Model Çöküşü
Model çöküşü, yapay zekâda (YZ) eğitilmiş bir modelin zamanla, özellikle de sentetik veya YZ tarafından üretilen verilere dayandığında, bozulmaya uğradığı bir f...
3 dakika okuma
AI
Model Collapse
+3
Kesilme Tarihi
Bir bilgi kesilme tarihi, bir yapay zeka modelinin eğitim verilerini güncellemeyi bıraktığı zamanı gösterir ve doğruluk ile alaka düzeyini etkiler.
Bir bilgi kesilme tarihi, bir yapay zeka modelinin artık güncellenmiş bilgiye sahip olmadığı belirli bir zamandır. Bu, bu tarihten sonra meydana gelen herhangi bir veri, olay veya gelişmenin modelin eğitim verilerine dahil edilmediği anlamına gelir. Örneğin, bir modelin bilgi kesilme tarihi Nisan 2023 ise, bu tarihten sonra yaşanan olaylar hakkında bilgiye sahip olmayacaktır.
Yapay Zeka Modellerinin Neden Kesilme Tarihleri Vardır?
Yapay zeka modellerinin kesilme tarihleri olmasının birkaç nedeni vardır:
- Veri Hazırlığı: Eğitim verilerinin toplanması, temizlenmesi ve formatlanması önemli zaman ve kaynak gerektirir.
- Model Kararlılığı: Kesilme tarihi, modelin sürekli güncellemeler olmadan düzgünce test edilip kararlı hale getirilmesini sağlar.
- Kaynak Yönetimi: Büyük modellerin eğitimi hesaplama açısından yoğundur. Kesilme tarihi, bu kaynakların etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.
- Sürüm Kontrolü: Her model sürümünde hangi bilginin dahil edildiğinin net bir şekilde ayrılmasına yardımcı olur.
Sık Kullanılan Terimlerin Açıklamaları
Yapay Zeka Modeli için Son Tarih
“Yapay zeka modeli için son tarih” terimi genellikle bir yapay zeka modelinin eğitimi ve testinin tamamlanması gereken nihai tarihi ifade eder. Bu, mutlaka bilgi kesilme tarihiyle aynı değildir; daha çok proje takvimleri ve teslimatlarla ilgilidir.
Yapay Zeka Modeli için Kesilme Tarihi
Yapay zeka modeli için kesilme tarihi, bilgi kesilme tarihiyle eş anlamlıdır. Eğitim verisinin en son güncellendiği zamanı ifade eder. Bu tarihten sonraki bilgiler modelin bilgi tabanına dahil edilmez.
Yapay Zeka Modeli için Nihai Tarih
Son tarihe benzer şekilde, yapay zeka modeli için nihai tarih, projenin tamamlanma tarihini ifade edebilir. Bazı bağlamlarda bilgi kesilme tarihiyle de birbirinin yerine kullanılabilir; ancak genellikle proje takvimleriyle ilgilidir.
Yapay Zeka Modeli için Son Tarih
Bu terim genellikle bilgi kesilme tarihiyle birbirinin yerine kullanılır ve yapay zeka modelinin güncel bilgilerle eğitildiği son tarihi ifade eder.
Yapay Zeka Modeli için Bitiş Tarihi
Yapay zeka modeli için bitiş tarihi, bağlama bağlı olarak bilgi kesilme tarihini veya projenin tamamlanma tarihini ifade edebilir. Genellikle modelin yaşam döngüsündeki belirli bir aşamanın sonunu gösterir.
Yapay Zeka Modeli için Kesilme Tarihi
Bu da bilgi kesilme tarihine başka bir atıftır. Yapay zeka modelinin eğitim verisinin güncel kabul edildiği son zamanı gösterir.
Popüler Yapay Zeka Modellerinin Bilgi Kesilme Tarihleri
İşte bazı popüler yapay zeka modellerinin bilgi kesilme tarihleri:
- OpenAI’nin GPT-3.5’i: Eylül 2021
- OpenAI’nin GPT-4’ü: Eylül 2021
- Google’ın Bard’ı: Mayıs 2023 (Not: Bard, web’den gerçek zamanlı bilgiye erişebilir)
- Anthropic’in Claude’u: Mart 2023 (Claude 1) ve Ocak 2024 (Claude 2)
- Meta’nın LLaMA’sı: En güncel sürümler için genellikle 2023 civarı (spesifik tarihler değişebilir)
Sıkça sorulan sorular
- Yapay zekada bilgi kesilme tarihi nedir?
Bilgi kesilme tarihi, bir yapay zeka modelinin eğitim verisinin en son güncellendiği zamandır. Bu tarihten sonraki bilgiler modelin bilgi tabanına dahil edilmez.
- Yapay zeka modellerinin neden kesilme tarihleri var?
Kesilme tarihleri, veri hazırlığını yönetmeye, model kararlılığını sağlamaya, hesaplama kaynaklarını kontrol etmeye ve yapay zeka modeli geliştirme sırasında sürüm kontrolünü sürdürmeye yardımcı olur.
- Yapay zeka modeli için son tarih, kesilme tarihiyle aynı mı?
Hayır, son tarih projenin tamamlanma tarihini ifade ederken, kesilme tarihi yalnızca yapay zeka modelini eğitmek için veri güncellemelerinin sona erdiği zamanı belirtir.
- Popüler yapay zeka modellerinin bilgi kesilme tarihleri nelerdir?
Örneğin: OpenAI’nin GPT-3.5 ve GPT-4 (Eylül 2021), Google’ın Bard’ı (Mayıs 2023), Anthropic’in Claude’u (Claude 1 için Mart 2023, Claude 2 için Ocak 2024) ve Meta’nın LLaMA’sı (en güncel sürümler için yaklaşık 2023).
FlowHunt'ı bugün deneyin
FlowHunt'ın kodsuz platformuyla kendi yapay zeka çözümlerinizi oluşturmaya başlayın. Sohbet botları oluşturup iş akışlarını nasıl otomatikleştirebileceğinizi görmek için bir demo ayırtın.
Daha fazla bilgi
Kıyaslama (Benchmarking)
Yapay zeka modellerinin karşılaştırılması, yapay zeka modellerinin standartlaştırılmış veri kümeleri, görevler ve performans metrikleri kullanılarak sistematik ...
9 dakika okuma
AI
Benchmarking
+4
Açıklanabilirlik
Yapay Zekâ Açıklanabilirliği, yapay zekâ sistemlerinin verdiği kararların ve yaptığı tahminlerin anlaşılabilir ve yorumlanabilir olmasını ifade eder. Yapay zekâ...
5 dakika okuma
AI
Explainability
+5