1. Makaleye değil projeye yatırım yapmak
- Araştırmanın ilk aşamalarında makale yayımlamak önemlidir, ancak uzun vadede makale sayısından çok araştırmanın etkisi ve büyük resmi daha önemlidir
- Araştırmayı tek tek makaleler olarak değil, büyük bir vizyon ya da paradigma olarak düşünmek gerekir
- Açık kaynak modeller, sistemler, framework'ler ve benchmark'lar gibi tutarlı artefaktları sürdürmek önemlidir
2. Büyük ölçeklenebilirliğe ve "yayılım etkisine" sahip, zamanlaması doğru bir problem seçmek
- Problem zamanlamaya uygun olmalıdır. Örneğin, 2-3 yıl sonra "gündem" olacak bir problemi bulmak iyi olur
- Birçok türev problemi etkileyebilecek büyük bir "yayılım etkisine" sahip olmalıdır
- Geniş bir gelişim alanı olan bir problem seçilmelidir. Örneğin, zamanla 20 kat daha hızlı ya da %30 daha etkili hale getirilebileceğine dair bir umut olmalıdır
3. İki adım sonrasını düşünmek ve hızlı yinelemek
- Anlık bir çözüm aramak yerine iki adım sonrasını düşünmek gerekir
- İnsanların büyük olasılıkla izleyeceği yolu belirledikten sonra, o yolun sınırlarını anlamaya ve bunları çözmeye odaklanmak gerekir
- Problemin farklı sürümlerini hızlıca yinelemek ve geri bildirim almak önemlidir
4. Çalışmayı görünür kılmak ve fikirleri yaygınlaştırmak
- Bir makale yayımlandıktan sonra hemen sonraki makaleye geçmek yerine, çalışmayı görünür kılmak ve insanlarla aktif biçimde iletişim kurmak gerekir
- Makaleyi arXiv'de yayımlayıp bir thread ile duyurmak gerekir; ancak duyuruya somut ve erişilebilir iddialarla başlamak önemlidir
- Makale yayımlandıktan sonra da fikirleri tanıtmaya ve toplulukla iletişim kurmaya devam etmek gerekir
- Fikirler ve bilimsel iletişim, tek seferlik izole bir makale yayımının ötesine geçerek yıl boyunca sürmelidir
5. İlgi oluşturmak ve açık kaynak araştırmasını büyütmek
- GitHub'a yalnızca kod ve README yüklemek yeterli değildir
- İyi bir açık kaynak araştırması, hem iyi bir araştırma olmalı hem de net bir aşağı akış faydası ve düşük sürtünme sunmalıdır
- Kullanılabilir, faydalı ve erişilebilir kod sürümleri hazırlamak gerekir
- Bariz alternatiflerin neden başarısız olduğunu açıklamak ve sabırlı olmak gerekir
- Farklı kullanıcı kategorilerini anlamak ve projeyi buna göre geliştirmek gerekir
- İlgiyi bir topluluğa dönüştürerek onu oluşturmak ve büyütmek önemlidir
6. Yeni makalelerle projeye yatırım yapmayı sürdürmek
- Açık kaynak proje ile araştırma birbirinden ayrı şeyler değildir
- Açık kaynağa yapılan yatırımın büyük bölümü, yeni ve ilgi çekici araştırmalar yürütmek olabilir
- Açık kaynak çabasının ön cephesinde olmak, yeni problemleri çok erken sezgisel olarak fark etmeyi ve işbirlikçilerden geri bildirim almayı sağlar
- Örneğin, ColBERT ve DSPy birden çok makale ve işbirlikçi tarafından geliştirilmektedir
- Kurulan topluluk, yaklaşım hakkında doğrudan geri bildirim sağlar ve problemin önemini anlayan harika işbirlikçilere erişim sunar
GN⁺ Özeti
- Bu yazı, yapay zeka araştırmalarında açık kaynak projeler üzerinden etkiyi en üst düzeye çıkarmanın yollarını ele alıyor
- Makale sayısından çok büyük vizyonun ve tutarlı projelerin önemli olduğunu vurguluyor
- Zamanlaması doğru problem seçimi, iki adım sonrasını düşünme, çalışmayı görünür kılma ve yaygınlaştırma ile açık kaynak projeyi büyütmenin önemini açıklıyor
- Araştırma ile açık kaynak projelerin ayrı değil, birbirini tamamlayarak birlikte gelişebileceğini vurguluyor
3 yorum
Bu yüzden günümüzde yapay zeka araştırmaları artık yüksek lisansta değil, büyük teknoloji şirketlerinde yapılıyor.
Büyük teknoloji şirketlerinden, yüksek lisanstan daha fazla en güncel makale çıkıyor. Ne ilginç bir dünya..
Bazı durumlarda lisansüstü öğrencileri birkaç aylığına stajyer olarak alıp birlikte araştırma yapıyor ve makale yayımlıyorlar da.
Hacker News görüşleri
"Makalelere değil, projelere yatırım yapın" tavsiyesi, doktora öğrencileri veya kariyerinin başındaki araştırmacılar için gerçekçi değil
Bir araştırma programını başarıyla yürütmek için doğru zamanda doğru problemi seçmek ve fikirleri geniş kitlelere duyurmak önemli
Yapay zeka araştırmacıları için 1-2 yıl içinde işe yarar bir konu seçmek, sektöre yönelmenin bir nedeni olabilir
Bir makalenin gerçek dünya üzerindeki etkisini ölçmek zor
"Makalelere değil, projelere yatırım yapın" tavsiyesi, iyi projelerin iyi makaleler doğurduğu anlamına gelir
Yapay zeka makalelerinde çoğu zaman çok sayıda yazar yer alır ve gerçekten etkili araştırmalar nadirdir
Araştırmanın erken aşamalarında küçük iyileştirmeler büyük etki yaratabilir
Araştırma sonuçlarını kolay erişilebilir kılmak önemlidir, ancak her şeyi açık etmemek de gereklidir
"Hype" da araştırmanın bir parçasıdır
Bu tavsiye yalnızca akademik araştırmalar için değil, startup'lar için de geçerli olabilir