Bilim insanlarımızın Amazon Makine Öğrenimi Konferansı'nda bağlantı kurup yenilik yapıyor

Amazon Ads'de Kıdemli Uygulamalı Bilim İnsanı olarak çalışan Neeti Narayan "Gerçek bir akademik konferans gibi hissettiriyor," diyor. "Makale sunumları, posterler, ana konuşmalar, hepsi var ama AMLC'yi farklı kılan şey, odadaki insanlar. Sadece bilim insanları değil, işin içinde mühendisler, ürün yöneticileri ve şirketin dört bir yanından veri bilimciler de var. Gerçekten iş birliğine dayalı bir ortam."

Kıdemli bir araştırma bilim insanı olan Martin Radfar için de AMLC aynı derecede heyecan verici. Martin altı yıldır Amazon'da çalışıyor. Kariyerine Alexa için yapay zeka projeleriyle başladıktan sonra, görsel ve video işleme alanını keşfetmek üzere Amazon Ads ekibine geçti. Martin'in bilimsel yayın konusunda oldukça üretken: Önde gelen yapay zeka konferanslarında 16 dış yayını bulunuyor. Ancak buna rağmen Amazon'un şirket içi konferansında hâlâ büyük bir değer bulduğunu söylüyor.

AMLC'nin cazibesi kısmen entelektüel, kısmen de sosyal. Neeti için akılda kalan şey, ürün yorumları üzerine yazılmış bir makaleydi. "Model üretime geçmeden önce onu incelemiştim," diye hatırlıyor. "Binlerce yorumu büyük dil modelleriyle nasıl özetleyebileceğimizi anlatıyordu." "Daha sonra veri kümelerini kendi projelerimizden birinde kullandık. Bu işbirliği tamamıyla AMLC sayesinde oldu."

Martin'in de benzer bir hikayesi var. Ekibinin, bir görselde yazı bindirmek için güvenli alanları tespit eden bir model geliştirdiğini anlatıyor. Bu model, başka bir bilim insanı grubunun dikkatini çekmiş ve onlar da kendi çalışma süreçlerine entegre etmişler. "Konferans, yeni kapılar açıyor," diyor. "Başkası görene kadar işinizin daha geniş uygulamaları olduğunu her zaman fark edemezsiniz."

Amazon, AMLC'yi 2013 yılından beri düzenliyor. 2024 yılında konferansa 918 başvuru yapıldı. Bunlardan 89'u sözlü sunum, 190'ı ise poster sunumu olarak kabul edildi. Bunlar büyük sayılar, ancak etki, bağlantıdan çok ölçekle ilgili. Konferans sonrası yapılan anketlere göre, katılımcıların %89'u Amazon'daki bilim topluluğuyla kendini daha bağlantılı hissettiğini belirtti. Bu da AMLC'nin on yılı aşkın süredir geliştirdiği canlı bilim kültürünün bir göstergesi.

Bu aidiyet duygusu, özellikle Amazon büyüklüğündeki bir şirkette önemli. Neeti, "Günlük işlerde kendi ekibine, kendi teslim tarihine odaklanıyorsun," diyor. "Ama AMLC size çok daha büyük bir şeyin parçası olduğunuzu hatırlatıyor. Bir anda kendini Alexa ya da AWS ekibinden biriyle yan yana otururken buluyorsun ve fark ediyorsun ki, benzer problemleri farklı açılardan ele alıyoruz."

Şirket dışı konferanslarla karşılaştırmalar kaçınılmaz ve kasıtlı oluyor. "Şirket dışında büyük makine öğrenimi konferanslarına katıldım," diye devam ediyor Neeti. "Dürüst olmak gerekirse, AMLC'deki makalelerin kalitesi dışardakilerle aynı seviyede. Fark şu ki, burada sunulan fikirlerin doğrudan uygulamalarını da görüyorsunuz. Ve bu fikirleri kendi işinize uygulamanıza yardımcı olabilecek insanlarla tanışıyorsunuz."

Martin de aynı fikirde, ancak araştırmaların paylaşılma biçimini alanın hızla değişen doğasının etkilediğini de özellikle vurguluyor. "Bugünlerde, birçok büyük teknoloji şirketi dışarıya daha az yayın yapıyor. Veri gizliliği, fikri mülkiyet... Bunlar işleri yavaşlatıyor. Ancak AMLC'de işleri hızlı bir şekilde paylaşabilir ve topluluğunuz üzerinde olumlu bir etki yaratabilirsiniz."

AMLC aynı zamanda alanın nereye yöneldiğinin bir göstergesi niteliğinde. Geçen yılın açılış konuşmaları arasında, çok etmenli sistemler hakkında konuşan Stanford profesörü ve yapay zeka öncüsü Andrew Ng de yer aldı. Bu, Martin'in de sunum yaptığı bir konuydu. "Ben daha yeni çok etmenli yapay zeka hakkında konuşmuştum," diyerek gülüyor, "Sonra Andrew Ng sahneye çıkıp bunun yapay zeka araştırmalarının geleceği olduğunu söyledi. Bu güzel bir andı."

Neeti için ilham daha çok keşif hızında. "Üretken yapay zeka o kadar hızlı hareket ediyor ki ayak uydurması zor," diyor. "Ekipler her hafta yeni araçlarla geliyor. Bu da bizi reklamlar hakkında daha büyük düşünmeye itiyor: Kampanyalar nasıl oluşturuluyor, ürünler Amazon'un üretken yapay zeka destekli alışveriş asistanı Rufus'ta nasıl görünüyor, gibi. Bu fikirleri AMLC'de görüyorsunuz ve geleceği hayal etmeye başlıyorsunuz.

Her iki bilim insanı da büyük modelleri eğitmenin, parametreleri ince ayarlarla optimize etmenin ve işler hâle gelene kadar defalarca denemenin zahmetli bir süreç olduğunu vurguluyor. Ancak AMLC, bu çalışmaların daha geniş bir bağlamda anlam kazanmasına yardımcı oluyor. Neeti, "Bir proje üzerinde çalışarak aylar harcıyorsunuz," diyor. "Daha sonra bunu binlerce meslektaşa sunmak, sorularını, fikirlerini almak enerji verici."

Martin aynı fikirde, "Bilim insanları olarak her zaman merakı etkiyle dengeleriz. AMLC, bu ikisinin buluştuğu yer."