Doğal Dil İşleme (NLP) alanında, derin öğrenme modelleri geleneksel olarak eğitim için büyük etiketli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Ancak Zero-Shot ve Few-Shot öğrenme, yapay zeka modellerinin minimum veriyle görevler arasında öğrenme ve genelleme yapma biçiminde devrim yaratır.
Peki bu kavramlar tam olarak ne anlama gelir?
Yapay Zekada Prompt (Sorgulama – İstem) Nedir?
Prompt, temel olarak istenen yanıtı almak için bir yapay zeka modeliyle nasıl iletişim kurduğunuzla ilgilidir. Tıpkı bir insana talimat verir gibi isteğinizi ifade etme şekliniz çıktının kalitesini büyük ölçüde etkileyebilir.
Örneğin, bir yapay zekadan ”bir e-posta yazmasını” isterseniz, e-postanın tonunu, biçimini veya amacını anlamakta zorlanabilir. Ancak ”Bir müşteriye ürün güncellemesi hakkında resmi bir e-posta yazın” diyerek yönlendirmenizi geliştirirseniz, yapay zeka çok daha alakalı bir yanıt üretebilir.
Yapay zekaya verilen talimat düzeyi, zero-shot ve few-shot yönlendirmelerden hangisini kullandığınızı belirler. Her teknik, modelin kendisine ne kadar bağlam veya örnek veri verildiğine bağlı olarak yanıt üretme becerisini etkiler.
Zero‑Shot Öğrenme Nedir?
Zero-shot prompting, yapay zeka yönlendirmesinin en basit şeklidir. Bir yapay zeka modelinden, önceden herhangi bir örnek vermeden bir görevi yerine getirmesini istemek anlamına gelir. Yapay zeka, bir yanıt oluşturmak için tamamen eğitildiği büyük miktarda bilgiye güvenir.
Örneğin, basitçe ”Yapay zeka nedir?” yazarsanız, yapay zeka, bu terim hakkındaki mevcut anlayışına dayanarak bir yanıt üretir. GPT-4 gibi yapay zeka modelleri kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitildiğinden, ek bağlam olmadan bile şaşırtıcı derecede doğru yanıtlar verebilir.
Zero‑shot öğrenmenin artıları ve eksileri
Zero-shot öğrenmeyi kullanmanın en büyük avantajı, yeni görünmeyen sınıfları tahmin etmek için modelin zaten bildiklerini kullanarak etiketli verilere olan ihtiyacı azaltmasıdır. Ayrıca yapay zeka modellerinin kalıpları tanımasına, olağandışı verileri tespit etmesine, yeniden eğitim almadan (daha fazla kaynak gerektirir) bilgiyi genişletmesine ve hatta sanat veya müzik yaratmasına yardımcı olur.
Bu avantajlara rağmen bazı dezavantajları da vardır. Karmaşık görevleri yerine getirirken daha az doğru olabilir, iyi kalitede yardımcı bilgilere bağlıdır ve önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirir. Tahminlerin açıklanması da zor olabilir ve eğitim verilerinden kaynaklanan önyargıları yansıtabilir.
Peki Zero-Shot ne zaman kullanılır?
Bu yöntem genel sorgular, gerçeklere dayalı sorular veya basit içerik oluşturma için uygundur. Bir tanıma, özete veya genel bir yanıta ihtiyacınız varsa, zero-shot istem hızlı ve etkili bir çözüm olabilir.
Ancak sınırlamaları vardır. Yapay zeka tamamen önceden eğitilmiş bilgiye dayandığından, yanıt nüans, yaratıcılık veya özgünlükten yoksun olabilir. Belirli bir yazı stiline veya formata sahip bir yanıta ihtiyacınız varsa, tek başına zero-shot yönlendirme yeterli olmayabilir.
Zero‑Shot Öğrenmenin Önemi
Zero‑shot öğrenme, olası her sınıf için yeterli eğitim verisi toplamanın pratik olmadığı veya imkansız olduğu durumlarda çok önemlidir. Bu durum genellikle nadir hastalıkların bir modelin öğrenmesi için yeterli örneğe sahip olmayabileceği tıbbi görüntüleme gibi alanlarda söz konusudur. Zero‑shot öğrenmeden yararlanarak, bir model bu senaryolarda yine de doğru tahminler yapabilir.
Ayrıca zero‑shot öğrenme, bazı sınıfların diğerlerinden çok daha fazla örneğe sahip olduğu veri dengesizliği sorununu azaltmaya yardımcı olabilir. Geleneksel makine öğreniminde bu durum, çoğunluk sınıfına karşı önyargılı modellere yol açabilir. Ancak zero‑shot öğrenme ile bir model, azınlık sınıflarının çok fazla örneğini görmemiş olsa bile bunları tanımayı öğrenebilir.
Few‑Shot Öğrenme Nedir?
Few-shot yönlendirme, yanıt istemeden önce birden fazla örnek sunarak işleri bir adım öteye taşır. Yapay zekanın kalıpları, stilleri ve nüansları daha iyi anlaması için tek bir örnek yerine birkaç örnek verilir. Örneğin, yapay zekanın yüksek kaliteli ürün açıklamaları oluşturmasına ihtiyacınız varsa, aşağıdaki istemleri verebilirsiniz:
Örnek ürün açıklamaları
- Bu organik pamuklu bez kırmızı çanta şık, göz alıcı ve dayanıklıdır. Bu da onu plastik poşetlere mükemmel bir çevre dostu alternatif haline getirir.
- Porselen kupaların aksine paslanmaz çelik seyahat kupası kahvenizi saatlerce sıcak tutar. Sürekli hareket halindeki profesyoneller için tasarlanmıştır.
Bu ürün açıklamalarından yola çıkarak, bambu diş fırçası için benzer bir ürün açıklaması yazabilir misin?
Yapay zeka, birden fazla örneği analiz ederek kalıpları belirleyebilir ve sağlanan örneklerle uyumlu daha yüksek kaliteli yanıtlar üretebilir.
Örnek
Örneğin, bir modeli özellikle bir kediyi veya köpeği tanıması için eğitmek yerine amaç ona hayvanları benzerlik ve farklılıklarına göre nasıl ayırt edeceğini öğretmektir. Eğitimden sonra modele iki hayvan resmi gösterirseniz, bu hayvanları daha önce görmüş olması gerekmeyecektir. Öğrendiği kalıplara dayanarak resimdeki hayvanların benzer olup olmadığını anlayabilir.
Peki Few-shot neden daha güçlüdür?
Az sayıda komut istemi özellikle karmaşık içerik oluşturma, yapılandırılmış yanıtlar ve teknik görevler için kullanışlıdır. Ayrıntılı bir rapor yazıyorsanız, yasal bir belge hazırlıyorsanız veya bir pazarlama kampanyası oluşturuyorsanız, birden fazla örnek sunmak yapay zekanın daha tutarlı, bağlamsal olarak doğru ve özel çıktılar üretmesini sağlar.
Hata olasılığını önemli ölçüde azaltır ve yapay zekanın bilgileri doğru şekilde genelleme yeteneğini geliştirir. Bununla birlikte, ana dezavantajı, birden fazla örnek oluşturmanın daha fazla çaba gerektirmesi ve zero-shot’a biraz daha zaman alıcı olmasıdır.
Few‑Shot Öğrenmenin Önemi
Aşağıdaki listede few-shot öğrenmenin neden önemli olduğuna dair temel nedenler özetlenmektedir:
İnsan gibi öğrenmek için test tabanı
İnsanlar birkaç örnek gördükten sonra el yazısı karakterler arasındaki farkı tespit edebilir. Ancak bilgisayarlar gördüklerini sınıflandırmak ve el yazısı karakterler arasındaki farkı tespit etmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Az sayıda örnekten öğrenme, bilgisayarların insanlar gibi az sayıda örnekten öğrenmesinin beklendiği bir test tabanıdır.
Nadir durumlar için öğrenme
Makineler, few-shot öğrenmeyi kullanarak nadir durumları öğrenebilir. Örneğin, hayvan görüntülerini sınıflandırırken, few-shot öğrenme teknikleriyle eğitilen bir makine öğrenimi modeli, az miktarda ön bilgiye maruz kaldıktan sonra nadir bir türün görüntüsünü doğru bir şekilde sınıflandırabilir.
Veri toplama çabasının ve hesaplama maliyetlerinin azaltılması
Few-shot öğrenme, bir modeli eğitmek için daha az veri gerektirdiğinden, veri toplama ve etiketleme ile ilgili yüksek maliyetler ortadan kalkar. Düşük miktarda eğitim verisi, eğitim veri kümesinde düşük boyutluluk anlamına gelir ve bu da hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir.
Zero‑Shot Öğrenme Nasıl Çalışır?
Zero-shot öğrenme, çeşitli veri kümeleri üzerinde yapılan ön eğitimden ortaya çıkar. Bu veri kümeleri modeli çok çeşitli örüntülere ve ilişkilere maruz bırakarak görevler arasında genelleme yapmasını sağlar. Örneğin, kitaplardan, web sitelerinden ve küresel verilerden alınan metinler üzerinde ön eğitimden geçirilmiş bir dil modeli, özel olarak çeviri için eğitilmemiş olsa bile birden fazla dilin yapısını anlayabilir. Bu genelleştirilmiş bilgi, modelin daha önce hiç karşılaşmadığı görevlerin üstesinden gelmesini sağlar.
Few‑Shot Öğrenme Nasıl Çalışır?
Few-shot öğrenme genellikle modelin anlayışını geliştirmek için minimum etiketli verinin sağlandığı ince ayar veya talimat ayarını içerir. Model, ön eğitim sırasında öğrendiği kalıplar sayesinde birkaç örnek alabilir ve yeni görevin kurallarını veya yapısını tahmin edebilir.
Zero-Shot Öğrenmeyi Kimler Kullanır?
Araştırmacılar, geleneksel denetimli öğrenmenin sınırlarını zorlayarak daha genelleştirilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmak için zero-shot öğrenmeyi kullanır.
- Teknoloji Şirketleri: Google, Microsoft gibi teknoloji devleri ve startup’lar, yeni durumları otonom olarak ele almak için yapay zeka modellerinde zero-shot öğrenmeden yararlanır.
- Sektörler: Sağlık, finans ve perakende dahil olmak üzere birçok sektör, görünmeyen senaryoları veya eğilimleri tahmin etmek için zero-shot öğrenmeden yararlanarak karar verme yeteneklerini geliştirir.
- Gündelik Kullanıcılar: Arama motorları, sanal asistanlar ve öneri sistemleri gibi her gün kullandığımız ürünler, daha akıllı bir kullanıcı deneyimi sağlamak için zero-shot öğrenmeye güvenir.
Zero‑Shot vs Few‑Shot
Zero-shot ve few-shot öğrenmenin farklılıkları aşağıdakileri içermektedir:
- Eğitim Örnekleri: Yeni sınıflar için zero-shot öğrenmede hiçbir örnek sunulmazken, few-shot öğrenmede küçük bir etiketli örnek kümesi kullanılır.
- Öğrenme Yaklaşımı: Zero-shot yöntemi, tahminlerde bulunmak için nitelik veya açıklamalar gibi anlamsal bilgilere dayanırken, few-shot yöntemi yeni görevlere hızla uyum sağlamak için meta öğrenme tekniklerini kullanır.
- Veri Gereksinimleri: Zero-shot öğrenme, görülmeyen sınıfları ele almak için dolaylı veya yardımcı verilere bağlıdır; few-shot öğrenme ise yeni sınıf başına yalnızca bir avuç etiketli örneğe ihtiyaç duyar. Her iki yaklaşım da temiz, doğru ve ilgili yüksek kaliteli verilerle desteklendiğinde en iyi performansı gösterir.
- Uygulamalar: Zero-shot öğrenme, yeni kategoriler herhangi bir etiketli örnek olmadan geldiğinde idealdir; few-shot öğrenme ise birkaç etiketli örnek bile mevcut olduğunda daha iyi çalışır.
- Zorluklar: Görünmeyen sınıflar önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa veya anlamsal bilgi zayıfsa, zero-shot yaklaşımında tahminler zarar görebilirken, few-shot yaklaşımında sınırlı örnekler her zaman temsil edici olmayabilir.
Hangi Yaklaşımı Seçmelisiniz?
Bu iki tekniği karşılaştırmanın en önemli nedeni, her birinin ne zaman kullanılacağını anlamaktır. Bu karar büyük ölçüde görevin niteliği ve yapay zeka modeli için eğitim verilerinin mevcudiyeti gibi faktörlere bağlıdır.
Zero-shot öğrenme, yeni bir görev için doğrudan örnek olmadığında kullanışlıdır, ancak model benzer görevlerden ilgili bilgileri kullanabilir. Tahminler yapmak için önceki verilerden gelen kalıplara veya ekstra bilgilere (açıklamalar gibi) dayanır. Yapay zeka modeliniz için herhangi bir eğitim veriniz yoksa bu yaklaşım en iyi seçimdir. Uygulama örnekleri arasında bilinen dillere benzerlikleri kullanarak yeni bir dili çevirmek, tanımlayıcı özellikleri kullanarak yeni ürünleri sınıflandırmak ve görünmeyen nesneleri etiketlerine göre tanımlamak yer alır.
Buna karşılık, az sayıda eğitim verisinin mevcut olduğu durumlarda few-shot öğrenme en iyi şekilde kullanılır. Modelin sadece birkaç veri noktasından öğrenerek hızla gelişmesine ve uyum sağlamasına olanak tanır. Örneğin, müşteri e-postalarını sınıflandırmakta zorlanan bir yapay zeka sistemi, birkaç etiketli örnek gördükten sonra daha iyi performans gösterebilir.
Zero‑Shot ve Few‑Shot Öğrenmenin Geleceği
Yapay zeka gelişmeye ve neredeyse her sektöre girmeye devam ederken, zero-shot ve few-shot öğrenme, yenilikleri yönlendiren hayati kavramlardır. Bu teknikler, çok az veriyle yapay zeka modelleri oluşturmamızı sağlayarak tüm süreci daha esnek ve verimli hale getirir.
Örneğin, çevrimiçi bir sanal asistan kuran küçük bir işletmeyi düşünün. Few-shot öğrenme ile model, sadece birkaç örnek gördükten sonra müşteri sorgularına yanıt vermeye başlayabilir. Benzer şekilde, zero-shot öğrenme ile yapay zeka sohbet robotu, doğrudan eğitilmediği soruları bile (argo veya kültürel referansları anlamak gibi) ekstra veriye ihtiyaç duymadan halledebilir.
Sonuç olarak, sorgulama teknikleri, LLM’ler ile pratik dil tabanlı makine öğrenimi görevleri arasında bir köprü haline gelmiştir. Önceden etiketlenmiş veri gerektirmeyen Zero-shot, bu modellerin genelleme ve yeni sorunlara uyum sağlama potansiyelini ortaya koymaktadır. Ancak, ince ayara kıyasla benzer/daha iyi performans elde etmekte başarısız olmaktadır. Çok sayıda örnek ve kıyaslama performansı karşılaştırmaları, few-shot yönlendirmenin çeşitli görevlerde ince ayar yapmaya cazip bir alternatif sunduğunu göstermektedir. Bu teknikler, istemler içinde birkaç etiketli örnek sunarak modellerin minimum etiketli veriyle yeni sınıflara hızla adapte olmasını sağlar.
En Çok Sorulan Sorular
1. Zero-shot ve few-shot öğrenme arasındaki fark nedir?
Zero-shot öğrenme, mevcut bilgiden yararlanarak herhangi bir doğrudan örnek olmadan yeni görevler için sonuçları tahmin eder. Buna karşılık, few-shot öğrenme yeni görevleri öğrenmek için sadece birkaç etiketli örnek kullanarak hızlı bir şekilde adapte olur.
2. Zero-shot öğrenmeye örnek nedir?
Zero-shot prompting’e örnek olarak, bir yapay zekadan bir cümleyi daha önce hiç görmemiş olsa bile Fransızcaya çevirmesini istemek verilebilir. Model, çeviriyi oluşturmak için genel dil becerilerini kullanır.
3. Zero-shot öğrenme nedir?
Zero-shot öğrenme, bir yapay zeka modelinin daha önce karşılaşmadığı görevleri yerine getirmek için önceki bilgilerini kullandığı bir tekniktir. Belirli eğitim örneklerine ihtiyaç duymadan tahminler yapmak için anlamsal ilişkileri kullanır.
4. Zero-shot öğrenmeye karşı few-shot öğrenme nedir?
Zero-shot öğrenme, yeni görevlerle herhangi bir örnek olmadan ilgilenir, geniş ve önceden öğrenilmiş bilgiye dayanır. Öte yandan az sayıda örnekle öğrenme, yalnızca birkaç örnek kullanarak uyum sağlar ve sınırlı veri mevcut olduğunda etkili olur.
5. Prompt’lardaki örnekler nedir?
Prompt’lardaki örnekler, yapay zeka modellerinin görevi daha iyi anlamasına yardımcı olmak için örnek girdiler ve çıktılar sağladığımız In-Context Learning’in (ICL) bir parçasıdır. Bu teknik, modellerin ek eğitime veya ince ayara ihtiyaç duymak yerine doğrudan prompt’tan gömülü örneklerden öğrenmesine olanak tanır. Özellikle talimatların tek başına yeterli olmayabileceği veya çıktıda belirli bir yapı veya stilin gerekli olduğu görevler için kullanışlıdır.
6. Few‑shot ipucuyla yönlendirmenin gerçek dünyadaki uygulamaları nelerdir?
Few‑shot ipucu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli alanlara uygulanabilir:
- Duygu analizi ve konu kategorizasyonu
- Bilgi çıkarma
- Yaratıcı içerik üretimi
- Adlandırılmış varlık tanıma
- Makine çevirisi
- Kod oluşturma
- Soru cevaplama sistemleri
- Konuşma senaryoları
7. Few-shot istemine kaç örnek dahil etmeliyim?
En uygun örnek sayısı çeşitli faktörlere bağlıdır:
- Basit görevler: 2-5 örnek genellikle yeterlidir
- Karmaşık görevler: Yaklaşık 10 örnek
- Araştırma senaryoları: Bazı araştırmacılar 100’den fazla örnek kullanır.
Örnek sayısını seçerken modelin bağlam penceresi sınırlamalarını göz önünde bulundurun ve aşırı uyumdan kaçının.
