Devrim Yaklaşıyor: SELF-DISCOVER ile Dil Modelleri Mantık Atlama Yaptı!

Google DeepMind ve Güney Kaliforniya Üniversitesi araştırmacıları, devasa dil modelleri (LLM) dediğimiz yapay zekalıların mantık yürütebilme becerilerini geliştirme konusunda inanılmaz bir atılım gerçekleştirdiler.

Bu hafta arXiV ve Hugging Face platformlarında yayınlanan "SELF-DISCOVER" isimli yeni yönlendirme framework'ü, mevcut tekniklerin ötesine geçerek OpenAI'nin GPT-4 ve Google'ın PaLM 2 gibi öncü modellerinin performansında devrim yaratabilir.

SELF-DISCOVER, zorlu mantık sorularıyla başa çıkmada ciddi gelişmeler vadediyor. Geleneksel "Düşünce Zinciri" (CoT) gibi yöntemlere kıyasla %32'ye varan performans artışı sağlıyor. Bu yeni yaklaşım, LLMs'lerin karmaşık problemleri çözmek için görev-özel mantık yapılarını bağımsız olarak keşfetmelerine dayanıyor.

Framework, aslında LLMs'lerin eleştirel düşünme ve adım adım analiz gibi farklı "temel mantık modüllerini" keşfetmelerini ve kullanarak açık mantık yapılarını inşa etmelerini sağlıyor.

İnsan problem çözme stratejilerini taklit eden framework iki aşamada çalışıyor:

1. Aşama: Göreve özel bir mantık yapısını, temel mantık modüllerini ve görev örneklerini kullanarak oluşturmak.
2. Aşama: Çözümleme sırasında, LLMs'ler bu kendi keşif ettikleri yapıyı takip ederek nihai cevaba ulaşıyor.

Big-Bench Hard, Thinking for Doing ve Matematik gibi çeşitli mantık testlerinde, SELF-DISCOVER geleneksel yöntemleri sürekli olarak geride bıraktı. Hatta GPT-4 ile üç görevde de sırasıyla %81, %85 ve %73'lük doğruluk oranına ulaşarak hem "Düşünce Zinciri" hem de "Planla ve Çöz" tekniklerini aştı.

Ancak bu araştırmanın etkileri performans artışından çok daha fazlasını barındırıyor.

Framework, LLMs'leri gelişmiş mantık yetenekleriyle donatmanın yanı sıra daha zorlu problemleri çözmenin ve yapay zekayı genel zekaya yaklaştırmanın yolunu açıyor. Araştırmacılar tarafından yapılan aktarım çalışmaları ise oluşturulan mantık yapılarının insan düşünme kalıplarına uygunluğunu ve evrensel uygulanabilirliğini vurguluyor.

Teknoloji dünyası sürekli gelişirken, SELF-DISCOVER yönlendirme framework'ü gibi çığır açıcı başarılar dil modellerinin yeteneklerini ileriye taşımada önemli kilometre taşları oluşturuyor ve bizi yapay zekanın geleceğine dair heyecanlandırıyor.