GenAI 6: Yapay Zeka Nasıl Öğrenir? 3 Temel Aşama (Pretraining, Fine-Tuning, RLHF) скачать в хорошем качестве

GenAI 6: Yapay Zeka Nasıl Öğrenir? 3 Temel Aşama (Pretraining, Fine-Tuning, RLHF)

Generative AI video serimizin 6. bölümüne hoş geldiniz! Bu videoda, yapay zeka modellerinin perde arkasına iniyor ve "Modeller nasıl öğrenir?" sorusunun cevabını arıyoruz. Ders notları ve kitabı için : https://onkupon.com/product/uretken-y... Eğitim Serisinin tamamına erişmek için :    • GenAI : Üretken Yapay Zeka   Eğitim serisinin sertifika sınavına erişim için : https://onkupon.com/egitim/uretken-ya... Bir yapay zekayı sıfırdan eğitmenin 3 temel aşamasını basit bir kütüphane analojisiyle açıklıyoruz: Pre-training (Ön Eğitim): Yapay zekanın tüm kütüphaneyi okuyarak bilgiyle donatılması. Fine-Tuning (İnce Ayar): O bilgiyi belirli görevler (soru-cevap, makale yazma vb.) için nasıl kullanacağını öğrenmesi. RLHF (İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme): İnsanların verdiği geri bildirimlerle cevaplarını sürekli iyileştirmesi. Ayrıca, bu eğitim sürecindeki en büyük zorlukları da masaya yatırıyoruz: Veri telifi sorunları, cinsiyet ayrımcılığı gibi öğrenilen toplumsal yanlılıklar ve etik "alignment" problemi. Sizce yapay zekanın insanlığın tüm verisinden (tüm hatalarıyla birlikte) öğrenmesi bir risk mi, yoksa fırsat mı? Yorumlarda tartışalım! Zaman Kodları (Timestamps) 0:00 - Generative AI Serisi 6. Bölüm: Giriş 0:50 - Ana Soru: Modeller Nasıl Öğrenir? 1:05 - 3 Temel Kavram: Pre-training, Fine-Tuning ve RLHF Nedir? 2:14 - Öğrenme Türleri: Gözetimli (Supervised) ve Gözetimsiz (Unsupervised) Öğrenme 4:00 - Büyük Dil Modellerinin Başarısı: Otomatik Veri Etiketleme 8:05 - Kütüphane Analojisi: Yapay Zeka Eğitiminin 3 Aşaması 9:15 - 2. Aşama: Fine-Tuning (İnce Ayar) ile Yetenek Kazandırma 10:00 - 3. Aşama: RLHF ile Sürekli Gelişim 10:45 - Eğitimin Zorlukları: Veri Sahipliği ve Telif Problemleri 12:05 - En Büyük Problem: Verideki Yanlılık ve Etik (Alignment Sorunu) #YapayZeka #GenerativeAI #FineTuning #RLHF #Pretrained #MakineÖğrenmesi #AI