N­o­t­e­b­o­o­k­L­M­:­ ­G­o­o­g­l­e­’­ı­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­ ­d­e­s­t­e­k­l­i­ ­n­o­t­ ­a­l­m­a­ ­u­y­g­u­l­a­m­a­s­ı­y­l­a­ ­u­y­g­u­l­a­m­a­l­ı­ ­ç­a­l­ı­ş­m­a­

N­o­t­e­b­o­o­k­L­M­:­ ­G­o­o­g­l­e­’­ı­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­ ­d­e­s­t­e­k­l­i­ ­n­o­t­ ­a­l­m­a­ ­u­y­g­u­l­a­m­a­s­ı­y­l­a­ ­u­y­g­u­l­a­m­a­l­ı­ ­ç­a­l­ı­ş­m­a­


Ya notlarınızla konuşabilseydiniz? Dropbox, Box, Notion ve diğerleri gibi şirketler, sistemlerinde zaten bulunan verilerle etkileşime girmenize ve onlardan yeni şeyler oluşturmanıza olanak tanıyan üretken yapay zeka araçları geliştirdiğinden, bu soru son zamanlarda internetin bir köşesini tüketti.

Bunun Google’daki versiyonuna denir DefterLM. Kendi notlarınızı düzenlemenize ve onlarla etkileşimde bulunmanıza yardımcı olmayı amaçlayan yapay zeka destekli bir araştırma aracıdır. (Google bunu bu yılın başında Project Tailwind olarak duyurmuştu ancak kısa sürede adını değiştirdi.) Şu anda bu aslında yalnızca bir prototip, ancak şirket içindeki küçük bir ekip, bir yapay zeka dizüstü bilgisayarının neye benzeyebileceğini bulmaya çalışıyor. Sonuçta, NotebookLM ortalıkta kalırsa, bu muhtemelen Google Dokümanlar’ın bir özelliği veya Drive’ın içindeki tüm dosyalarınızı alıp anlayabilen bir araç olacaktır. Ancak şimdilik kendine ait son derece basit bir uygulama.

Son birkaç haftadır NotebookLM’yi kullanıyorum, hem uygulamanın yeteneklerini test ediyorum hem de bir yapay zeka araştırma aracının kendi iş akışlarımda nerede yer aldığını bulmaya çalışıyorum. Henüz doğru cevapları bulduğumdan emin değilim ve teknolojinin de tam olarak hazır olduğundan emin değilim. Ancak, önemsediğim tüm konularda ve çok az konuda eğitilmiş kişiselleştirilmiş bir yapay zekanın ciddi anlamda güçlü bir şey olacağına giderek daha fazla inanıyorum.

NotebookLM’yi kullanmaya başlamak için yeni bir proje oluşturursunuz. Benim durumumda, e-tabloların tarihi ve kültürü üzerine bir sürü araştırma yapıyordum, bu yüzden projeme “E-tablo geçmişi” adını verdim. (Akıllıca, değil mi?) Uygulama daha sonra benden kaynak eklemeye başlamamı istedi – şu anda yalnızca Google Dokümanlarını kabul ediyor ve içe aktarıyor, ancak bitmiş haliyle görünüşe göre başka birçok türde bilgiyi de alacak. Her projede en fazla beş kaynak bulunabilir ve her kaynak en fazla 10.000 kelime uzunluğunda olabilir, ancak bunu yalnızca Google’dan biri bana söylediği için biliyorum. Çok fazla veya çok büyük kaynakları içe aktarmaya çalışırsanız, NotebookLM sessizce başarısız olur. Uygulama yeterince yeni olduğundan ekip hata mesajlarını bile özelleştirmedi. Yine: prototip.

NotebookLM’in tasarımı gerçekten basit ve tamamen chatbot’la ilgili.
Resim: Google / David Pierce

Ancak biraz deneme yanılma sonrasında kaynaklarımı elde ettim: Steven Levy’nin ufuk açıcı bir versiyonu “Bilginin Elektronik Tablo Yolu“hikaye, bir bir dizi blog yazısı VisiCalc yaratıcısı Dan Bricklin’den, Laine Nooney’nin kitabından bir bölüm Elma II Çağıve birkaç bin kelimelik diğer derlenmiş araştırmalar. Ben her kaynağı içe aktarırken, NotebookLM, belgeyi özetleyen bir paragraf ve ardından önemli konuların ve sorulacak önerilen soruların bir listesini içeren “Kaynak Kılavuzu” adını verdiği bir kılavuz oluşturdu. Genel olarak kılavuzlar çok iyiydi: Levy’nin bu hikayesi için “Elektronik elektronik tablo”, “VisiCalc”, “Lotus 1-2-3”, “E-tablo modelleme” ve “E-tablolar ve karar verme” ortaya çıktı. Bunlardan üçü aynı şeyin varyasyonları, ama hey, elektronik tablolarla ilgili uzun bir makale. Ana konuların çoğu elektronik tablolar olacak.

NotebookLM’in var olmasının tek nedeni, size dokümanlarla etkileşimde bulunmanız için yeni bir yol sunmaktır.

NotebookLM’in var olmasının tek nedeni, size bu dokümanlarla etkileşim kurmanız için yeni bir yol sunmaktır. Araştırmanızı organize etmeye veya geliştirmeye yönelik bir araçtan ziyade, esasen sağladığınız kaynaklara göre özel olarak eğitilmiş ve bu kaynaklara teker teker veya hepsine birden referans verebilen bir sohbet robotudur. Levy örneğinde kaynak rehberinin önerdiği sorulardan biri şuydu: “E-tablo kullanmanın avantajları nelerdir?” Bunu NotebookLM sohbet robotuna sorduğumda, bir an düşündü ve sonra elektronik tabloları ilk bilgisayar kullanıcıları için çok güçlü kılan beş özellik ile geri geldi. Cevap internetin tamamına dayanmıyordu; tamamen Google dokümanına yapıştırdığım 5.000 kadar kelimeye dayanıyordu.

(Küçük bir kenara: Tüm bu kişiselleştirilmiş AI araçlarıyla ilgili çok büyük gizlilik sorunları ve endişeleri var. Ancak bu durumda, bu konuda o kadar da endişelenmiyorum; tüm bu veriler zaten diğer Google ürünlerinde bulunuyor, bu yüzden ikna olmadım Bunu ayrıştıracak geniş bir dil modeline sahip olmak anlamlı derecede farklı bir şey. Ancak yapay zekayla ilgili her şeyde olduğu gibi, verilerinizin nereye gittiğini ve nasıl kullanılabileceğini her zaman dikkatlice düşünmelisiniz.)

Otomatik olarak oluşturulan “kaynak kılavuzları” NotebookLM’nin şu ana kadarki en iyi yanıdır.
Resim: Google / David Pierce

Elbette aklınıza gelen diğer soruları da sorabilirsiniz. Sonunda NotebookLM’yi çoğunlukla şeyler arasında ortak noktalar bulmak için kullanmaya başladım. Tüm bu belgelerde en sık karşımıza çıkan kişiler kimlerdir? En sık hangi bağlantılara başvurulur? Bu alandaki ana rakipler nelerdir? Birkaç soruyla genellikle daha fazla araştırma için iyi bir başlangıç ​​noktası seti elde edebilirim. Ayrıca “Buradaki en şaşırtıcı bilgi nedir?” gibi şeyler de sorabilirsiniz. ve bazen ilginç örnekler alın. NotebookLM ayrıca araştırmanıza göz atmayı biraz daha kolaylaştırmak için belgelerin özetlerini veya ana hatlarını da oluşturabilir.

NotebookLM her yanıtla birlikte alıntılar da sağlar. Temel model yalnızca metni arayıp geri döndürmediğinden, bunlar tam olarak kaynak değildir; Bunlar daha çok bir harita üzerindeki noktalara benziyor; NotebookLM’nin soruyla en alakalı olduğunu düşündüğü ve daha sonra sentezleyip bir cevap sağlamak için kullandığı 10 bitlik metin. NotebookLM bana “Hız”ın e-tabloların çok önemli bir avantajı olduğunu söyledi çünkü Levy bunu yazmıştı değil, bir grup yöneticinin bu çok daha hızlı araçla yapabilecekleri şeyler hakkında konuşmasından alıntı yapmıştı.

Şu ana kadarki tecrübelerime göre, alıntı ve cevap arasındaki bağlantı bazen açık, bazen de derinden kafa karıştırıcı, ancak modelin çalışmasını göstermeye çalışan yaklaşımı hoşuma gidiyor. Çoğunlukla alıntıların yanıtlardan çok daha yararlı olduğunu gördüm; NotebookLM’in yaptığı gerçek sentez ve yanıtlar biraz güvenilmez, ancak sorumla ilgili bilgi parçalarını belirleme konusunda gerçekten iyi bir iş çıkarıyor.

NotebookLM sorabileceğiniz soruları önerir ve ardından kaynaklarından alıntı yapmaya çalışır.
Resim: Google / David Pierce

NotebookLM’den sorumlu ürün müdürü Raiza Martin, deneyimimin diğer NotebookLM kullanıcılarıyla aynı olduğunu söylüyor. “Kaynak kılavuzu ve alıntılar en çok dikkat çeken iki özelliktir” diyor. “Ayrıca davranış değişikliği de görüyoruz; giderek daha fazla insan şöyle diyor: ‘Ah, bir şeyler okumam gerekiyor, bu yüzden kaynak kılavuzunu oluşturabilmek için bunu Defter’e koydum.” (Google’daki herkes NotebookLM’yi sadece “Notebook” olarak adlandırıyor. Bundan ne isterseniz onu alın.)

Martin, sonuçta aradığı şeyin bir kısmının, insanların internet yerine kişisel veriler üzerine eğitildiklerinde botlarla nasıl farklı şekilde etkileşime girdiklerini görmek olduğunu söylüyor. “Bağlamı yeterince değiştirdiğimizde bu kullanıcı davranışını değiştirir mi?” o soruyor. “Ve biz bunun böyle olduğunu keşfediyoruz.” Görünüşe göre kullanıcılar, yapay zekaya sadece mavi gökyüzü soruları sormak yerine, daha hedefe yönelik araştırma ve bilgi araştırması yapıyor.

İnternetten bahsetmişken: NotebookLM’in garip yönlerinden biri de aslında belgelerinizde olmayan şeyleri biliyor olmasıdır. Bir noktada, yüklediğim bir belgede yalnızca ismiyle ve başka hiçbir bilgi olmadan atıfta bulunulan eski bir Excel rakibi hakkında bilgi istedim ve NotebookLM, ne zaman kurulduğuna ve ne yaptığına ilişkin bazı temel bilgileri geri verdi. . Belgelerim bunu bilmiyordu! Ne oluyor?

Uzun süredir yazarlık yapan ve NotebookLM üzerinde çalışan Google Labs’in yazı işleri müdürü Steven Johnson, ekibin bu durumlarda ne yapılacağı konusunda boğuştuğunu söylüyor. “Modelin aslında oldukça doğru olduğunu bildiği bazı genel bilgiler kesinlikle var.” Bunun ne kadar doğru olduğu ve bu sürecin kullanıcılara nasıl gösterileceği hala devam eden bir sorudur. Johnson, “Modelin ‘Üzgünüm, bu bilgi kaynağınızda yok’ demesini sağlamak için ince ayar yapmak için çok zaman harcadık” diyor ve bu tür bir alçakgönüllülük ve şeffaflık, Yüksek Lisans için iyi bir şeydir. Ama aynı zamanda elinden geldiğince yardım etmeye de çalışmalı, değil mi? Martin şöyle diyor: “Bunun ne kadarının bizim bunu harmanladığımızdan kaynaklandığını anlamaya çalışıyoruz ve kullanıcıya şunu açıkça gösteriyoruz: ‘Hey, bu sizin kaynaklarınızda yok ama burada bazı genel bilgiler var. web’den.”

Uzun vadeli çözüm, NotebookLM’yi Keep’e veya Dokümanlar’a bağlamak olabilir

Modeli geliştirmenin ve etkileşimler üzerinde çalışmanın yanı sıra, Google’ın NotebookLM için bir diğer büyük projesi, onu gerçekten not almak için daha iyi bir uygulama haline getirmektir. Şu anda, bir chatbot yanıtını kopyalayıp yapıştırmak veya hatırladığınız bir şeyi not almak istemeniz durumunda süper basit bir karalama defterine sahip oluyorsunuz, ama gerçekte hepsi bu. Uzun vadeli çözüm, NotebookLM’yi Keep’e veya Dokümanlar’a bağlamak olabilir, ancak NotebookLM zamanla daha tam teşekküllü bir not uygulamasına da dönüşebilir. (Google’ın aynı tür ürünün binlerce versiyonunu piyasaya sürme eğilimi göz önüne alındığında, bu son sonuca bahse giriyorum.)

NotebookLM’yi birkaç hafta kullandıktan sonra her şeyi yapma şeklim tamamen değişmedi. Ancak, notlarla etkileşim kurmanın birçok kurumsal yoğun çalışma ve anahtar kelime aramasından daha iyi yollarının olduğu fikrine kesinlikle katılıyorum. Ve eğer Google, NotebookLM’nin hem benim öğelerim hem de daha geniş ağ üzerinde güvenilir şekilde çalışmasını ve Google’ın benim hakkımda zaten bildiği her şeyle etkileşime girmesini nasıl sağlayacağını bulabilirse, bunun internetteki en güçlü ve kişisel sohbet robotu olabileceği açık görünüyor. Kesinlikle tüm bunların prototip aşamasındayız, ancak potansiyel olarak çok büyük bir şeye doğru ilerliyor.


Popular Articles

Latest Articles