tag Halusinasyon
Bu sayfada Halusinasyon etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Groundning (temellendirme), yapay zeka modellerinin ciktisini dogrulanabilir, gercek dunyayla uyumlu ve guvenilir bilgiye baglama surecidir. Buyuk dil modellerinin uretebilecegi yanlis, uydurma veya baskaliksiz bilgileri (halusinasyonlari) azaltmak icin uygulanan teknik ve mimarilerin genel adidir. Temel grounding yaklasımlari iki kategoride incelenir. Veri temelli grounding'da model, yanit uretirken harici bilgi kaynagina (belge, veri tabani, web araması) erisir ve yaniti bu kaynaklara dayandirır. RAG (Retrieval-Augmented Generation) bu kategorinin en yaygin ornekidir. Agis temelli grounding'da ise modele yanit olustururken kullanilacak referans belgeler veya baglam dogrudan saglanir. Yer ismi ve olgular bağlaminda grounding, adlarin gercek nesnelere veya kavramlara baglınmasıdır. Ornegin 'Paris' ifadesi, soyut bir karakter yerine gercekten Fransa'nin baskentine baglanmalidir. Bu tur grounding, entity linking ve bilgi grafigi entegrasyonu araciligiyla gerceklestirilir. Google gibi arama motorlari, Gemini modeline arama sonuçlarına erisim vererek grounding saglar. Bing Chat, sonuclari sitemize gonullu baglantılarla referans gostererek kaynak temelli dogrulama saglamaktadir. Azure AI Grounding API, kurumsal uygulamalarda modele spesifik belge kümelerine erisim saglanarak denetimli grounding gerceklestirilmesine olanak tanir. Grounding, oz-tutarlilik ile cakisir: model, birbiriyle cakisan iki yanit verdigi zaman ikisi de tutarli kabul edilemez. Grounding metrikleri arasinda RARR (Retrieval Augmented Revision and Rephrasing), QAGS ve Attribution Score gibi yontemler bulunmaktadir.
Grounding (Temellendirme)
Groundning (temellendirme), yapay zeka modellerinin ciktisini dogrulanabilir, gercek dunyayla uyumlu ve guvenilir bilgiye baglama surecidir. Buyuk dil modellerinin uretebilecegi yanlis, uydurma veya baskaliksiz bilgileri (halusinasyonlari) azaltmak icin uygulanan teknik ve mimarilerin genel adidir. Temel grounding yaklasımlari iki kategoride incelenir. Veri temelli grounding'da model, yanit uretirken harici bilgi kaynagina (belge, veri tabani, web araması) erisir ve yaniti bu kaynaklara dayandirır. RAG (Retrieval-Augmented Generation) bu kategorinin en yaygin ornekidir. Agis temelli grounding'da ise modele yanit olustururken kullanilacak referans belgeler veya baglam dogrudan saglanir. Yer ismi ve olgular bağlaminda grounding, adlarin gercek nesnelere veya kavramlara baglınmasıdır. Ornegin 'Paris' ifadesi, soyut bir karakter yerine gercekten Fransa'nin baskentine baglanmalidir. Bu tur grounding, entity linking ve bilgi grafigi entegrasyonu araciligiyla gerceklestirilir. Google gibi arama motorlari, Gemini modeline arama sonuçlarına erisim vererek grounding saglar. Bing Chat, sonuclari sitemize gonullu baglantılarla referans gostererek kaynak temelli dogrulama saglamaktadir. Azure AI Grounding API, kurumsal uygulamalarda modele spesifik belge kümelerine erisim saglanarak denetimli grounding gerceklestirilmesine olanak tanir. Grounding, oz-tutarlilik ile cakisir: model, birbiriyle cakisan iki yanit verdigi zaman ikisi de tutarli kabul edilemez. Grounding metrikleri arasinda RARR (Retrieval Augmented Revision and Rephrasing), QAGS ve Attribution Score gibi yontemler bulunmaktadir.
Hallucination (Yapay Zeka Halüsinasyonu)
Yapay zeka bağlamında halüsinasyon (AI hallucination), büyük dil modellerinin (LLM) tamamen uydurulmuş, yanlış veya gerçeklikte karşılığı olmayan bilgileri son derece özgüvenli ve inandırıcı bir biçimde sunması durumudur. Model, bilginin yanlış olduğunu "fark etmeden" akıcı ve tutarlı görünen cümleler üretir; bu nedenle halüsinasyonlar sıradan yazım hatalarından çok daha tehlikelidir. Halüsinasyonların temel nedeni, LLM'lerin çalışma biçimidir: modeller bir sonraki tokeni istatistiksel olarak olası kılacak şekilde tahmin eder; doğruluğu sistematik biçimde doğrulamaz. Eğitim verisinde eksik ya da çelişkili bilgi bulunduğunda veya model kendi bilgi sınırlarını aşan bir soruyla karşılaştığında, gerçek bir yanıt üretmek yerine "makul görünen" bir yanıt üretmeye devam eder. Halüsinasyon türleri arasında olgusal hata (var olmayan araştırmaların, kişilerin veya olayların icadı), kaynak uydurma (gerçek görünen ama var olmayan akademik makalelerin atıfı), mantıksal tutarsızlık (aynı yanıt içinde çelişen ifadeler) ve bağlam dışı üretim (kullanıcının sorusunu yanlış anlayarak alakasız bilgi sunma) sayılabilir. Halüsinasyonla mücadelede kullanılan başlıca teknikler şunlardır: RAG (Retrieval-Augmented Generation) harici ve doğrulanmış bilgi kaynaklarını modelin bağlamına ekleyerek yanıt kalitesini artırır; RLHF (İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme) modeli daha gerçekçi yanıtlar üretmek üzere ince ayar yapar; CoT (Chain-of-Thought) prompting ise modeli adım adım akıl yürütmeye zorlayarak hatalı atlamaları azaltır. Bunlara ek olarak temperature parametresinin düşürülmesi, yapılandırılmış çıktı (structured output) formatları ve "Bilmiyorum" yanıtını destekleyen sistem istemleri de halüsinasyon oranını düşürür. Türkiye'deki geliştiriciler ve şirketler için halüsinasyon riski; hukuki, tıbbi ve mali uygulamalarda en kritik endişe kaynağıdır. RAG mimarisi ve insan denetimli doğrulama katmanları bu alanlarda standart uygulama hâline gelmiştir. Halüsinasyon değerlendirmesi için TruthfulQA, HaluEval ve RAGTRUTH gibi kıyaslama veri kümeleri kullanılmaktadır.