Süni intellekt (AI), bir vaxtlar insan müdaxiləsi tələb edən və artıq kompüter tərəfindən həyata keçirilə bilən bir çox mürəkkəb və inkişaf etməkdə olan texnologiyanı əhatə edir. Ümumiyyətlə süni intellekt, çox müxtəlif problem həll etmə və yaradıcılıq bacarıqları nümayiş etdirən, insan olmayan bir proqram, model və ya kompüterdir. Kompüterlər, keçmişdə məlumatları anlamaq və təklif etmək üçün istifadə olunan qabaqcıl funksiyaları yerinə yetirə bilər. Üretken (generativ) süni intellekt sayəsində kompüterlər hətta yeni məzmunlar yarada bilər. Süni intellekt abreviaturası, süni intellekt sahəsindəki müxtəlif texnologiya növlərini təmsil etmək üçün tərəfindən tez-tez bir-birinin əvəzinə istifadə olunur, lakin süni intellekt xüsusiyyətləri böyük dərəcədə fərqlənə bilər. Burada, vebdə süni intellektin tətbiqindəki terminləri və anlayışlarını tapa bilərsiniz. Maşın öyrənməsi haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün maşın öyrənməsi lüğətini araşdırın.

Süni intellekt necə işləyir?

Model yaratmağın ilk addımı, məlumatları toplamaq, təmizləmək və düzənləməkdir. Ardından, model təlimi mühəndisləri olan maşın öyrənməsi mühəndisləri, modelə müəyyən girişlər verəcək və optimum çıxışları göstərəcək bir alqoritm yaradır. Ümumiyyətlə veb tərtibatçıların model təlimi etməsi tələb olunmur, lakin müəyyən bir modelin necə təlim keçdiyini anlamaq sizə fayda verə bilər. Bir modeli incə tənzimləmək mümkün olsa da, vaxtınızı tapşırığınız üçün ən yaxşı modeli seçərək keçirmək daha yaxşı olar. Çıxarış , bir modelin yeni məlumatlara əsaslanaraq nəticə çıxarma prosesidir. Bir model müəyyən bir sahədə nə qədər çox təlim keçərsə, çıxarışın faydalı və doğru bir çıxış yaratma ehtimalı bir o qədər artar. Ancaq, bir model nə qədər təlim almış olursa olsun, mükəmməl çıxarış zəmanəti yoxdur. Məsələn, Yaşıl İşıq (Green Light), trafik axınını anlamaq üçün Google Xəritədəki məlumatlarla təlim keçmiş bir süni intelekt modeli istifadə edir. Daha çox məlumat alındıqca trafik işıqlarını optimallaşdırmağa yönəlmiş təkliflər təqdim etmək üçün çıxarış edilir.

Süni intellekt harada istifadə olunur?

Bir model yayımlanmazdan əvvəl süni intelekt təlimi tamamlanır. Daha çox təlim edilməsi, daha çox xüsusiyyət və ya dəqiqlik təqdim edən yeni model versiyalarının ortaya çıxmasına səbəb ola bilər. Veb tərtibatçılar, süni intellekt çıxarışının harada edildiyi ilə maraqlanmalıdırlar. Süni intelekti istifadə etməyin maliyyəti böyük ölçüdə çıxarışdan təsirlənir. Tək bir modelin qabiliyyət diapazonu da böyük ölçüdə təsirlənir.

İstemci (klient) tərəfli süni intellekt

Vebdəki əksər süni intelekt xüsusiyyətləri serverlərə bağlı olsa da, istemci tərəfli süni intelekt, istifadəçinin brauzerində işləyir və istifadəçinin cihazında çıxarış edir. Bu, daha aşağı gecikmə müddəti, daha az server tərəfli maliyyət, API açarı tələblərinin aradan qaldırılması, daha çox istifadəçi məxfiliyi və oflayn giriş təklif edir. Transformers.js, TensorFlow.js və MediaPipe kimi JavaScript kitabxanaları ilə brauzerlər arasında işləyən istemci tərəfli süni intelekt tətbiq edə bilərsiniz. Kiçik və optimallaşdırılmış bir istemci tərəfli modelin, xüsusilə performans üçün optimallaşdırıldıqda daha böyük bir server tərəfli modeldən daha yaxşı performans göstərməsi mümkündür. Hansı həllin sizə uyğun olduğunu müəyyən etmək üçün istifadə sahənizi qiymətləndirin.

Server tərəfli süni intellekt

Server tərəfli süni intellekt, bulud əsaslı süni intelekt xidmətlərini əhatə edir. Gemini 1.5 Pro-nun buludda işlədiyini düşünün. Bu modellər ümumiyyətlə çox daha böyük və güclüdür. Bu vəziyyət xüsusilə böyük dil modelləri üçün keçərlidir.

Hibrid Süni İntellekt

Hibrid süni intelekt, həm istemci həm də server komponenti daxil olan bütün həlləri ifadə edir. Məsələn, bir tapşırığı yerinə yetirmək üçün istemci tərəfli bir model istifadə edə bilər və tapşırıq cihazda tamamlanmadıqda server tərəfli bir modelə geri dönə bilərsiniz.

Süni intellektin

Maşın öyrənməsi (ML)

Maşın öyrənməsi, bir kompüterin aşkar şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənib tapşırıqları yerinə yetirdiyi prosesdir. Süni intellekt, intellekt istehsal etməyə çalışarkən, maşın öyrənməsi məlumat dəstləri ilə bağlı təxminlər etmək üçün istifadə olunan alqoritmlərdən ibarətdir. Məsələn, hər hansı bir gündə hava durumunu qiymətləndirən bir veb saytı yaratmaq istədiyimizi fərz edək. Ənənəvi olaraq bu proses, bir və ya daha çox meteoroloq tərəfindən edilə bilər. Meteoroloqlar, Yer kürəsinin atmosferinin və səthinin bir təmsilini yarada bilər, hava durumu modellərini hesablayıb təxmin edə bilər və mövcud məlumatları keçmiş kontekstlə müqayisə edərək bir dərəcələndirmə müəyyən edə bilər. Bunun əvəzinə, bir maşın öyrənməsi modelinə, hava durumu modelləri, keçmiş məlumatlar və hər hansı bir gündə hava durumunu yaxşı və ya pis edən ünsürlərlə bağlı təlimatlar arasındakı riyazi əlaqəni öyrənənə qədər böyük miqdarda hava durumu məlumatı verə bilərik. Hətta bunu vebdə inkişaf etdirdik.

Model növləri

Təməl model, çox müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirmək üçün böyük miqyasda ilkin təlimdən (pre-training) keçən bir kompüter proqramı və ya alqoritmdir. Bu vəziyyət, modelin aşkar şəkildə təlim keçmədiyi tapşırıqları tamamlaya bildiyi yeni qabiliyyətlərin ortaya çıxmasına səbəb ola bilər. Bu modellər, tapşırıq əsaslı və müəyyən alətlər yerinə ümumi məqsədlidir. Bütün böyük dil modelləri (LLM-lər) təməl modellərdir, lakin bütün təməl modellər LLM deyil. Böyük dil modeli (LLM), mətn və ya şəkil yaratma, təsnifatlandırma və ya xülasə etmə kimi çox müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirmək üçün istifadə edə biləcəyiniz çox sayda (adətən milyardlarla) parametrə malikdir. Parametrlər, modelin necə performans göstərəcəyini müəyyən edən model təlimindəki çəkilər və sapmalardır. Kiçik dil modeli (SLM), adından da göründüyü kimi, LLM-dən daha kiçikdir. Bunlar, yüz milyardlarla parametr yerinə bir neçə milyon ilə bir neçə milyard parametr arasında ola bilər. Bu termin daha az yayğın olsa da LLM-in əksi olaraq istifadə edilə bilər.

Generativ süni intellekt və böyük dil modelləri

Generativ süni intelekt, məlumatları düzənləmək və təqdim olunan kontekstə görə mətn, şəkil, video və səs yaratmaq və ya bunları dəyişdirmək üçün böyük dil modellərini istifadə edir. İstifadəçilərin, nümunə uyğunlaşdırma və təxminlərin kənarında, tanış gələn və insan tərəfindən yaradılmış kimi görünən məzmunlar istehsal etməsinə kömək edir. Çatbotlar, istifadəçilərin üretken süni intelekti istifadə etməsi üçün son dərəcə populyar alətlər halına gəldi. Məsələn:

• Google-un Gemini-si

• OpenAI-ın ChatGPT-si

• Anthropic-in Claude-u

• Microsoft-un Copilot-u

• Və daha bir çox mövzuda dəstək ala bilərsiniz.

Bu alətlər yazılı mətnlər, kod nümunələri və sənət əsərləri yarada bilər. Tətil planlamağınıza, e-poçtun tonunu yumşaltmağa və ya daha peşəkar hala gətirməyə və ya fərqli məlumat dəstlərini kateqoriyalara ayırmağa kömək edə bilərlər. Tərtibatçılar və tərtibatçı olmayanlar üçün sonsuz istifadə sahəsi vardır.

Dərin öyrənmə

Dərin öyrənmə (DL), bir maşın öyrənməsi alqoritmi sinfidir. Buna bir nümunə olaraq, insan beyninin məlumatları emal etmə şəklini modelləşdirməyə çalışan dərin neyron şəbəkələri (DNN-lər) verilə bilər. Bir dərin öyrənmə alqoritmi, şəkillərdəki müəyyən xüsusiyyətləri müəyyən bir etiket və ya kateqoriya ilə əlaqələndirəcək şəkildə təlim keçə bilər. Təlim keçdikdən sonra alqoritm, yeni şəkillərdə eyni kateqoriyanı müəyyən edən təxminlər edə bilər. Məsələn, Google Fotoğraflar bir şəkildəki pişiklər ilə itlər arasındakı fərqi müəyyən edə bilər.

Təbii dil emalı (NLP)

Təbii dil emalı, maşın öyrənməsinin bir sinfidir və kompüterlərin insan dilini anlamasına kömək etməyə fokuslanır. Bu çərçivədə, müəyyən bir dilin qaydalarından fərdlərin istifadə etdiyi qəribəliklərə, ləhcələrə və jarqon sözlərə qədər hər şey ələ alınır.

Süni intellekt ilə bağlı çətinliklər

Süni intelekti inkişaf etdirərkən və istifadə edərkən müxtəlif çətinliklərlə qarşılaşa bilərsiniz. Aşağıda, nəzərə almalı olduğunuz bəzi vacib məqamlar verilmişdir.

Məlumat keyfiyyəti və aktuallığı

Müxtəlif süni intelekt modellərini təlim etmək üçün istifadə olunan böyük məlumat dəstləri, istifadə edildikdən qısa müddət sonra ümumiyyətlə aktuallığını itirir. Bu səbəbdən, ən aktual məlumatları axtararkən müəyyən tapşırıqlarda süni intellekt modelinin performansını artırmaq və daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün istem (prompt) mühəndisliyindən yararlana bilərsiniz. Məlumat dəstləri, bəzi istifadə sahələrini effektiv şəkildə dəstəkləmək üçün əskik və ya çox kiçik ola bilər. Birdən çox alətlə işləməyi sınamaq və ya modeli ehtiyaclarınıza görə fərdiləşdirmək faydalı ola bilər.

Etika və qərəzlilik ilə bağlı narahatlıqlar

Süni intellekt texnologiyası həyəcanverici və böyük bir potensiala malikdir. Lakin nəticədə kompüterlər və alqoritmlər insanlar tərəfindən yaradılır, insanlar tərəfindən toplanmış ola biləcək məlumatlarla təlim keçirilir və bu səbəbdən müxtəlif çətinliklərə tabedir. Məsələn, modellər insan qərəzliliyini və zərərli stereotipləri öyrənib gücləndirə bilər və bu vəziyyət birbaşa çıxışa təsir edir. Süni intelekt texnologiyası inkişaf etdirərkən qərəzliliyi azaltmağı prioritet bir mövzu kimi ələ almaq vacibdir. Qeyd: Qərəzliliyi azaltmağa yönəlmiş bir nümunə, insanlarda görünən dəri tonu spektrini daha əhatəli şəkildə ələ almaq üçün hazırlanmış 10 tonluq bir şkala olan Monk Dəri Tonu (MST) Şkalasıdır. Süni intelekt tərəfindən istehsal edilən məzmunların müəllif hüququ ilə bağlı çox sayda etik məqam vardır. Xüsusilə müəllif hüququ alınmış materiallardan böyük ölçüdə təsirlənən və ya birbaşa kopyalanan çıxışın sahibi kimdir? Yeni məzmun və ideyalar istehsal etməzdən əvvəl, yaratdığınız materialı istifadə etməklə bağlı mövcud siyasətləri nəzərə alın.

Təhlükəsizlik və məxfilik

Bir çox veb tərtibatçısı, süni intellekt alətlərini istifadə edərkən məxfilik və təhlükəsizliyin ən böyük narahatlıqları olduğunu deyir. Bu vəziyyət, xüsusilə dövlətlər və səhiyyə şirkətləri kimi ciddi məlumat şərtlərinin olduğu iş kontekstlərində keçərlidir. İstifadəçi məlumatlarının bulud API-ləri vasitəsilə daha çox üçüncü tərəfə təqdim edilməsi narahatlıq doğurur. Məlumat ötürülməsinin təhlükəsiz olması və davamlı olaraq izlənilməsi vacibdir. İstemci tərəfli süni intelekt, bu istifadə sahələrini ələ almağın açarı ola bilər. Daha ediləcək çox sayda araşdırma və inkişaf var.

Vebdə süni intellekti istifadə etməyə başlamaq

Süni intelektin bir çox növünü öyrəndiyinizə görə, mövcud modelləri istifadə edərək necə daha məhsuldar ola biləcəyinizi və daha yaxşı veb saytları ilə veb tətbiqləri yarada biləcəyinizi düşünməyə başlaya bilərsiniz. Süni intellekti istifadə edərək:

• Saytınızın axtarış xüsusiyyəti üçün daha yaxşı bir avtomatik tamamlama yaradın.

• Ağıllı kamera ilə insanlar və ya ev heyvanları kimi yaygın obyektlərin varlığını aşkar edin.

• Təbii dil modeli ilə spam şərhləri ələ alın.

• Kodunuz üçün avtomatik tamamlama xüsusiyyətini aktivləşdirərək məhsuldarlığınızı artırın.

• Bir sonrakı söz və ya cümlə üçün təkliflərlə WYSIWYG yazı təcrübəsi yaradın.

• Məlumat dəsti ilə bağlı, istifadəçi dostu bir izahat təmin edin.

Öncədən təlim keçmiş süni intelekt modelləri, riyazi modellərin necə yaradılacağını və ən populyar süni intelekt alətlərini dəstəkləyən mürəkkəb məlumat dəstlərinin necə toplanacağını tam olaraq anlamağa ehtiyac qalmadan veb saytlarımızı, veb tətbiqlərimizi və məhsuldarlığımızı yaxşılaşdırmağın möhtəşəm bir yolu ola bilər. Çox modelin, başqa tənzimləmə etmənizə ehtiyac qalmadan ehtiyaclarınızı qarşıladığını görə bilərsiniz. İncə tənzimləmə , böyük bir məlumat dəsti üzərində öncədən təlim keçmiş bir modeli alıb müəyyən istifadə ehtiyaclarınızı qarşılayacaq şəkildə daha çox təlim etmə prosesidir. Bir modeli tənzimləmək üçün istifadə edilə biləcək müxtəlif texnikalar vardır:

• Pekiştirmeli İnsan Geri Bildiriminden Öğrenme (RLHF), bir modelin insan üstünlüklərinə və məqsədlərinə uyğunluğunu yaxşılaşdırmaq üçün insan geri bildirimini istifadə edən bir texnikadır.

• Düşük sıralı uyarlama (LoRA), LLM-lər üçün parametr baxımından səmərəli bir üsuldur. Bu üsul, təlim edilə bilən parametrlərin sayını azaldarkən model performansını qoruyur.

Faydalı Tövsiyə: Süni intellektin veb dünyasındakı təsirlərini öyrəndiniz, bəs bu texnologiyanın axtarış nəticələrinə necə təsir etdiyini bilirsinizmi? Saytınızın görünürlüğünü qorumaq üçün AI Overviews SEO optimizasiyası tövsiyələri məqaləmizə göz ataraq strategiyanızı təkmilləşdirə bilərsiniz.