YAPAY ZEKÂ ÖZETLEME ALGORİTMALARINDA BİLGİ KAYBI VE METİN DÜZLEŞMESİ
Büyük Dil Modellerinin (LLM) en çok övülen yeteneklerinden biri, yüzlerce sayfalık metinleri veya edebi kurguları saniyeler içinde birkaç paragrafa özetleyebilmesidir. Ancak bu işlem tarafsız bir veri sıkıştırma süreci değildir. Bağımsız araştırmacı
LLM'ler token verimliliğini optimize ederken sahnede yer alan fiziksel parametreleri (ışık azalması, akustik empedans, termal düşüş) "gereksiz ayrıntı" olarak sınıflandırıp siler. Oluşan atmosferik vakumu ise "Karakter dehşete düştü" gibi soyut etiketlerle doldurur. Bu durum metnin "Gözlemlenebilir Fiziksel Katman"dan (Shown) soyut özet katmanına (Told) gerilemesine neden olur.
Bu süreçte metindeki bilgi sürtünmesi ($I_f$) sıfırlanır ve
Yorumlar
Yorum Gönder