UniRel-R1: Bilgi Grafiği İlişkisel Soru Yanıtlamada RL ile Ayarlanmış LLM Akıl Yürütme

UniRel-R1: Bilgi Grafiği Sorgulamalarında Yeni Nesil Mantık UniRel-R1: Bilgi Grafiği Sorgulamalarında Yeni Nesil Mantık UniRel-R1, bilgi grafiği iliş...

UniRel-R1: Bilgi Grafiği Sorgulamalarında Yeni Nesil Mantık

UniRel-R1: Bilgi Grafiği Sorgulamalarında Yeni Nesil Mantık

UniRel-R1, bilgi grafiği ilişkisel soru-cevaplamada özgün ve anlamlı yanıtlar sunan, RL-tabanlı yeni bir yaklaşım ile dikkat çekiyor.

Önemli Noktalar

  • UniRel-R1, ilişkisel bilgi grafiği sorgularında yanıt olarak tekil varlık yerine anlamlı alt grafikler sunuyor.
  • Çok aşamalı grafik budama ve RL ile ince ayarlanmış LLM entegrasyonu sayesinde daha özgün ve bilgilendirici yanıtlar elde ediliyor.
  • Model, Vanilla tabanlı yaklaşımlara göre bağlantı ve ödül metriklerinde önemli kazanımlar sağladı.

Teknik Detaylar

Geleneksel Bilgi Grafiği Soru-Cevaplama (KGQA) sistemleri, genellikle tek bir varlık yanıtı döndürmeye odaklanıyordu. Ancak gerçek dünyadaki sorgular, varlıklar arasındaki ilişkileri anlamaya yönelik daha karmaşık talepler içeriyor.

UniRel-R1, bu ihtiyaca yönelik olarak geliştirilmiş yeni bir çerçeve sunuyor. Model, yanıt olarak bir varlık yerine, varlıklar arasındaki anlamsal bağlantıları içeren bir alt grafik üretiyor. En büyük zorluk ise, çok sayıda aday alt grafik içinde özgün ve bilgilendirici olanı seçebilmek.

Bu sorunu aşmak için UniRel-R1, alt grafik seçimi, çok aşamalı grafik budama ve pekiştirmeli öğrenme (RL) ile ince ayarlanmış bir Büyük Dil Modeli (LLM) entegrasyonunu birleştiriyor. Ödül fonksiyonu, daha kompakt ve özgün alt grafikler ile daha bilgilendirici ilişkileri ve düşük dereceye sahip ara varlıkları teşvik edecek şekilde tasarlandı.

Deneysel Sonuçlar

Yapılan kapsamlı deneyler, UniRel-R1’ın Vanilla tabanlı yaklaşımlara kıyasla bağlantı ve ödül metriklerinde kayda değer ilerleme sağladığını gösteriyor. Model ayrıca, daha önce görülmemiş varlık ve ilişkilere genel yetenekle yanıt verebiliyor.

Küresel E-Ticaret Trendleri ve Türkiye

Türkiye’de e-ticaret sektörü 2023 yılında yüzde 115 büyüyerek 1,59 trilyon TL’lik rekor hacme ulaştı. Sipariş adedi 6,85 milyara çıkarken, giyim, elektronik ve süpermarket kategorilerinde talep patlaması yaşandı. E-ticaretin toplam ticaret içindeki payı yüzde 20’ye yükseldi; bu oran pandemi sonrası en hızlı artış olarak öne çıkıyor. KOBİ’lerin dijitalleşme yatırımları ve mobil alışverişteki yükseliş, Türkiye’nin küresel e-ticaret trendlerine uyumunu hızlandırıyor.

Son Gelişmelerden Haberdar Olun

Son gelişmeleri kaçırmamak için @synvalo sosyal medya hesaplarımızı takip edebilirsiniz!

Kaynak: arxiv.org

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Leave a comment
scroll to top