şey üretmelerini her istediğimizde yaptığı şey budur - ve neden gün içinde yüksek trafik nedeniyle platformun sizden daha sonra geri dönmenizi istediği noktalar olabilir. Ancak LLM'lerin verileri daha verimli bir şekilde gözden geçirmenin bir yolu olsaydı - her sorgunun hangi bölümlerine öncelik verileceğini, neyin "tam çabaya" karşı "kısmi çabaya" ihtiyaç duyduğunu bilmek için - daha etkili olabilirler.

CALM hakkındaki akademik makale bunu şu şekilde ifade ediyor:

"Transformer tabanlı büyük dil modellerindeki (LLM'ler) son gelişmeler, birçok görevde önemli performans iyileştirmelerine yol açtı.

Bu kazanımlar, modellerin boyutunda ciddi bir artışla birlikte gelir ve potansiyel olarak çıkarım zamanında yavaş ve maliyetli kullanıma yol açar.

Bununla birlikte, uygulamada, LLM'ler tarafından yapılan nesiller serisi, değişen zorluk seviyelerinden oluşur.

Belirli tahminler, modellerin tam kapasitesinden gerçekten yararlanırken, diğer devamlar daha önemsizdir ve azaltılmış bilgi işlemle çözülebilir.

…Genel olarak büyük modeller daha iyi performans gösterse de, benzer performansa ulaşmak için her girdi için aynı miktarda hesaplama gerekmeyebilir (örneğin, girdinin kolay mı zor mu olduğuna bağlı olarak).

Kırmızı = Tam Kapasite/Yeşil = Yarı Kapasiteden Az

Yukarıdaki resim bu fikri çalışırken göstermektedir. Araştırmacılar şunları yazdı:

Renkler, her jeton için kullanılan kod çözme katmanlarının sayısını temsil ediyor; açık yeşil tonlar, toplam katmanların yarısından daha azını gösteriyor. Yalnızca seçilen birkaç belirteç, modelin tam kapasitesini kullanırken (kırmızı renkli), çoğu belirteç için model bir veya birkaç kod çözme katmanından (yeşil renkli) sonra çıkar.

Araştırmacılar ayrıca, bir LLM'de CALM uygulamasının, dil modelinin hızı artırmasına yardımcı olmak için yalnızca minimum değişiklik gerektirdiğini belirttiler. Temel olarak bu, LLM'lerin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde eğitilmelerine olanak tanır, bu da daha fazla bilgiyi işleyebilmeleri ve daha kısa sürede daha doğru sonuçlar üretebilmeleri anlamına gelir.

Bunun, herhangi bir sektördeki işletmeler için bariz etkileri vardır, çünkü bu, içgörü toplayabilecekleri ve daha hızlı ve daha doğru kararlar alabilecekleri anlamına gelir. Ancak tüm bunlar B2B pazarlamacıları için ne anlama geliyor?

CALM'nin B2B Pazarlamacılar İçin Etkileri

İçerik pazarlama

CALM özelliği, pazarlamacıların gerçek zamanlı verilere ve içgörülere dayalı olarak daha doğru ve alakalı içerik oluşturmasına yardımcı olabileceğinden, B2B içerik pazarlama stratejileri üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Daha fazla ve daha iyi verilere erişim sağlayan LLM'ler, pazarlamacıların yeni trendleri ve fırsatları daha hızlı belirlemelerine yardımcı olarak daha hızlı yanıt vermelerine ve rekabette önde olmalarına olanak sağlayabilir. Bu, özellikle hızla gelişen veya bozulmayla karşı karşıya olan endüstrilerde önemli olabilir.

Müşteri Etkileşimi ve Kişiselleştirme

B2B pazarlamacıları, hedef kitlelerinde yankı uyandıran kişiselleştirilmiş içerik sağlayarak müşteri katılım stratejilerini geliştirebilir. LLM'ler, müşteri davranış ve tercihlerindeki kalıpları belirlemeye yardımcı olarak, pazarlamacıların mesajlarını ve içeriklerini daha etkili bir şekilde uyarlamalarına olanak tanır. Bu, hedeflenen mesajlaşmanın büyük bir fark yaratabileceği karmaşık veya teknik ürünlere sahip sektörlerde özellikle önemli olabilir. Pazarlamacılar ayrıca, müşteri sorularına doğru ve ilgili yanıtlar vererek müşteri hizmetlerini geliştirmek için teknolojiden yararlanabilirler.

Tercüme

CALM teknolojisi, küresel pazarlarda faaliyet gösteren B2B şirketleri için çok değerli olabilecek otomatik çeviri araçlarının doğruluğunu ve etkinliğini artırabilir. Çeviri doğruluğunu iyileştirerek CALM, B2B şirketlerinin uluslararası müşterileri ve ortaklarıyla daha etkili iletişim kurmasını sağlayabilir.

Tabii ki, iş B2B pazarlamaya geldiğinde CALM yapbozun sadece bir parçası. Pazarlamacıların değişen tüketici davranışlarından yeni pazarlama kanallarına ve pazarlama taktiklerine kadar kendi alanlarındaki en son gelişmeleri takip etmeleri önemlidir. Pazarlama stratejinizde bu son yapay zeka gelişmelerinde uzmanlaşmak için biraz yardıma ihtiyacınız varsa bize ulaşın.