1. Ana Sayfa
  2. Yapay Zeka
  3. Yapay zeka görüntü oluşturucuları, neden yazım ve ayrıntılara dikkat etme konusunda engellerle karşılaşıyor?

Yapay zeka görüntü oluşturucuları, neden yazım ve ayrıntılara dikkat etme konusunda engellerle karşılaşıyor?

featured

Bu İçeriği Paylaş

ya da bağlantıyı kopyala

Yapay zeka alanındaki kayda değer ilerlemeye rağmen, metinden görüntüye üreticiler yazım ve detay tanıma konularında sıkıntı yaşamaya devam ediyor. Örneğin, DALL-E gibi yapay zeka sistemleri, belirli bir mutfak için menü oluşturma görevi verildiğinde genellikle anlamsız çıktılar üretiyor. Alberta Üniversitesi’nde yapay zeka araştırmacısı ve yardımcı doçent olan Matthew Guzdial, bu modellerin çıktılarını tutarlı bir şekilde yapılandırmakta zorlandığını belirtti. Yapay zeka modelleri, ister görüntü ister metin üretici olsunlar, ayrıntılarla ilgili benzer sorunlarla karşılaşıyorlar. Lesan’ın kurucu ortağı ve DAIR Enstitüsü’nde araştırmacı olan Asmelash Teka Hadgu, görüntü oluşturucuların bir görüntüyü karmaşıklıktan çıkarıp yeniden yapılandırmak için difüzyon modelleri kullandığını açıklıyor.

Bunları okudun mu?
OpenAI-8321893218923189231
OpenAI’ın Sora’sı, bu yılın sonlarında herkese açık hale gelecek
X-09340534089597867326423462378
X artık yanlış bilgileri teşvik eden tweetler için içerik oluşturuculara ödeme yapmayacak
TikTok-Logo-09090232322
TikTok, İsrail-Hamas yanlış bilgilendirmesine karşı nasıl harekete geçtiğini anlatıyor
Microsoft-AI-35564645
Microsoft yapay zeka araştırmacıları 38 TB şirket verisini yanlışlıkla sızdırdı
Snapchat-090945954059405
Snapchat’in My AI sohbet robotu yanlışlıkla ‘Hikayeler’ yayınlıyor
YouTube-490348534853489578
YouTube, kanser konusundaki yanlış bilgilerle mücadele edecek

Ancak bu algoritmalar, bariz olduğunu düşündüğümüz kurallara ilişkin doğal bir anlayıştan yoksundur ve metin üretme söz konusu olduğunda genellikle doğru temsilleri yeniden üretmekte başarısız olurlar. Mühendisler, veri setlerini, belirli nesnelerin nasıl görünmesi gerektiği konusunda yapay zekaya talimat vermek için özel olarak tasarlanmış eğitim modelleriyle destekleyerek yapay zekanın ayrıntı tanıma özelliğini geliştirebilirler. Ancak, yazım sorunlarını gidermek o kadar kolay değildir. Guzdial, “İngilizce dilinin gerçekten karmaşık olduğunu” ve bunun da yapay zekanın doğru yazım konusunda uzmanlaşmasını zorlaştırdığını ve bu alandaki kalıcı bir engele işaret ettiğini belirtti. Adobe Firefly gibi bazı yapay zeka modelleri hiç metin üretmeyecek şekilde programlanmıştır. “Restoranda menü” veya “reklam panosu” gibi basit istemler verildiğinde boş bir kağıt veya beyaz bir reklam panosu görüntüsü üretirler. Bununla birlikte, ayrıntılı istemler kullanırsanız bu koruma önlemleri atlanabilir ve bu tür önlemlerin sınırlarını ortaya çıkarır.

Yapay zeka görüntü oluşturucuları, neden yazım ve ayrıntılara dikkat etme konusunda engellerle karşılaşıyor?

Giriş Yap

gigahaber ayrıcalıklarından yararlanmak için hemen giriş yapın veya hesap oluşturun, üstelik tamamen ücretsiz!