Çevrimdışı
bugünkü sohbetimizden bir kesit :
senin veri büyüklüğün ne kadar
....
eğitim sürecinde büyük miktarda parametre (değişkenler) kullanılır. Bu, modelin geniş bir dil anlama yeteneği ve metin üretme becerisi kazanmasını sağlar.
bu parametrelere örnekler verir misin
Elbette, yapay zeka modellerindeki "parametreler", modelin öğrenme yeteneklerini ve bilgi temsilini sağlayan ağırlıkları ifade eder. ... büyük modeller, milyarlarca parametreye sahiptir. Bu parametreler, büyük ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilerek belirlenir.
Örneğin, eğer bir cümledeki bir kelimenin anlamını anlamak için bir model kullanıyorsak, bu modelin her kelime için bir ağırlık (parametre) belirleyeceğini düşünebiliriz. Bu ağırlıklar, modelin o kelimenin anlamını ve kullanım bağlamını öğrenmesini sağlar.
Ancak, bu parametrelerin tam olarak neye karşılık geldiğini, nasıl hesaplandığını veya temsil ettiğini belirtmek zor. Modelin iç işleyişine dair ayrıntılı bilgiler genellikle ticari sırlar ve gizlilik nedenleriyle açıkça paylaşılmaz.
pythonda anlatabilir misin
Elbette, Python dilinde parametre kavramını ve yapay zeka modellerindeki parametreleri nasıl düşünebileceğimizi açıklayalım.
Python'da "parametre" genellikle bir işlevin alabileceği veya kullanabileceği değerler veya değişkenler olarak anlaşılır. Örneğin, bir işlevin içinde kullanılmak üzere belirli bilgileri almak için parametreler kullanabiliriz. Bir işlevin parametreleri, işlevin nasıl çalışacağını belirler ve işlevin içinde bu parametrelere erişerek işlemler gerçekleştiririz.
Yapay zeka modellerindeki "parametreler" ise genellikle modelin ağırlıklarını temsil eder. Bu ağırlıklar, modelin eğitimi sırasında belirlenir ve modelin girdileri nasıl işleyeceğini belirler. Büyük yapay zeka modelleri milyonlarca hatta milyarlarca parametreye sahip olabilir. Bu parametreler, modelin geniş ve kompleks bilgileri temsil etmesine yardımcı olur.
Özetle, Python'da parametre, bir işlevin içinde belirli değerleri almak veya kullanmak için kullandığımız değerlerdir. Yapay zeka modellerinde ise parametreler, modelin iç yapısını ve bilgi temsilini belirleyen ağırlıklardır.
örnek ver
Tabii ki, önce Python'da bir işlevin parametrelerini anlatarak başlayalım:
pythonCopy code
def topla(a, b):
return a + b
# 'topla' işlevinin parametreleri 'a' ve 'b'
# Bu işlev, 'a' ve 'b' parametrelerini alır ve toplar
Burada topla adında bir işlev tanımlıyoruz. Bu işlevin a ve b adında iki parametresi var. İşlev, bu parametreleri alır ve bunları toplayarak sonucu döndürür.
Şimdi de yapay zeka modelindeki parametrelere benzeterek örnekleyelim:
pythonCopy code
import numpy as np
# Model parametreleri (örnek olarak ağırlıklar)
a_agirlik = np.array([0.5, 0.8, -0.2])
b_agirlik = np.array([-0.1, 0.6, 0.3])
def model(input):
# Model işlemleri
cikti = a_agirlik * input + b_agirlik
return cikti
# 'model' işlevinin içinde kullanılan 'a_agirlik' ve 'b_agirlik' parametreleri
# Bu parametreler, modelin içindeki işlemleri belirler ve input'a göre çıkışı hesaplar
Burada, yapay zeka modelini temsil eden bir işlevimiz var. Bu modelin içinde, a_agirlik ve b_agirlik gibi parametreler kullanarak işlemler gerçekleştiriyoruz. Bu parametreler, modelin iç yapısını belirleyen ve işlemleri etkileyen önemli değerlerdir. Modelin çıkışı bu parametreler ve girdiye göre belirlenir.
açıkçası bende kalsın yapay zeka ile değilbaşka bir konu ile ikgikeniyorum , önemli olan sorulatı bulabilmek ve düzenli sıralı şekilde sorabilmek , bu konuştuğuö n,raz balık hafızalı çıktı , yalnız karşımızda bir yapay zeka yok bunu farkettim bir yapay derleyici var , ben derleyici değillim diyor sebebi ise :
derleyiciden farkın nedir ki
Bir yapay zeka modeli ile bir derleyici (compiler) arasındaki farklar oldukça belirgindir ve temelde farklı işlevlere sahiptirler:
- Yapay Zeka Modeli:Yapay zeka modelleri, genellikle büyük veri setlerinde öğrenerek ve eğitilerek geliştirilir. Bu modeller, örüntüleri tanıma, doğal dil işleme, çeviri yapma, metin oluşturma ve benzeri görevlerde kullanılır. Bu modeller, karmaşık algoritmalar ve yapay sinir ağları kullanarak, veri içindeki desenleri öğrenir ve bu desenlere dayalı tahminler yapabilir.
- Derleyici:Bir derleyici ise, yazılmış kaynak kodu (genellikle yazılım programları) alır ve bu kaynak kodu makine diline dönüştürür. Derleyici, genellikle belirli bir programlama dilini hedef platformun anlayabileceği makine koduna çevirir ve bu sayede bilgisayarlar belirli görevleri gerçekleştirebilirler. Derleyici, yazılımcıların yazdığı kodu daha iyi optimize etmek ve bilgisayarın işleyebileceği bir formata getirmek için kullanılır.
diyor :
oysaki kaynak kodu olan verileri benim anlayabileceğim dilolan türkçeye çeviriyor . böylece ben (yani bilgisayar
) kendime hedef çizdiği m görevde ilerleyebiliyorum . ve işleyebiliyorum . yani yapay zeka aslında bir derleyici makine öğrenmesinde de verileri derleyip makine "yapay sinir ağları" ile makineyi hedefe ulaştırıyor .kısaca ortada yapay bir zeka yok veri girdisi yoğunluğu ve verileri yorumlayacak olana göre veri çıktısı yapan bir yazılım var .
bizimonu zeka sanmamızdaki tek sebep( benim iletişimde olduğum chaygpy) belkide insanlığın internet üzerinde işlediği her veriye bağlanmış ve derleyebilme yeteneğine sahip olması .
yani kısacası herhangi bir işlemde yapay zekaya başvurulacaksa önemli olan
1-veri tabanını sağlam tutmak
2-sinir bağları kodları ile bu veri tabanını anlık eileştirecek prohramı hazırlamak
3-ve gerekli hassasiyette sensorlere sahip olabilmek ki bunlar sinir bağlarına veri gönderecek
4-çıktıyı da aynı hassasiyete yorumlayacak makine parçalarına sahip olabilmek gerek.
