Yapay zeka dünyası sürekli olarak gelişiyor ve yapay zeka araştırmalarındaki son bir atılım, işleri bir sonraki seviyeye taşıdı. Yeni bir makale, yapay zeka modellerinin kendi hatalarından ders çıkarmasını ve zaman içinde gelişmesini sağlayan dinamik belleğe ve öz-yansıma yeteneklerine sahip otonom bir ajan olan “Reflection”ı (Yansıma) tanıtıyor. Bu gelişme, yapay zeka modellerine insan benzeri muhakeme yetenekleri kazandırıyor ve performansta önemli bir artış vaat ediyor.
Yansıma Nedir ve Neden Bu Kadar Önemli?
Mevcut yapay zeka modellerinin en büyük zayıflıklarından biri, hatalarından ders çıkaramamalarıdır. Yansıma, bir ajana dinamik bellek ve öz-yansıma yetenekleri kazandırarak, mevcut muhakeme, izleme ve göreve özgü eylem seçimi yeteneklerini geliştirerek bu sorunu çözüyor. Basit bir ifadeyle, model artık gerçekleştirdiği eylemleri ezberleyebilir, bu eylemleri gözden geçirebilir ve hatalarını düzeltebilir.
Bu yaklaşımın harika yanı, GPT-4 modelleriyle sınırlı olmaması; ince ayar yapmaya gerek kalmadan herhangi bir büyük dil modeliyle çalışabilmesi. Yansıma modeli, ödül fonksiyonunu değerlendirir ve orijinal büyük dil modelinin alması gereken eylemi güncelleyerek performansta büyük bir artış sağlar.
Orijinal Yansıma Makalesi
Orijinal yansıma makalesi, muhakeme yeteneğini sergileyen iki farklı veri kümesi üzerindeki sonuçları sunmaktadır:
- Hotpot QA: Dil modelinin birden fazla belge arasında muhakeme yapmasını gerektiren, çeşitli ve açıklanabilir çok adımlı soru cevaplama için bir veri kümesi.
- ELF World: Etkileşimli öğrenme için metin ve somut ortamları hizalama, metin girdilerini ve çıktılarını fiziksel dünyayla birleştirerek modelin metin istemlerini kullanarak fiziksel dünyayla etkileşim kurmasına olanak tanır.
Bu modellere yansıma eklemek, ince ayar yapmaya gerek kalmadan önemli performans iyileştirmelerine yol açtı.
Makale Hakkındaki Yanılgıları Giderme
Birçok kişi yanlışlıkla makalenin GPT-4 kullandığına inanıyor, ancak aslında GPT-3 ve 3.5 (ChatGPT) kullanıyor. Bu ayrım önemlidir çünkü yansımanın Auto GPT ile birleştirilmesi olasılığını ortaya çıkararak, yapay zeka modellerinin görevleri anında değiştirmesine ve gerçek zeka sağlamasına olanak tanır.
Eylemde Yansıma: Bir Örnek
Bir Hotpot QA görevinde, modelin belirli bir dizideki rolüyle tanınan bir oyuncunun adını bulması gerekiyordu. Başlangıçtaki başarısız bir girişimin ardından, model arama stratejisindeki hatayı belirlemek, düzeltmek ve sonuç olarak doğru cevabı bulmak için yansımayı kullandı. Bu, bir insanın bir soruna nasıl yaklaşacağına, hatalarını yansıtacağına ve stratejisini buna göre ayarlayacağına dair tam olarak bir örnektir.
Sınırlamalar ve Kesin Doğruluğun Olmadığı Durumları Ele Alma
Makalenin önemli bir sınırlaması, çalışması için kesin doğruluğa ihtiyaç duymasıdır. Ancak, birçok gerçek dünya durumunda, kesin bir doğruluk veya tek bir optimal çözüm yoktur. Makalenin yazarları, insan problem çözme yöntemlerini yansıtan, kendi anlayışlarına dayalı dahili bir test paketi oluşturan ve ardından çözümleri testlerin çoğunu karşılayana kadar ayarlayan bir yöntem önermektedir.
Doğru sözdizimsel ve semantik kod üretimi yerine doğru sözdizimsel ve semantik test üretimine doğruluk darboğazını kaydırarak, model daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşabilir.
Yapay Zekanın ve Yansımanın Geleceği
Yansıma yeteneklerine sahip yapay zeka modelleri daha yaygın hale geldikçe, yapay zeka tarafından oluşturulan kodda ve diğer karmaşık görevlerde önemli iyileşmeler görmeyi bekleyebiliriz. Yapay zeka modelleri, kendi çalışmalarını yineleyerek geliştirme yeteneğiyle, sorunları çözmede ve çözümler üretmede daha verimli ve etkili hale gelecektir.
Yapay zeka alanında yaptığımız gelişmeleri yansıtmamız ve onu hangi yöne götürmek istediğimizi düşünmemiz insanlar olarak bizim için çok önemlidir. Yapay zeka muhakemesindeki bu atılım sadece bir başlangıç ve önümüzde daha heyecan verici gelişmelerin olduğuna şüphe yok.
Prompt Engineering Tarafından Video
Referanslar:
- Reflexion makalesi: https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf
- Reflexion Üzerine Düşünceler Blog Gönderisi: https://nanothoughts.substack.com/p/reflecting-on-reflexion
- HotpotQA makalesi: https://arxiv.org/pdf/1809.09600.pdf
- Alfworld makalesi: https://arxiv.org/pdf/2010.03768.pdf
- AutoGPT: https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
- HumanEval: https://arxiv.org/pdf/2107.03374.pdf
