Yapay zeka bülten kürasyonu için kişisel beğeniye göre eğitildi
Öne çıkanlar
- Otomatik hakem, RSS ve sosyal medya kaynaklarından gelen bağlantıları tek bir şablonda topluyor.
- Elenecek içeriklerin tanımlanması, modelin karar doğruluğunu yüzde 51'den yüzde 71'e çıkardı.
- Bültendeki gerçek tıklama verileri, model kurallarının okuyucu ilgisine göre kalibre edilmesini sağladı.
Data Elixir adlı bültenin yayımcısı, haftalık içerik seçim sürecini hızlandırmak amacıyla büyük dil modelleri üzerine kurulu bir otomatik kürasyon hakemi geliştirdi. Her sabah RSS akışları, gelen kutusu ve Hacker News kaynaklarından toplanan bağlantılar ortak bir veri yapısına dönüştürülüyor. Bu içerikler, sistemde tanımlanan ölçütlere göre puanlanarak editörün onayına sunuluyor.
Sistemin temelini oluşturan kurallar bütünü, 111 satırlık sade bir metin dosyasında tanımlandı. Süreç, yazarın bültende daha önce yayımladığı 20 içerik ile elediği 15 içeriğin etiketlendiği bir test setiyle sınandı. İlk denemede yüzde 51 olan doğruluk oranı, olumsuz örneklerin kurallara net biçimde eklenmesiyle kademeli olarak yüzde 71 seviyesine çıktı.
Modelin kararları, beehiiv platformundan alınan gerçek okuyucu tıklama verileriyle karşılaştırılarak daha da iyileştirildi. Editör, salt kişisel sezgiler yerine okuyucu davranışlarına göre güncellenen kurallar sayesinde haftalık 200 makaleyi tek tek incelemek yerine yapay zekanın gerekçelendirdiği 15 öneri üzerinden nihai seçimi yapıyor.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.