Meta, yeni bir dizi yapay zeka modeli yayınladı ve bunlar arasında yapay zeka geliştirme sürecinde daha az insan müdahalesi sağlayabilecek bir “Self-Taught Evaluator” (Kendi Kendini Eğiten Değerlendirici) de var.
Meta’nın araştırmacıları, kendini değerlendiren modeli eğitmek için de tamamen yapay zeka tarafından üretilen verileri kullandı ve bu aşamada da insan katkısı ortadan kaldırıldı.
Projeye öncülük eden Meta araştırmacılarının söylediğine göre, yapay zekayı değerlendirmek için yine yapay zekayı kullanma teknolojisi, kendi hatalarından öğrenen otonom yapay zeka ajanları oluşturma noktasında yeni olasılıkar sunuyor.
Yapay zeka alanındaki birçok kişinin hayali olan bu ajanlar, insan müdahalesi olmadan geniş bir görev yelpazesini yerine getirebilecek kadar zeki dijital asistanlar olarak düşünülüyor.
Kendini geliştiren modeller, günümüzde kullanılan ve İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning from Human Feedback) olarak adlandırılan, genellikle pahalı ve verimsiz bir süreci ortadan kaldırabilir. Bu süreç, verileri doğru bir şekilde tespit etmek ve karmaşık matematik ve yazım sorularına gelen yanıtların doğruluğunu kontrol etmek için özel uzman girdileri gerektiriyor.
Modelin araştırmacılarından biri olan Jason Weston’ın ifadesi şu şekilde: “Yapay zekanın daha da insanüstüleşmesini ve yaptığı işleri kontrol etmede daha iyi olmasını umuyoruz. Böylece, ortalama bir insandan daha iyi olacak. İnsanüstü seviyede bir yapay zekaya ulaşmak için, bu yapay zekanın kendi kendine öğrenmesi ve kendini değerlendirmesi temelde çok önemli.”
Meta’nın piyasaya sürdüğü diğer yapay zeka araçları arasında, şirketin görüntü tanıma Segment Anything modeline bir güncelleme, LLM yanıt oluşturma sürelerini hızlandıran bir araç ve yeni inorganik malzemelerin keşfine yardımcı olabilecek veri setleri yer aldı.
