LLM Destekli Hiyerarşi Yeniden Yapılandırması ile Hiperbolik Gömmede Bozulma Azaltılıyor
LLM Destekli Hiyerarşi Yeniden Yapılandırması ile Hiperbolik Gömmede Bozulma Azaltılıyor
Yapay zekâ tabanlı yeni yöntem, büyük dil modellerini kullanarak hiyerarşik veri yapılarındaki hiperbolik gömme kalitesini artırıyor.
Önemli Noktalar
- Büyük dil modelleri (LLM), hiyerarşileri hiperbolik gömme için otomatik olarak yeniden yapılandırabiliyor.
- Yöntem, 16 farklı hiyerarşi üzerinde yapılan deneylerde gömme kalitesini artırdı.
- LLM tabanlı yaklaşım, yapılan değişikliklere gerekçeler sunarak bilgi mühendislerine şeffaflık sağlıyor.
Gelişmiş Hiyerarşik Veri Gömme Yöntemi
Hiperbolik geometri, hiyerarşik veri yapılarının makine öğrenimi uygulamalarında etkili bir şekilde gömülmesini sağlıyor. Bu yaklaşım, öneri sistemlerinden bilgisayarla görmeye kadar birçok alanda kullanılıyor. Ancak, gömme kalitesinin doğrudan hiyerarşinin yapısına bağlı olması önemli bir zorluk yaratıyor.
Teknik Detaylar
Son araştırmalar, yüksek dallanma faktörü ve tekli kalıtımın optimal hiperbolik gömme için anahtar olduğunu ortaya koydu. Ayrıca, gömme algoritmalarının dengesizliklere ve hiyerarşi büyüklüğüne karşı dayanıklı olduğu görüldü.
Yeni sunulan bu çalışmada, büyük dil modellerinin (LLM) mevcut hiyerarşileri bu kriterlere uygun şekilde otomatik olarak yeniden yapılandırıp yapılandıramayacağı incelendi. Araştırmacılar, LLM’leri rehber olarak kullanan istem tabanlı bir yaklaşım geliştirdi.
Deneyler ve Sonuçlar
16 farklı hiyerarşi üzerinde yapılan deneyler, LLM ile yeniden yapılandırılan hiyerarşilerin, çeşitli standart gömme kalite metriklerinde tutarlı şekilde daha yüksek kalite sağladığını gösterdi. Ayrıca, bu yöntem bilgi mühendislerine yapılan değişiklikler için açıklamalar sunarak, yeniden yapılanmanın nedenlerini anlaşılır kılıyor.
Sonuç
Büyük dil modelleri ile yönlendirilen hiyerarşi yeniden yapılandırması, hiperbolik gömme kalitesini artırmada etkili bir araç olarak öne çıkıyor. Bu yöntem, özellikle bilgi tabanları ve ontolojilerle çalışan mühendisler için önemli avantajlar sunuyor.
Kaynak: arxiv.org