Büyük Dil Modellerinin Arama ve Öneriler Üzerindeki Dönüşümsel Etkisi

Arama motorları ve öneri sistemleri modern dijital deneyimin temel unsurlarıdır. Daha alakalı sonuçların ve kişiselleştirilmiş önerilerin ortaya çıkarılması, çevrimiçi platformlar için geliri, katılımı ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkileyebilir. Bu derinlemesine inceleme yazısında, GPT-3 gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) bu sistemlerde nasıl devrim yarattığını ve beraberinde ne gibi fırsatlar ve zorluklar getirdiğini keşfedeceğiz. Blog yazımızın, Digitalzone Exclusive: Generative AI etkinliğimizdeki sunum halini izlemek için YouTube kanalımızı ziyaret edebilirsiniz!

Büyük Dil Modellerine Giriş

LLM'ler yapay zekada nispeten daha yeni bir gelişme olarak sayılabilir. Büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilen LLM'ler, karmaşık dil temsillerini öğrenerek, insan benzeri metinler oluşturulmasına olanak tanır. Popüler örnekler arasında OpenAI'ın GPT-3'ü ve Google'ın LaMDA'sı gösterilebilir.

LLM'ler başlangıçta sadece metin üretmeye, bir promptu bir sonraki metinle devam ettirmeye odaklanmıştır. Bununla birlikte, doğal dil yeterlilikleri arama, öneriler ve dil bağlamını ve anlamını kavramaktan kazanç sağlayan diğer kullanımlar için muazzam bir potansiyele sahiptir.

LLM'ler Hangi Konularda Başarılıdır?

• Doğal dil işleme: Metin anlamını ve nüansını anlama
• Sağduyulu muhakeme: Mantıklı çıkarımlar ve açıklamalar yapma
• Bilgi temsili: Metin derlemleri arasında kavramları bağlama

Bu yetenekler, LLM'leri daha akıllı arama ve öneri motorlarına güç sağlama açısından çığır açıcı hale getirmektedir. Şimdi her bir alan üzerindeki etkisini detaylı olarak inceleyelim.

Kaynak: Dall-E 3

LLM'ler ile Arama Alaka Düzeyinde Devrim

Geleneksel arama motorları büyük ölçüde anahtar kelime eşleştirme ve backlink analizine dayanır. Sonuçlar, basitleştirilmiş alaka düzeyi sinyallerine göre sıralanan sorgu terimlerini içeren belgeleri almakla sınırlıdır.

Ancak kullanıcılar genellikle mükemmel bir terminoloji ile arama yapmaz veya soruları doğal bir şekilde ifade etmez. LLM'ler bir paradigma değişimi sunarak altta yatan arama amacını anlar ve bu amaca göre doğru şekilde uyarlanmış sonuçlar sağlamak için akıl yürütür ve makul yanıtları veya belgeleri çıkarmak için soru bağlamını ve her türlü açıklayıcı ayrıntıyı alır.

Örneğin LLM’ler:

- "Köpek oyuncağı"nın köpekler için bir oyuncak mı yoksa bir köpek figürü mü olduğunu ayırt edebilir.

- "En iyi gerilim kitabı" aramasının, muhtemelen incelemelere ve popülerlik sinyallerine göre sıralanmış kurgu sonuçlarına ihtiyaç duyduğunu anlar.

- "2002'de Dünya Kupasını Kim Kazandı?" sorusuna yalnızca bu terimleri içeren sayfaları sunmak yerine, soruyu doğrudan yanıtlar.

LLM Aramanın Temel Özellikleri Şunlardır:

Doğal Dil Sorgusu Anlama

Arama sorgularının bağlam içinde rastgele ifade edilmesinin ardındaki gerçek anlamı ve niyeti ayrıştırır. Bu şekilde aramalar, sadece bir anahtar kelime olmanın ötesine geçerek tam anlamsal anlayışa ulaşır.

Etkileşimli Arama 

Tek seferlik anahtar kelime aramasının aksine, soruları netleştirmeyi ve ihtiyaç duyulan bilgiye etkileşimli olarak yakınlaştırmayı destekler.

Bağlam İçi Kişiselleştirme

Sonuçları aynı arama oturumundaki önceki sorgulara ve bireysel kullanıcı geçmişine göre uyarlar, kişiselleştirir.

Veri Toplamak ve Üretmek için Akıl Yürütme

Mevcut verileri almak ve gerektiğinde birden fazla kaynaktan temel gerçekleri özetlemek gibi yeni metinler oluşturabilir.

You.com ve Anthropic gibi ilk uygulayıcılar, eski arama yöntemlerine kıyasla, LLM (Large Language Model) anlayışını kullanarak arama alaka düzeyini 10-100 kat artırdıklarını kanıtlamışlardır. Bu, arama kalitesinin büyük bir şekilde yükseldiğini gösteriyor.

LLM Arama Performansının Değerlendirilmesinde Karşılaşılan Zorluklar

LLM'ler alaka düzeyi konusunda büyük ilerlemelere kapı açmıştır, ancak bu durum sabit bir veri kümesi üzerinde hassasiyet/geri çağırma gibi geleneksel çevrimdışı değerlendirme ölçütlerinin eksikliklerini ortaya çıkarmıştır. Bu ölçütler, arama kalitesindeki gerçek gelişmeleri ölçmek için yetersiz kalıyor.

Bazı Temel Zorluklar Şu Şekildedir:

Sabit Veri: Sabit veri kümeleri bireysel kullanıcı ihtiyaçlarını kişiselleştirme noktasında yakalayamayabilir.

Etkileşim: Statik sorgular etkileşimleri netleştirmeyi göz ardı eder.

Muhakeme: Anahtar kelime eşleştirme, nüanslı anlayışı kaçırır.

Cevap kalitesi: Otomatik ölçümler incelikleri değerlendirmeyebilir.

Klasik arama sistemlerinden çok farklı işleyen LLM aramasını doğru bir şekilde değerlendirmek için standart Cranfield paradigma ölçütlerinin geliştirilmesi gerekmektedir. 

Kısmi Çözümler Şunları İçerir:

• Örnek trafik üzerinde alaka düzeyi için insan değerlendirmesi.
• Kullanıcı çalışmaları ve memnuniyet anketleri.
• Deneyim metriklerinin çevrimiçi A/B testi.
• Görev odaklı soru cevaplama değerlendirmeleri.

Ancak bütünsel LLM arama değerlendirmesi açık bir araştırma sorunu olmaya devam etmektedir. LLM'ler çoğaldıkça, daha iyi ölçütler geliştirmek için baskı artacaktır.

Kaynak: Adobe Firefly

Daha Bağlamsal ve Kişiselleştirilmiş Öneriler

LLM'ler de aynı şekilde dil anlama yoluyla tavsiye kalitesini yükseltir. Geleneksel sistemler büyük ölçüde iş birlikçi filtrelemeye dayanır ve kullanıcıları geçmiş etkileşimlere dayalı olarak ögelerle eşleştirir. Ancak bu aşağıdaki gibi sorunlara yol açabilir: 

• Yeni kullanıcılar veya ögelerle seyrek geçmiş. ("soğuk başlangıç sorunu")

• Kişiselleştirilmiş alaka düzeyinden ziyade popülerlik önyargısı

• Tavsiyelerin neden yapıldığına dair açıklama eksikliği

LLM'ler, zengin kullanıcı ve öge verilerini alarak, yalnızca popülerliğe değil, bağlamsal alaka düzeyine dayalı önerilerde bulunabilir. 

LLM'ler Tarafından Etkinleştirilen Temel Teknikler 

Kullanıcı psikolojisi modellemesi: Bir kullanıcının ilgi alanlarını, zevklerini ve kişiliğini anlamak

Öge meta veri anlayışı: Metin açıklamaları, etiketler, öznitelikler gibi ayrıntıları kodlamak.

Kullanıcı-öğe alaka eşleştirmesi: Her kullanıcı için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanıcı modelleri ve öğe meta verileri arasındaki benzerliği değerlendirin.

Diyaloğa dayalı geri bildirim - Etkileşimli doğal dil geri bildirimi ile önerileri iyileştirin

Açıklanabilirlik - Önerileri desteklemek ve doğrulamak için doğal dil açıklamaları oluşturun..

Kullanıcı psikolojisi modelleri ve yalnızca kimlik yerine anlamsal vektörler olarak kodlanan öge meta verileri ile, LLM'ler uyumluluğu derinlemesine değerlendirebilir ve yüksek düzeyde bağlamsal önerilerde bulunabilir.

LLM Tavsiye Zorlukları

LLM önerileri daha kişiselleştirilmiş ve ilgili önerilerin kilidini açar. Ancak bu yöntemin benimsenmesi hem teknik hem de etik zorluklarla karşı karşıyadır:

Hesaplama maliyetleri - LLM'lerin sorgulanması basit iş birlikçi filtrelemeye kıyasla pahalıdır. Önbelleğe alma, optimizasyonlar ve LLM'lerin seçici kullanımı yardımcı olabilir.

Şeffaflık gereklilikleri - Daha fazla "kara kutu" tavsiyesi, açıklama gerektiren düzenlemelerle karşı karşıya kalabilir. LLM'lerin açıklanabilirliği bir avantaj olabilir.

Kullanıcı gizliliği - Müdahaleci veri toplamaya dayalı psikografik profilleme endişelere yol açmaktadır. Verileri anonimleştiren veya sentezleyen etik yaklaşımlar yardımcı olabilir.

Değerlendirme zorluğu - Çevrimdışı ölçümler yine sınırlıdır. Tercih belirleme, kullanıcı çalışmaları ve A/B testleri kazanımları kısmen ölçebilir.

LLM'lerin sorumlu kullanımı adil temsil, veri minimizasyonu, şeffaflık ve kişiselleştirmenin yanı sıra kullanıcı temsilciliğinin sürdürülmesine bağlı olacaktır.

LLM Araştırması için İleriye Dönük Yol ve Öneriler

Arama ve öneriler için LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) hala gelişimlerinin ilk aşamalarındadır. Çok sayıda hızlı yenilik gerçekleşmekte ve bu modellerin gerçek dünyadaki kullanımının çoğu gizli tutulmaktadır. Ancak, tüm göstergeler LLM'lerin arama ve öneriler için metin oluşturmada olduğu kadar önemli hale geleceğini göstermektedir.

Model boyutunda, eğitim yöntemlerinde ve sıralı muhakemede devam eden iyileştirmeler, yetenekleri daha da geliştirmelidir. Zaman geçtikçe gecikme süresi, altyapı ihtiyaçları ve değerlendirme ile ilgili konuların yönetimi daha kolay hale gelecektir.

LLM'lerin aşağıdaki alanlarda bir paradigma değişimine olanak sağlayacağını öngörüyoruz:

Diyaloğa dayalı arayüzler: Daha etkileşimli, bağlamsal arama ve öneriler.

Hiper kişiselleştirme: Bireysel kullanıcı ihtiyaçlarına göre derinlemesine özelleştirme.

Yaratıcı hibrit zeka: Nöral yaratıcılığın yapılandırılmış veri ve kurallarla birleştirilmesi.

Güvenilir muhakeme: Kırılgan makine öğrenimi korelasyonları yerine sağlam mantık zincirleri.

Kontrol ve şeffaflık: Kullanıcı temsilciliği korumaları ve açıklanabilirlik.

Dil modelleri, temel platform işlevlerinde devrim yaratmanın eşiğinde. Düşünceli bir şekilde uygulandığında, bu modellerin benimsenmesi, müşterilere gelişmiş bir deneyim sağlamaktan iş metriklerini iyileştirmeye kadar çok sayıda değer getirecektir. Gelecek için iyimser bir bakış açısı!

Yapay zeka evrenine geçişle ilgili sorularınız varsa veya işletmenizi tam olarak nasıl entegre edebileceğinizi bilmiyorsanız Generative AI danışmanlık hizmetlerimiz için bize ulaşabilirsiniz!