Hövzə Xəbər Agentliyinin müxbirinin verdiyi məlumata görə, 1404-cü il xordad ayının 1-i (22 may 2025-ci il), cümə axşamı səhər saatlarında Qum şəhərində yerləşən “Həmta” (Süni intellekt və İslam sivilizasiyası) institutunun ev sahibliyi ilə süni intellekt sahəsində fəaliyyət göstərən mütəxəssislərin səkkizinci görüşü ilə keçirilib.

Bu görüşdə Şərif Sənaye Universitetinin müəllimi Dr. Bəhruz Minai Bidqoli, böyük dil modellərinin (LLM) əhəmiyyətindən və onların məlumat mədənçiliyi (data mining) ilə əlaqəsindən danışaraq bildirdi: LLM-lərin önəmi onların işlədiyi böyük həcmli məlumatlarda özünü göstərir.

O əlavə etdi: GPT-2 modeli təxminən 40 min kitab əsasında hazırlanmışdı, lakin məlumat həcminin azlığı səbəbindən ciddi çatışmazlıqları vardı. GPT-3 isə 2023-cü ildə dünyada əhəmiyyətli dəyişiklik yaratdı və həm mətn istehsalında səlislik qazandı, həm də filmlər, səslər və mətnlər daxil olmaqla, dünyanın mövcud biliklərinin əksəriyyətini əhatə etdi. Bu modellərin hazırlanmasına böyük maliyyə xərcləri çəkildi və nəticədə insan kimi məzmun istehsal edə bilən sistemlər formalaşdı. Məlumat mədənçiliyində ən çətin mərhələlərdən biri məlumatın toplanması və təmizlənməsidir. LLM-lər mətn emalı sahəsində geniş tətbiq olunur, hətta prompt (sorğu) yaratmaq üçün belə özlərindən istifadə edilir. Bu modellər post-prosessinq (sonrakı emal) funksiyalarını da yerinə yetirə bilir məsələn, etiketləmə, redaktə və digər oxşar tapşırıqlar.

Minai çıxışının davamında belə dedi: Süni intellekt insanın yerini tuta bilməz. Əgər bu sahəyə hakim olmaq istəyiriksə, onun müxtəlif aspektləri üzrə dərin bilik və ixtisasa malik olmalıyıq. Nəticədə süni intellekt bir köməkçiyə çevrilir və insanla birlikdə işlədikdə məntiqi əsaslandırıla bilən bir sintez formalaşır. LLM-lərlə məlumat mədənçiliyi arasında olan alətlər elə potensiala malikdir ki, insan həyatında əhəmiyyətli dəyişikliklər yarada bilər.

O, çıxışının bir hissəsində süni intellekt vasitəsilə məzmunun klasterləşdirilməsi (clustering) üçün mövcud alətlərə toxunaraq bildirdi: LLM-lərlə klasterləşdirmə sahəsində böyük bir inqilab baş verəcək. Bu modellər təkcə qruplaşdırma aparmır, eyni zamanda məzmunu anlayır, onun üzərində təhlil aparır və məzmunun özünə əsaslanaraq klasterləşdirir, sonda isə etiketləmə (labeling) prosesini də həyata keçirir.

Dr. Minai çıxışının sonunda belə vurğuladı: Tez yazmaq prinsipi özü bir ixtisasdır. Hansı promptla hansı işi daha yaxşı görmək mümkün olduğunu bilmək böyük əhəmiyyət daşıyır. Hazırkı LLM-lər bu sahədə ixtisaslaşmış və dəqiq promptların hazırlanmasına ciddi şəkildə yardım edir və həm məzmunun çıxarılmasında, həm də klasterləşdirmədə mühüm rol oynaya bilər.