Çok Aşamalı Akıl Yürütme

YZ’de çok aşamalı akıl yürütme, kaynaklar arasında farklı bilgileri birleştirerek karmaşık görevleri çözer ve NLP, sohbet robotları ve bilgi grafiklerinde karar verme süreçlerini geliştirir.

Çok Aşamalı Akıl Yürütme Nedir?

Çok aşamalı akıl yürütme, yapay zekada, özellikle doğal dil işleme (NLP) ve bilgi grafikleri alanında, bir YZ sisteminin birden fazla bilgi parçası arasında mantıksal bağlantılar kurarak bir yanıta ulaşmasını veya karar vermesini sağlayan bir süreçtir. YZ, yalnızca tek bir kaynağa veya doğrudan bir bilgiye dayanmak yerine, birbirine bağlı veri noktalarından oluşan bir zincirde, yani “aşamalarda” gezinerek kapsamlı bir yanıt sentezler.

Özünde çok aşamalı akıl yürütme, insanın farklı bağlamlardan edindiği bilgi parçalarını birleştirerek karmaşık problemleri çözme veya girift soruları yanıtlamadaki yeteneğini taklit eder. Bu yaklaşım, basit bilgi getirmeyi aşarak YZ sisteminin ilişkileri anlamasını, çıkarımlar yapmasını ve farklı belgelere, veritabanlarına veya bilgi grafiklerine dağılmış bilgileri bütünleştirmesini gerektirir.

Temel Bileşenler

  • Birden Fazla Bilgi Kaynağı: Akıl yürütme süreci, çeşitli belgelerden, bilgi tabanlarından veya sistemlerden veri içerir.
  • Mantıksal Bağlantılar: Farklı bilgi parçaları arasında ilişkiler kurmak.
  • Çıkarım ve Bütünleştirme: Birbiriyle bağlantılı veri noktalarını sentezleyerek sonuç çıkarmak.
  • Sıralı Akıl Yürütme Adımları (Aşamalar): Her aşama, yanıt zincirinde bir adımı temsil eder ve nihai cevaba bir adım daha yaklaştırır.

Çok Aşamalı Akıl Yürütme Nasıl Kullanılır?

Çok aşamalı akıl yürütme, YZ uygulamalarında bilgiye erişim ve karar verme süreçlerinin derinliğini ve doğruluğunu artırmak için kullanılır.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Soru-Cevap Sistemleri

NLP’de çok aşamalı akıl yürütme, gelişmiş soru-cevap sistemleri için kritiktir. Bu sistemler, yalnızca tek bir cümleye veya paragrafa bakarak yanıtlanamayacak kadar karmaşık sorguları anlamalı ve işlemelidir.

Örnek:

Soru:
“Fransa’da doğmuş, 1957’de Nobel Edebiyat Ödülü’nü kazanmış ve ‘Yabancı’ adlı eseri yazmış yazar kimdir?”

Bunu yanıtlamak için YZ’nin şunları yapması gerekir:

  1. Fransa’da doğmuş yazarları belirlemek.
  2. Bunlardan hangisinin 1957’de Nobel Edebiyat Ödülü’nü kazandığını tespit etmek.
  3. Bunlardan hangisinin ‘Yabancı’ adlı eseri yazdığını kontrol etmek.

Bu bilgi parçalarını farklı veri noktalarında birleştirerek YZ, cevabın Albert Camus olduğunu çıkarır.

Bilgi Grafiği Akıl Yürütmesi

Bilgi grafikleri, varlıkları (düğümler) ve aralarındaki ilişkileri (kenarlar) yapılandırılmış bir şekilde temsil eder. Çok aşamalı akıl yürütme, YZ ajanlarının bu grafikleri dolaşmasına, sıralı çıkarımlar yapmasına ve açıkça belirtilmeyen ilişkileri keşfetmesine olanak tanır.

Kullanım Durumu: Bilgi Grafiği Tamamlama

YZ sistemleri, mevcut bağlantılar üzerinden akıl yürüterek bilgi grafiğinde eksik bağlantıları veya gerçekleri tahmin edebilir. Örneğin, bir bilgi grafiği şunları içeriyorsa:

  • Kişi A, Kişi B’nin ebeveynidir.
  • Kişi B, Kişi C’nin ebeveynidir.

YZ, çok aşamalı akıl yürütme ile Kişi A’nın Kişi C’nin büyükannesi/büyükbabası olduğunu çıkarabilir.

Eksik Ortamlarda Pekiştirmeli Öğrenme

Bilginin eksik olduğu ortamlarda, örneğin kısmi bilgi grafiklerinde, ajanlar çok aşamalı akıl yürütme ile belirsizlikte yol alır. Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, ajanların hedefe yaklaşan sıralı kararlar vererek ödüller kazanmasını sağlar.

Örnek:

Bir YZ ajanı, bir bilgi grafiğinde bir kavram düğümünde başlar ve hedef kavrama ulaşmak için sırasıyla kenarları (ilişkileri) seçer. Doğrudan yol eksik veriler nedeniyle mevcut olmasa bile, başarılı gezinme için ödül alır.

YZ Otomasyonu ve Sohbet Robotları

YZ destekli sohbet robotlarında, çok aşamalı akıl yürütme, sohbetin detaylı ve bağlama uygun yanıtlarla gelişmesini sağlar.

Kullanım Durumu: Müşteri Destek Sohbet Robotu

Kullanıcılara teknik destek sağlayan bir sohbet robotu şu adımları izleyebilir:

  1. Kullanıcının cihaz tipini önceki etkileşimlerden belirler.
  2. O cihaza ait bilinen sorunları bilgi tabanından alır.
  3. Bildirilen spesifik probleme göre çözüm adımlarını sunar.

Birden fazla bilgi parçası üzerinde akıl yürüterek sohbet robotu, kesin ve yardımcı bir yanıt üretir.

Örnekler ve Kullanım Durumları

Çok Aşamalı Soru-Cevap Sistemleri

Sağlık Alanı:

Soru:
“Penisiline alerjisi olan ve bakteriyel enfeksiyon tedavisine ihtiyaç duyan bir hastaya hangi ilaç reçete edilebilir?”

Akıl Yürütme Adımları:

  1. Bakteriyel enfeksiyonların tedavisinde kullanılan ilaçları belirlemek.
  2. Penisilin veya ilgili bileşenleri içeren ilaçları hariç tutmak.
  3. Penisilin alerjisi olanlar için güvenli alternatif antibiyotikleri önermek.

YZ sistemi tıbbi bilgiyi sentezleyerek güvenli tedavi seçenekleri sunar.

Ödül Şekillendirme ile Bilgi Grafiği Akıl Yürütmesi

Pekiştirmeli öğrenmede, ödül şekillendirme, özellikle seyrek veya yanıltıcı ödüllerin bulunduğu ortamlarda öğrenen ajana rehberlik etmek için ödül fonksiyonunu değiştirir.

Kullanım Durumu:

Bir bilgi grafiğinde iki varlık arasında bağlantı bulmakla görevli YZ ajanı, her doğru aşama için ara ödüller alarak, eksik grafiklerde bile çok aşamalı yolları keşfetmesi teşvik edilir.

Sohbet Robotlarında Çok Aşamalı Akıl Yürütme

Kişisel Asistan Sohbet Robotu:

Senaryo:
Bir kullanıcı, “Dünkü yemek programındaki tarifin malzemelerini almamı hatırlat.” der.

YZ Akıl Yürütmesi:

  1. Kullanıcının dün hangi yemek programını izlediğini belirler.
  2. O programda sunulan tarifi alır.
  3. Malzeme listesini çıkarır.
  4. Bu listeyi içeren bir hatırlatıcı ayarlar.

Sohbet robotu takvim verilerini, harici içeriği ve kullanıcı tercihlerini birleştirerek isteği yerine getirir.

Eksik Bilgi Grafiklerinin Üstesinden Gelmek

YZ ajanları çoğunlukla bazı bilgilerin eksik olduğu bilgi grafiklerinde çalışır (eksik ortamlar). Çok aşamalı akıl yürütme, ajanların dolaylı yolları keşfederek eksik bilgileri çıkarmasını sağlar.

Örnek:

İki kavram arasında doğrudan bir ilişki yoksa, ajan ara kavramlar üzerinden bir yol bulabilir ve bilgi boşluklarını etkin şekilde doldurur.

Pekiştirmeli Öğrenme Formülasyonu

Çok aşamalı akıl yürütme görevleri, bir ajanın ortamda toplam ödülü maksimize etmek için eylemler aldığı pekiştirmeli öğrenme problemleri olarak formüle edilebilir.

Bileşenler:

  • Durum: Bilgi grafiğindeki veya bağlamdaki mevcut konum.
  • Eylem: Bir sonraki düğüme veya bilgi parçasına yapılacak aşama.
  • Ödül: Başarılı akıl yürütme adımları için geri bildirim sinyali.
  • Politika: Ajanın eylemlerini yönlendiren strateji.

Örnek:

Bir ajan, bir bilgi grafiğinde bir sorguyu yanıtlamak için ardışık olarak ilişkiler seçer ve her doğru aşama ile cevaba yaklaşır, ödüller kazanır.

Doğal Dil İşlemede Çok Aşamalı Akıl Yürütme

NLP’de çok aşamalı akıl yürütme, modellerin birden fazla bilgi parçası gerektiren metinleri anlayıp işlemesini sağlayarak makine okuduğunu anlama yetilerini artırır.

Uygulama:

  • Okuduğunu Anlama Testleri: Modeller, pasajın farklı bölümlerinden bilgi gerektiren soruları yanıtlar.
  • Özetleme: Birden çok konu veya argümanı kapsayan metinlerin özünü yakalayan özetler oluşturmak.
  • Çekirdek Çözümleme: Farklı ifadelerin cümleler boyunca aynı varlığa atıfta bulunduğunu tespit etmek.

LLM’ler ve Bilgi Grafikleri Birleştirmek

GPT-4 gibi Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), çok aşamalı akıl yürütme yeteneklerini artırmak için bilgi grafikleriyle entegre edilebilir.

Faydalar:

  • Gelişmiş Bağlamsal Anlayış: LLM’ler yapılandırılmamış metni işlerken, bilgi grafikleri yapılandırılmış veri sağlar.
  • Daha Doğru Yanıtlar: Her ikisinin birleşimi, doğru ve bağlama zengin yanıtlar elde edilmesini sağlar.
  • Ölçeklenebilirlik: Karmaşık çok aşamalı akıl yürütme için LLM’ler büyük miktarda veriyi işleyebilir.

Kullanım Durumu:

Biyomedikal araştırmada, bir YZ sistemi, LLM’lerin dil anlama yeteneği ile bilgi grafiklerinin yapılandırılmış tıbbi verilerini birleştirerek karmaşık sorguları yanıtlar.

YZ Otomasyonunda Kullanım Durumları

YZ Destekli Müşteri Desteği

Çok aşamalı akıl yürütme, YZ ajanlarının karmaşık müşteri taleplerini şu şekilde ele almasını sağlar:

  • Müşteri geçmişine erişmek.
  • Politika ve yönergeleri anlamak.
  • Birden fazla faktörü dikkate alan kişiselleştirilmiş çözümler sunmak.

Tedarik Zinciri Optimizasyonu

YZ sistemleri satış verilerini, stok seviyelerini ve lojistik kısıtlamalarını analiz ederek:

  • Talep dalgalanmalarını öngörür.
  • Olası tedarik zinciri aksamalarını tespit eder.
  • Satın alma ve dağıtım stratejileri için ayarlamalar önerir.

Dolandırıcılık Tespiti

YZ sistemleri, işlem geçmişleri, kullanıcı davranışları ve ağ ilişkileri üzerinde akıl yürüterek, tek faktörlü analizlerin gözden kaçırabileceği dolandırıcılık faaliyetlerini tespit eder.

Sohbet Robotu Etkileşimlerini Geliştirmek

Çok aşamalı akıl yürütme, sohbet robotlarının daha doğal ve anlamlı sohbetler gerçekleştirmesini sağlar.

Yetenekler:

  • Bağlam Bilinci: Önceki etkileşimleri hatırlayarak mevcut yanıtlara yön vermek.
  • Karmaşık Sorgu Yönetimi: Bilgi sentezi gerektiren çok yönlü soruları cevaplamak.
  • Kişiselleştirme: Kullanıcı tercihleri ve geçmişine göre yanıtları uyarlamak.

Örnek:

Bir seyahat önerisi sunan sohbet robotu, kullanıcının önceki seyahatlerini, mevcut konumunu ve yaklaşan etkinlikleri göz önünde bulundurarak destinasyon önerir.

Çok Aşamalı Akıl Yürütme Araştırmaları

  1. Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent ile LLM Akıl Yürütmesini Geliştirmek
    Bu makale, Büyük Dil Modellerinde (LLM’ler) akıl yürütme yeteneklerini, problem çözmede uzmanlaşmış rollere sahip çok ajanlı bir yaklaşımla geliştirmeyi inceliyor. Düşünce Ağacı (ToT) tabanlı Akıl Yürütücü ve akıl yürütme yollarını inceleyen Düşünce Doğrulayıcı ajanı birleştiriyor. Bu yöntem, hatalı yolları eleyerek daha sağlam bir oylama stratejisi sunuyor ve GSM8K veri setinde standart ToT stratejilerine kıyasla ortalama %5,6’lık bir artış sağladı. Daha fazlası
  2. Graf Kısıtlamalı Akıl Yürütme: Büyük Dil Modelleriyle Bilgi Grafiklerinde Güvenilir Akıl Yürütme
    Bu çalışma, LLM’lerde halüsinasyon gibi akıl yürütme zorluklarını, bilgi grafikleri (KG’ler) ile bütünleştirerek ele alıyor. KG-Trie indeksi ile KG yapısını LLM’lere entegre eden graf kısıtlamalı akıl yürütme (GCR) yöntemini tanıtıyor. Bu yöntem, LLM’nin yanıt üretimini kısıtlayarak güvenilir akıl yürütme sağlıyor ve halüsinasyonları ortadan kaldırıyor. GCR, KGQA kıyaslamalarında son teknoloji performans gösterdi ve güçlü sıfır-atış genelleştirilebilirlik sergiledi. Daha fazlası
  3. Hipotez Testi Yönlendirmesi, Büyük Dil Modellerinde Dedüktif Akıl Yürütmeyi Geliştiriyor
    Makale, çeşitli yönlendirme tekniklerini LLM’lerle birleştirerek dedüktif akıl yürütmeyi geliştirmeyi tartışıyor. Sonuç varsayımları, geriye doğru akıl yürütme ve gerçek doğrulamasını içeren Hipotez Testi Yönlendirmesi tanıtılıyor. Bu yaklaşım, geçersiz ve kurgusal akıl yürütme yolları gibi sorunları ele alıyor ve akıl yürütme görevlerinin güvenilirliğini artırıyor. Daha fazlası

Sıkça sorulan sorular

YZ'de çok aşamalı akıl yürütme nedir?

Çok aşamalı akıl yürütme, YZ sistemlerinin birden fazla bilgi parçası arasında mantıksal bağlantılar kurduğu, farklı kaynaklardan verileri sentezleyerek karmaşık soruları yanıtladığı veya karar verdiği bir süreçtir. Özellikle NLP ve bilgi grafiklerinde yaygın olarak kullanılır.

Çok aşamalı akıl yürütme sohbet robotlarında nasıl kullanılır?

Çok aşamalı akıl yürütme, sohbet robotlarının çeşitli etkileşimler, veritabanları veya bilgi tabanlarından bilgi toplayıp birleştirerek ayrıntılı ve bağlama uygun yanıtlar sunmasını sağlar.

Çok aşamalı akıl yürütmenin bazı uygulamaları nelerdir?

Uygulamalar arasında gelişmiş soru-cevap sistemleri, bilgi grafiği tamamlama, müşteri destek otomasyonu, tedarik zinciri optimizasyonu ve birden fazla veri noktasını birleştirerek daha derin içgörüler sağlayan dolandırıcılık tespiti yer alır.

Çok aşamalı akıl yürütme YZ'de karar verme süreçlerini nasıl geliştirir?

YZ'nin çeşitli kaynaklardan bilgi çıkarımında bulunmasını, bütünleştirmesini ve sentezlemesini sağlar; böylece daha doğru, kapsamlı ve bağlama duyarlı yanıtlar ve kararlar elde edilir.

Çok aşamalı akıl yürütme büyük dil modelleriyle (LLM'ler) birleştirilebilir mi?

Evet, LLM'lerin bilgi grafikleriyle birleştirilmesi çok aşamalı akıl yürütmeyi güçlendirir, hem yapılandırılmamış dil anlama hem de yapılandırılmış bilgi sunarak daha doğru ve bağlama zengin yanıtlar sağlar.

Kendi yapay zekanızı oluşturmaya hazır mısınız?

Akıllı Sohbet Robotları ve YZ araçları tek çatı altında. Fikirlerinizi otomatik Akışlara dönüştürmek için sezgisel blokları birleştirin.

Daha fazla bilgi

Yapay Zeka Akıl Yürütmesini Anlamak: Türleri, Önemi ve Uygulamaları
Yapay Zeka Akıl Yürütmesini Anlamak: Türleri, Önemi ve Uygulamaları

Yapay Zeka Akıl Yürütmesini Anlamak: Türleri, Önemi ve Uygulamaları

Yapay zeka akıl yürütmesinin temellerini, türlerini, önemini ve gerçek dünyadaki uygulamalarını keşfedin. Yapay zekanın insan düşüncesini nasıl taklit ettiğini,...

11 dakika okuma
AI Reasoning +7
Yapay Zekada Şeffaflık
Yapay Zekada Şeffaflık

Yapay Zekada Şeffaflık

Yapay Zekada (YZ) şeffaflık, YZ sistemlerinin çalışma şeklinin, karar alma süreçlerinin, algoritmalarının ve verilerinin açıklığı ve anlaşılır olması anlamına g...

4 dakika okuma
AI Transparency +4
Llama 3.2 1B Gibi Yapay Zeka Ajanları Bilgiyi Nasıl İşler?
Llama 3.2 1B Gibi Yapay Zeka Ajanları Bilgiyi Nasıl İşler?

Llama 3.2 1B Gibi Yapay Zeka Ajanları Bilgiyi Nasıl İşler?

Llama 3.2 1B Yapay Zeka Ajanı'nın gelişmiş yeteneklerini keşfedin. Bu derinlemesine inceleme, metin üretiminin ötesine geçerek akıl yürütme, problem çözme ve ya...

9 dakika okuma
AI Agents Llama 3 +5