Bu makalede 20 Haziran'da TNW Konferansında konuşan Dan Rosensweig ile yapılan bir röportaj yer almaktadır. Etkinlik programının tamamına göz atın Burada.
Yapay zeka, eğitimi daha iyiye doğru dönüştürme potansiyeline sahiptir. Ancak ChatGPT 2022'de kullanıma sunulduğunda okulların ve akademinin paniğe kapılmasına neden oldu.
yapay zeka Her soruya cevap verebilen, her türlü metni yazabilen model, hızlı bir şekilde kullanıma sunuldu. kınandı kopya çekmeyi kolaylaştıran ve öğrenmeyi baltalayan bir araç olarak.
2024'e hızlı bir şekilde ilerlersek, panik sona erdi ve eğitim sektörü büyük dil modellerinin (LLM) hem öğrencilere hem de öğretmenlere destek sağlama potansiyelini fark etti.
Öğrenci öğrenme platformu Chegg'in İcra Kurulu Başkanı Dan Rosensweig, TNW'ye, teknolojinin potansiyelini öğrenme çıktılarıyla gerçekten uyumlu hale getirmek için ihtiyacımız olan şeyin eğitime özel küçük dil modelleri (SLM'ler) olduğunu söylüyor.
Rosensweig, “Genel amaçlı Yüksek Lisanslar başlamak için iyi bir yerdir” diyor. Ancak öğrencilerin öğrenme süreçleri göz önünde bulundurularak özel olarak tasarlanmamıştır.
Bu tür araçlar, büyük miktardaki enerjiyi başarıyla tüketebileceklerini kanıtladı. veri İnternetten bilgi alın ve bilgileri etkili bir şekilde özetleyin. Ancak aynı zamanda yanlış cevaplar vermeye de eğilimlidirler ve hatta halüsinasyon görüyorum.
Rosensweig, “Genel LLM'lerin doğru olma veya kişiselleştirilmiş olma zorunluluğu yoktur ve konu bildikleri veya bilmedikleri olduğunda herhangi bir öğrencinin durumunu bilmezler” diyor.
Tersine, küçük dil modelleri, LLM'lere kıyasla bilgiyi işlemek ve metin oluşturmak için daha sınırlı bir kapasiteye sahip olabilir, ancak belirli ihtiyaçları karşılamada daha verimlidirler.
Eğitime özel küçük dil modelleri oluşturma
Rosensweig'e göre eğitime özgü SLM'ler iki unsur gerektirir.
Bunlardan ilki pedagojinin tasarımla birleştirilmesidir. Bu, “öğrencilerin en iyi nasıl öğrendiğini, bireysel ihtiyaçlarının neler olduğunu anlayan ve süreçte ilerlemek için öğrenme çıktılarını değerlendirebilen” bir model geliştirme anlamına gelir.
İkinci gerekli unsur, yapay zekayı farklı konu sektörlerinde eğitmeye yetecek kadar büyük, tescilli, doğru bir veri setidir. 26 SLM geliştiren Chegg örneğinde veriler, son 10 yılda oluşturulan 100 milyondan fazla öğrenme içeriğine dayanıyor.
Rosensweig, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş öğrenme desteğinin faydalarının geniş kapsamlı olduğuna inanıyor.
“Öğrenme sürecinin kendisi ile başlıyor ve ardından eleştirel düşünme ile gerçek kullanılabilir beceriler arasında bir karışım sunuyor.”
Dan Rosensweig bu yılki etkinlikte konuşan birçok teknoloji öncüsünden biri TNW Konferansı20-21 Haziran'da Amsterdam'da gerçekleşecek. Katılmak isterseniz okuyucularımıza özel bir teklifimiz var. Ödeme sırasında TNWXMEDIA kodunu kullanarak %30 indirimden yararlanın iş kartı, yatırımcı geçişi veya başlangıç paketleri (Önyükleme & Çoğaltmak). Ayrıca %50 indirim sunuyoruz. Teknolojide Kadınlar bilet.
Kaynak bağlantısı