Brief news summary

Üretken yapay zeka modelleri, popüler dönüştürücü modeller gibi metini insanlardan farklı şekillerde işler. Onlar, kelime, hece veya hatta tek tek karakterler gibi daha küçük metin birimleri olan belirteçlerle çalışırlar. Belirteçleme, modellerin sınırlama olan bağlam penceresine ulaşmadan önce daha fazla bilgi almasını sağlar. Bununla birlikte, belirteçleme aynı zamanda önyargı ve yanlış anlamalara yol açabilir. Belirteçleme, boşlukları ve büyük/küçük harf farkını farklı şekilde işler, bu da modelin anlamasını etkileyebilir. İngilizce için tasarlanan belirteçleme yöntemleri, kelimeleri ayırmak için boşluklar olmayan dillerde iyi çalışmayabilir, bu da İngilizce olmayan görevler için daha yavaş tamamlama süreleri ve daha yüksek maliyetlere yol açabilir. Belirteçleme ayrıca matematikle ilgili görevlerde ve anagramlar ile kelime ters çevirmeleri gibi dil özelliklerinde de zorluklar yaratabilir. Bazı araştırmacılar, ham metin baytıyla doğrudan çalışan bayt düzeyinde durum alanı modelleri gibi alternatif modelleri keşfediyor. Belirteçleme ile ilgili zorluklara çözüm bulmak, yeni model mimarileri gerektirebilir.