Illinois Urbana-Champaign Üniversitesi (UIUC) araştırmacıları, elektrik mühendisliği eğitimi için geliştirdikleri yapay zeka asistanıyla dikkat çekiyor. Sistem, 11 farklı modeli paralel olarak çalıştırmasına rağmen medyan 2 saniyelik yanıt süresiyle kullanıcılara hızlı ve doğru cevaplar sunuyor. Metin ve görsel arama, içerik üretimi, moderasyon ve sıralama gibi görevleri aynı anda yürüten bu yapay zeka, özellikle öğrencilerin karmaşık elektrik mühendisliği sorularına anında yanıt bulmasını sağlıyor.
Sistemin temel veri kaynakları arasında ders kitapları, video dersler ve öğrenci soru-cevap forumları yer alıyor. Ancak bu verilerin büyük bir kısmı telif hakları nedeniyle kamuya açık değil. Araştırmacılar, projenin ticari olmayan kısımlarını açık kaynak olarak paylaşırken, veri setlerinin yalnızca üniversite içi kullanıma uygun olduğunu belirtiyor.
Projenin en dikkat çekici yönlerinden biri, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) sürecinde semantik arama kullanılması. Araştırmacılar, beş elektrik mühendisliği öğrencisinden oluşan bir ekip kurarak iteratif bir veri seti oluşturdu. Bu veri seti, UIUC'nin ECE 120 dersini kapsıyor ve Hugging Face üzerinden ücretsiz olarak erişime açıldı. Bu yaklaşım, yapay zekanın öğrencilerin ihtiyaçlarına daha iyi yanıt vermesini sağlıyor.
Uzmanların Görüşleri
Değerlendirme sürecinde, her yeni özellik eklendiğinde tüm modeller test ediliyor. Uzman elektrik mühendisleri tarafından hazırlanan soru-cevap çiftleri kullanılarak modellerin performansı ölçülüyor. GPT-3, insan yazarlar tarafından hazırlanan cevaplarla yapay zeka tarafından üretilen cevapları karşılaştırmak için kullanılıyor. Ancak araştırmacılar, GPT-3'ün kendi cevaplarını daha iyi olarak değerlendirme eğiliminde olduğunu ve bu nedenle Cohere modelleriyle karşılaştırma yapılması gerektiğini ifade ediyor.
Nasıl Önlem Alınmalı?
Proje, ticari ders kitapları dışında tamamen açık kaynak olarak sunuluyor. Kullanıcılar, kendi Pinecone veritabanlarını oluşturarak sistemi kendi belgeleriyle entegre edebiliyor. Kurulum için Python 3.8 ve gerekli API anahtarları yeterli. Doküman deposu için PDF, düz metin ve .jpg görselleri destekleniyor.
Sonuç ve Değerlendirme
Bu yapay zeka asistanı, özellikle büyük sınıflarda öğrencilere bireysel destek sağlama potansiyeliyle eğitim teknolojilerinde yeni bir dönemin habercisi. Hızlı yanıt süresi, çoklu model mimarisi ve açık kaynak yapısı sayesinde diğer üniversiteler ve eğitim kurumları tarafından da kolayca uyarlanabilir. Gelecekte benzer sistemlerin farklı disiplinlerde de uygulanması bekleniyor.
Kaynak: github.com
