Derin Öğrenme

Google’ın Gemini modelleri; yerel multimodaliteyi, devasa bağlam pencerelerini ve temel mimari optimizasyonları sunarak yapay zeka yeteneklerinde yeni standartlar belirledi. GPT-3 veya BERT gibi daha eski modellerin aksine Gemini, ilk günden itibaren birden fazla veri türünü işleyecek şekilde tasarlanmıştır ve son derece verimli dikkat mekanizmaları kullanır.

2018 yılında Google araştırmacıları, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin ve ark.) başlıklı dönüm noktası niteliğinde bir makale yayınladılar. Bu araştırma, Doğal Dil İşleme (NLP) alanını temelden değiştirdi. BERT’ten önce modeller, metni soldan sağa veya sağdan sola sıralı olarak işliyordu. BERT, her iki yöndeki bağlamı aynı anda inceleyen dil temsillerini eğitmek için bir yöntem sundu.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Yapay Zeka dünyasında, dilleri çevirme, metinleri özetleme ve sohbet yanıtları oluşturma yeteneği büyük bir devrim geçirdi. Bu dönüşümün merkezinde Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) mimarisi ve öncü Attention (Dikkat) Mekanizması yer almaktadır. Modern Transformer modellerinin ortaya çıkışından önce, bu iki yenilik yapay öğrenmenin en büyük zorluklarından birini çözmüştü: Giriş ve çıkış dizilerinin uzunlukları farklı olduğunda bu dizileri birbirine eşlemek.

2026’nın dijital çağında, Bilgisayarlı Görü (Computer Vision - CV), Yapay Zekanın en dönüştürücü dallarından biri haline geldi. Bu, bilgisayarların görsel dünyayı tıpkı insanlar gibi, hatta bazen daha iyi bir şekilde “görmesini” ve yorumlamasını sağlayan bilim dalıdır. Akıllı telefonunuzdaki yüz tanıma özelliğinden paket teslim eden otonom dronlara kadar bilgisayarlı görü her yerdedir. Peki bir makine, bir sayı ızgarasını gerçekte nasıl tanınabilir bir nesneye dönüştürür?