Tech Patrol

Blog

  • # JetBrains’ten Kodlamaya Yeni Bir Soluk: Açık Kaynaklı Yapay Zeka Modeli Mellum

    ## JetBrains’ten Kodlamaya Yeni Bir Soluk: Açık Kaynaklı Yapay Zeka Modeli Mellum

    Popüler uygulama geliştirme araçlarının arkasındaki şirket olan JetBrains, kodlama için ilk “açık” yapay zeka modelini piyasaya sürdü. Şirket, geçen yıl çeşitli yazılım geliştirme paketleri için yayınladığı kod üreten model Mellum’u, yapay zeka geliştirme platformu Hugging Face’te kullanıma sundu.

    4 trilyondan fazla token üzerinde eğitilen Mellum, 4 milyar parametreye sahip ve özellikle kod tamamlama (yani, çevreleyen bağlama göre kod parçacıklarını tamamlama) için tasarlandı.

    Parametreler kabaca bir modelin problem çözme becerilerine karşılık gelirken, token’lar bir modelin işlediği ham veri parçacıklarıdır. Bir milyon token, yaklaşık 30.000 satır koda karşılık geliyor.

    JetBrains bir teknik raporda “Profesyonel geliştirici araçlarına (örneğin, entegre geliştirici ortamlarında akıllı kod önerileri), yapay zeka destekli kodlama asistanlarına entegrasyon ve kod anlama ve oluşturma araştırmaları için tasarlanan Mellum, eğitim uygulamaları ve ince ayar deneyleri için de çok uygun” açıklamasını yaptı.

    JetBrains, Apache 2.0 lisanslı Mellum’u, GitHub’dan izin verilen lisanslı kod ve İngilizce Wikipedia makaleleri dahil olmak üzere bir dizi veri kümesi üzerinde eğittiğini söylüyor. Eğitim, 256 H200 Nvidia GPU’dan oluşan bir küme üzerinde yaklaşık 20 gün sürdü.

    Mellum’u çalıştırmak biraz çaba gerektiriyor. Temel model kutudan çıkar çıkmaz kullanılamaz; öncelikle ince ayar yapılması gerekiyor. JetBrains, Python için ince ayar yapılmış birkaç Mellum modeli sunsa da, şirket bunların “potansiyel yetenekler hakkında tahmin” için olduğunu, bir üretim ortamına dağıtılmak için olmadığını belirtiyor.

    Yapay zeka tarafından üretilen kod, şüphesiz yazılımın nasıl oluşturulduğunu değiştiriyor, ancak aynı zamanda yeni güvenlik zorlukları da getiriyor. Geliştirici güvenlik platformu Synk tarafından 2023’ün sonlarında yapılan bir ankete göre, kuruluşların %50’den fazlası, yapay zeka tarafından üretilen kodla bazen veya sıklıkla güvenlik sorunları yaşıyor.

    JetBrains, Mellum’un “kamuya açık kod tabanlarında bulunan önyargıları yansıtabileceğini” (örneğin, açık kaynak depolarına benzer bir tarzda kod oluşturma) ve kod önerilerinin mutlaka “güvenli veya güvenlik açıklarından arınmış” olmayacağını belirtiyor.

    JetBrains bir blog yazısında “Bu sadece bir başlangıç” diye yazdı. “Genelliğin peşinde değiliz, odaklanma oluşturuyoruz. Mellum tek bir anlamlı deneyi, katkıyı veya işbirliğini tetiklerse bile, bunu bir kazanım olarak göreceğiz.”

  • # JetBrains Opens the Door to AI Code Generation with Mellum Model

    ## JetBrains Opens the Door to AI Code Generation with Mellum Model

    JetBrains, renowned for its suite of developer tools, has taken a significant step into the world of artificial intelligence by releasing Mellum, its “open” AI model designed for coding. The company announced on Wednesday that Mellum, previously utilized within its software development suites, is now openly accessible on the Hugging Face AI platform.

    Mellum, a code-generating model trained on a massive dataset of over 4 trillion tokens, boasts 4 billion parameters. Its primary function is code completion, intelligently suggesting code snippets based on the surrounding context. To put that in perspective, a million tokens translates to approximately 30,000 lines of code. Parameters, in simple terms, represent a model’s problem-solving capabilities.

    According to a technical report from JetBrains, Mellum is designed for integration into professional developer tools like intelligent code suggestions in integrated development environments (IDEs), AI-powered coding assistants, and for research purposes related to code understanding and generation. The model’s versatility also extends to educational applications and fine-tuning experiments.

    JetBrains emphasizes that Mellum, which is licensed under Apache 2.0, was trained using a diverse collection of datasets, including permissively licensed code from GitHub and English-language articles from Wikipedia. The training process itself took around 20 days, utilizing a cluster of 256 H200 Nvidia GPUs.

    While Mellum is now available, it’s important to note that it requires fine-tuning before it can be effectively used. The base model isn’t designed for immediate, out-of-the-box deployment. JetBrains has provided some pre-tuned models for Python, but they explicitly state that these are intended for evaluating Mellum’s potential capabilities and not for use in production environments.

    The rise of AI-generated code is undoubtedly reshaping the software development landscape, but it also introduces new challenges, particularly in the realm of security. A late 2023 survey by Snyk, a developer security platform, revealed that over 50% of organizations encounter security issues, sometimes or frequently, when using AI-produced code.

    JetBrains acknowledges these potential risks, noting that Mellum may inherit biases present in public codebases and that its code suggestions might not always be secure or vulnerability-free.

    “This is just the beginning,” JetBrains stated in a blog post accompanying the release. “We’re not chasing generality — we’re building focus. If Mellum sparks even one meaningful experiment, contribution, or collaboration, we would consider it a win.” This release signals JetBrains’ commitment to fostering innovation and collaboration within the AI-assisted coding space, while also highlighting the importance of responsible development and awareness of potential security implications.

  • # Yapay Zekadaki Ayrımcılığı Kökten Sökmek: SHADES ile LLM’lerdeki Zararlı Stereotipleri Tespit Etmek Mümkün Hale Geliyor

    ## Yapay Zekadaki Ayrımcılığı Kökten Sökmek: SHADES ile LLM’lerdeki Zararlı Stereotipleri Tespit Etmek Mümkün Hale Geliyor

    Yapay zeka modellerinin gücü her geçen gün artarken, bu modellerin barındırdığı kültürel önyargılar ve ayrımcı yaklaşımlar giderek daha büyük bir sorun haline geliyor. Özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler), eğitildikleri devasa veri kümelerinde bulunan bu türden yanlılıkları kolayca yansıtıp pekiştirebiliyor. Bu tehlikeyi bertaraf etmek ve daha adil yapay zeka sistemleri geliştirmek amacıyla, araştırmacılar önemli bir adım attılar: SHADES.

    MIT Technology Review’da yayınlanan habere göre, Hugging Face’in Baş Etik Bilimcisi Margaret Mitchell liderliğindeki bir ekip, LLM’lerdeki zararlı stereotipleri ve diğer ayrımcılık türlerini tespit etmeye yardımcı olacak yeni bir veri seti olan SHADES’i geliştirdi. Bu veri seti, geliştiricilerin yapay zeka sohbet robotlarının çeşitli dillerdeki yanıtlarında ortaya çıkan önyargıları belirlemesine olanak tanıyor.

    SHADES, kültürel açıdan hassas ve geniş kapsamlı bir veri seti olma özelliği taşıyor. Bu sayede, farklı coğrafyalardan ve kültürel geçmişlerden gelen bireyler hakkında LLM’lerin ürettiği cevaplardaki olası ayrımcı unsurları ortaya çıkarmak mümkün oluyor. Geliştiriciler, SHADES’i kullanarak modellerini eğitebilir, test edebilir ve önyargıları azaltabilirler. Bu da, sonuç olarak daha adil, güvenilir ve kapsayıcı yapay zeka sistemlerinin oluşturulmasına katkı sağlayacaktır.

    Yapay zekanın geleceği için bu türden çalışmalar büyük önem taşıyor. SHADES gibi araçlar, yapay zeka alanında etik ve sorumlu bir yaklaşımın benimsenmesine öncülük ederek, teknolojinin toplumun tüm kesimlerine fayda sağlamasını hedefliyor. Özellikle LLM’lerin giderek yaygınlaştığı bir dünyada, bu türden ayrımcılık karşıtı veri setleri ve araçlar, yapay zekanın potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için kritik bir rol oynayacaktır.

  • # SHADES: A New Dataset Shining a Light on AI Bias Across Languages

    ## SHADES: A New Dataset Shining a Light on AI Bias Across Languages

    Artificial intelligence, particularly large language models (LLMs), holds immense promise, but it also presents a significant challenge: inherent bias. These models, trained on vast datasets often reflecting societal prejudices, can perpetuate and even amplify harmful stereotypes. To combat this, researchers have developed a new tool called SHADES, a dataset designed to help developers identify and mitigate discriminatory outputs from AI chatbots across a spectrum of languages.

    As highlighted in a recent MIT Technology Review article, SHADES aims to address the issue of culturally specific biases that often slip through the cracks in current bias detection methods. Led by Margaret Mitchell, chief ethics scientist at AI startup Hugging Face, the project provides a comprehensive resource for developers to proactively identify and address problematic stereotypes embedded within LLMs.

    The core principle behind SHADES is to expose AI chatbots to a diverse range of prompts specifically crafted to elicit potentially biased responses. By analyzing the generated outputs, researchers can pinpoint areas where the model exhibits prejudice based on factors like gender, race, religion, or other protected characteristics. The dataset’s multilingual capabilities are particularly crucial, acknowledging that bias manifests differently across various cultures and linguistic contexts.

    The importance of tools like SHADES cannot be overstated. As AI systems become increasingly integrated into our daily lives, from customer service chatbots to educational platforms, ensuring fairness and inclusivity is paramount. By providing developers with the means to identify and rectify biases early in the development process, SHADES contributes to building more equitable and responsible AI systems for everyone. While SHADES is a promising step forward, ongoing research and continuous evaluation will be crucial to maintain its effectiveness and adapt to the evolving landscape of AI technology. The fight against bias in AI is a marathon, not a sprint, and datasets like SHADES are essential tools for navigating the challenging road ahead.

  • # Yapay Zeka’daki Stereotipler ve Yeni Kodlama Çağı

    ## Yapay Zeka’daki Stereotipler ve Yeni Kodlama Çağı

    MIT Technology Review’ın “The Download” bülteninde yer alan son bilgilere göre, yapay zeka modelleri kültürel olarak özgü olan önyargılarla dolu. Özellikle büyük dil modellerinde (LLM’ler) tespit edilen bu durum, yapay zekanın adil ve tarafsız bir şekilde gelişimi için ciddi bir engel teşkil ediyor.

    **Yapay Zeka’daki Gizli Stereotipleri Ortaya Çıkarmak**

    Yapay zeka modellerinin veri kümeleri, eğitildikleri verilerdeki önyargıları yansıtabilir. Bu durum, modellerin kararlarında ayrımcılığa yol açabilecek stereotiplerin ortaya çıkmasına neden olur. Bu sorunun önüne geçmek amacıyla geliştirilen “SHADES” adlı yeni bir veri seti, geliştiricilere bu tür zararlı stereotipleri tespit etme ve mücadele etme konusunda yardımcı olmayı amaçlıyor.

    SHADES, yapay zeka sistemlerinin hangi kültürel önyargıları barındırdığını belirlemek için tasarlanmış kapsamlı bir kaynak olarak öne çıkıyor. Bu veri seti sayesinde, geliştiriciler modellerini daha adil ve kapsayıcı hale getirmek için gerekli düzeltmeleri yapabilirler.

    **Yeni Kodlama Çağı ve Yapay Zekanın Rolü**

    Makale, yapay zeka’nın kodlama süreçlerindeki rolünün giderek arttığı yeni bir çağa girdiğimizi de vurguluyor. Yapay zeka, yalnızca hataları ayıklamakla kalmıyor, aynı zamanda kod yazma süreçlerini de optimize ediyor. Bu durum, yazılımcıların daha karmaşık ve yaratıcı görevlere odaklanmasını sağlıyor.

    Ancak, bu yeni çağda yapay zeka modellerindeki önyargıları ele almak, sadece teknik bir zorluk olmanın ötesinde, etik bir sorumluluk olarak da öne çıkıyor. Aksi takdirde, yapay zeka sistemlerinin karar alma süreçlerinde var olan stereotipler, toplumsal eşitsizlikleri daha da derinleştirebilir.

    **Sonuç:**

    Yapay zeka’nın potansiyelinden tam olarak yararlanabilmek ve geleceğin teknolojilerini adil bir şekilde inşa edebilmek için, yapay zeka modellerindeki önyargıları tespit etmek ve ortadan kaldırmak kritik önem taşıyor. SHADES gibi veri setleri bu konuda önemli bir adım olsa da, yapay zeka geliştiricilerinin ve araştırmacılarının bu konuya sürekli olarak odaklanması ve bilinçli bir şekilde çalışması gerekiyor. Aynı zamanda, yapay zeka’nın kodlama süreçlerindeki rolü arttıkça, bu teknolojinin etik ve toplumsal etkilerini de göz önünde bulundurmak gerekiyor.

  • # Unmasking Bias: New Dataset Aims to Eradicate Stereotypes in AI Language Models

    ## Unmasking Bias: New Dataset Aims to Eradicate Stereotypes in AI Language Models

    Artificial intelligence, and Large Language Models (LLMs) in particular, are rapidly transforming industries and reshaping our interactions with technology. However, beneath the surface of these seemingly intelligent systems lies a critical challenge: pervasive bias. A new initiative, detailed in a recent edition of MIT Technology Review’s “The Download,” seeks to address this issue head-on with the launch of SHADES, a groundbreaking dataset designed to expose and mitigate culturally specific stereotypes embedded within AI models.

    The problem is significant. LLMs, trained on massive datasets scraped from the internet, often inherit and amplify existing societal biases. This can lead to discriminatory outcomes, reinforcing harmful stereotypes and limiting the fair application of AI across various domains. Imagine a language model consistently associating certain professions with specific genders or ethnicities; the implications for hiring, education, and even criminal justice are deeply concerning.

    SHADES, as described in the report, represents a significant step forward in the fight against AI bias. The dataset provides researchers and developers with a valuable tool to identify and quantify the presence of harmful stereotypes within LLMs. By exposing these biases, SHADES empowers developers to build more equitable and inclusive AI systems.

    While the specific methodologies and structure of the SHADES dataset are not detailed in the provided snippet, the very existence of such an initiative underscores the growing awareness of the critical need for responsible AI development. It suggests a shift towards prioritizing fairness and accountability in the creation and deployment of these powerful technologies.

    The fight against bias in AI is an ongoing process. Tools like SHADES are essential for proactively identifying and addressing the problem, paving the way for a future where AI serves as a force for good, rather than perpetuating existing societal inequalities. As the “new age of coding” continues to evolve, the emphasis on ethical AI development will only become more crucial. The creation and utilization of datasets like SHADES are fundamental to ensuring that this future is one where AI truly benefits all of humanity.