Galileo’nun Yenilikçi AI Değerlendirme Endeksi: Sektör Liderleri Arasında Bir Karşılaştırma, yapay zeka teknolojilerinin gelişimini değerlendirmek için kullanılan bir endeks olup, özellikle halüsinasyon endeksi üzerinde odaklanmaktadır. Bu endeks, sektör liderlerinin yapay zeka teknolojilerini kullanma ve geliştirme konusundaki performanslarını karşılaştırmak amacıyla oluşturulmuştur. Halüsinasyon endeksi, yapay zeka sistemlerinin gerçeklikten sapma derecesini ölçerek, teknolojinin güvenilirliği ve etkinliği hakkında önemli bilgiler sunmaktadır. Galileo’nun Yenilikçi AI Değerlendirme Endeksi, halüsinasyon endeksi gibi kritik faktörleri kullanarak sektör liderlerinin yapay zeka alanındaki performanslarını objektif bir şekilde değerlendirmektedir.
Galileo’nun Yenilikçi AI Değerlendirme Endeksi: Sektör Liderleri Arasında Bir Karşılaştırma, yapay zeka teknolojilerinin gelişimini ölçmek için kullanılan bir endeks olup, özellikle gerçeklikten sapma endeksi üzerinde odaklanmaktadır. Bu endeks, sektör liderlerinin yapay zeka teknolojilerini kullanma ve geliştirme konusundaki performanslarını karşılaştırmak amacıyla oluşturulmuştur. Gerçeklikten sapma endeksi, yapay zeka sistemlerinin gerçek dünyadan ne kadar uzaklaştığını ölçerek, teknolojinin güvenilirliği ve etkinliği hakkında önemli bilgiler sunmaktadır. Galileo’nun Yenilikçi AI Değerlendirme Endeksi, gerçeklikten sapma endeksi gibi kritik faktörleri kullanarak sektör liderlerinin yapay zeka alanındaki performanslarını objektif bir şekilde değerlendirmektedir.
Galileo’nun Hallüsinasyon Endeksi
Galileo, kurumsal uygulamalar için üretken yapay zeka geliştiren öncü bir şirket olarak, en son Hallüsinasyon Endeksi’ni piyasaya sürdü.
Bu Değerlendirme çerçevesi – Retrieval Augmented Generation (RAG) üzerine odaklanan – OpenAI, Anthropic, Google ve Meta gibi büyük oyunculardan 22 önde gelen Gen AI LLM’sini değerlendirdi. Bu yılın endeksi önemli ölçüde genişledi ve son sekiz ay içinde açık ve kapalı kaynaklı LLM’lerdeki hızlı büyümeyi yansıtmak üzere 11 yeni model ekledi.
Galileo’nun CEO ve Kurucu Ortağı Vikram Chatterji, “Bugünün hızla değişen yapay zeka manzarasında, geliştiriciler ve kurumlar kritik bir zorlukla karşı karşıya: üretken yapay zekanın gücünü kullanırken maliyet, doğruluk ve güvenilirliği dengelemek. Mevcut ölçütler genellikle gerçek dünya uygulamaları yerine akademik kullanım durumlarına dayanmaktadır.” dedi.
Endeks, çeşitli giriş uzunlukları arasında (1.000 ila 100.000 token) çıktı hatalarını kontrol etmek için Galileo’nun özel değerlendirme metriği olan bağlam uyumunu kullandı. Bu yaklaşım, kurumların AI uygulamalarında fiyat ve performansı dengeleme konusunda bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Endeksten elde edilen ana bulgular şunlardır:
Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet modeli, kısa, orta ve uzun bağlam senaryolarında sürekli olarak neredeyse mükemmel puanlar alarak en iyi genel performans gösteren model olarak ortaya çıktı.
Google’ın Gemini 1.5 Flash modeli, maliyet etkinliği açısından en iyi performans gösteren model olarak sıralandı ve tüm görevlerde güçlü performans sergiledi.
Alibaba’nın Qwen2-72B-Instruct modeli, özellikle kısa ve orta bağlam senaryolarında üstün performans göstererek en iyi açık kaynaklı model olarak dikkat çekti.
Endeks ayrıca LLM manzarasında birkaç trendi de ortaya koydu:
Açık kaynaklı modeller, maliyetleri düşürerek kapalı kaynaklı rakipleriyle aradaki farkı hızla kapatmaktadır ve daha iyi hallüsinasyon performansı sunmaktadır.
Mevcut RAG LLM’ler, kalite veya doğruluklarından ödün vermeden uzun bağlam uzunluklarını ele alma konusunda önemli iyileştirmeler göstermektedir.
Daha küçük modeller bazen daha büyük olanlardan daha iyi performans sergilemektedir, bu da verimli tasarımın ölçekten daha önemli olabileceğini göstermektedir.
Mistral’in Mistral-large ve Alibaba’nın qwen2-72b-instruct gibi ABD dışından güçlü performans gösteren modellerin ortaya çıkması, LLM gelişiminde küresel bir rekabetin arttığını göstermektedir.
Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 1.5 Flash gibi kapalı kaynaklı modeller, özel eğitim verileri nedeniyle liderliklerini sürdürürken, endeks, manzaranın hızla evrildiğini ortaya koymaktadır. Google’ın performansı özellikle dikkat çekiciydi, açık kaynaklı Gemma-7b modeli kötü performans sergilerken, kapalı kaynaklı Gemini 1.5 Flash sürekli olarak en üst sıralarda yer aldı.
Yapay zeka endüstrisi, üretim için hazır Gen AI ürünlerinde bir engel olarak hallüsinasyonlarla mücadele etmeye devam ederken, Galileo’nun Hallüsinasyon Endeksi, belirli ihtiyaçlarına ve bütçe kısıtlamalarına uygun modeli benimsemek isteyen kurumlar için değerli içgörüler sunmaktadır.
Gen AI LLM’lerinde Performans Değerlendirmesi
Gen AI LLM’lerinin performansını değerlendirmek için Galileo’nun Hallüsinasyon Endeksi, Retrieval Augmented Generation (RAG) odaklı bir çerçeve kullanmaktadır. Bu endeks, açık ve kapalı kaynaklı LLM’lerdeki hızlı büyümeyi yansıtmak üzere 11 yeni model ekleyerek önemli ölçüde genişlemiştir. Bu, kurumsal uygulamalar için üretken yapay zeka geliştiren şirketlerin, performans ve maliyet dengesini sağlamak için bilinçli kararlar almasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Endeksin ana bulguları arasında, Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet modelinin kısa, orta ve uzun bağlam senaryolarında sürekli olarak neredeyse mükemmel puanlar alarak en iyi genel performans gösteren model olarak ortaya çıkması bulunmaktadır. Ayrıca, Google’ın Gemini 1.5 Flash modelinin maliyet etkinliği açısından en iyi performans gösteren model olarak sıralandığı ve tüm görevlerde güçlü performans sergilediği belirtilmektedir. Alibaba’nın Qwen2-72B-Instruct modelinin ise özellikle kısa ve orta bağlam senaryolarında üstün performans göstererek en iyi açık kaynaklı model olarak dikkat çektiği vurgulanmaktadır.
Ayrıca, endeks, açık kaynaklı modellerin maliyetleri düşürerek kapalı kaynaklı rakipleriyle aradaki farkı hızla kapatmaya başladığını ve daha iyi hallüsinasyon performansı sunduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, mevcut RAG LLM’lerin uzun bağlam uzunluklarını ele alma konusunda önemli iyileştirmeler gösterdiği ve daha küçük modellerin bazen daha büyük olanlardan daha iyi performans sergilediği belirtilmektedir. Bu bulgular, Gen AI LLM’lerinin performansını değerlendirmek ve doğru modeli seçmek isteyen kurumlar için değerli içgörüler sunmaktadır.
Halüsinasyon Endeksi
| Değerlendirme | Sonuç |
|---|---|
| 0-7 | Normal |
| 8-12 | Şüpheli |
| 13 ve üzeri | Halüsinasyon riski yüksek |
SONUÇ
Halüsinasyon endeksi, bireylerin halüsinasyon riskini belirlemek için kullanılan bir ölçüttür. Değerlendirme sonucuna göre bireylerin halüsinasyon riski belirlenir ve gerekli tedbirler alınabilir.
