Kesin olarak başlayalım: Hala deneysel bir üründür ve bu nedenle o zamanlar Project Tailwind olarak adlandırılmış ve daha sonra NotebookLM olarak yeniden adlandırılmış, Google Labs uzmanlarından oluşan bir ekip tarafından tasarlanmış ve çoğu bilgisayar için geniş format olan Gemini Pro sürüm 1.5’i temel alarak sürekli gelişmektedir. Mountain View’da şu ana kadar geliştirilen güçlü üretken yapay zeka. Geçen Temmuz ayında ilk kez tanıtıldığında BigG, onu not alma yazılımını sıfırdan tasarlayarak ve bir dil modeliyle (dolayısıyla LM adı) başlayarak yeniden tasarlama girişimi olarak tanımladı. Yeteneklerini test etmek ve bu özel yazma asistanının işleyişini iyileştirmek amacıyla yararlı geri bildirimler toplamak amacıyla, son on iki ay içinde Amerika Birleşik Devletleri’ndeki seçilmiş bir kullanıcı grubunun kullanımına sunuldu. Bugün Google, iyileştirmeleri resmi olarak duyuruyor, 200 ülkede (İtalya dahil) kullanılabilirliğini doğruluyor ve ilk hedefin, yani kullanıcıların yeni içerik oluşturmak için eleştirel düşüncelerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmak ve Kişiselleştirilmiş Özelleştirme olanağından yararlanarak devam etmelerine devam ediyor. güvenilir bilgiye dayalı yapay zeka
Yenilikler: yeni kaynaklar, çevrimiçi alıntılar ve kılavuzlar
Özetle NotebookLM’nin temel ayrıcalığı, araca yüklenen notlardan ve notlardan başlayarak, mevcut materyali anlamak, bilgiler arasında yeni bağlantılar oluşturmak ve içeriğin ilk sürümüne daha hızlı ulaşmak için yapay zekasını eğitmektir. bu, Google Slaytlar, web sitelerinin URL’leri (adresleri), Google Dokümanları, metin dosyaları ve PDF dosyaları (röportajların transkriptleri ve şirket belgeleri dahil) gibi tamamlayıcı bilgi kaynaklarından duyurulan yeni özelliklerden biridir. Ayrıca, 100’den fazla dil yeni NotebookLM tarafından destekleniyor ve bu dilin görevi, kullanıcının en çok ilgisini çeken materyali yorumlamak ve işlemek için giderek daha güvenilir bir “yardımcı” olmak olacak. Asistanın bir başka yeni özelliği de çevrimiçi alıntılarla ilgilidir: Araç artık seçilen kaynaklar arasında en alakalı içerikleri tanımlayabiliyor ve sonuç olarak yapay zeka tarafından sağlanan bir cevabın doğrulanması veya orijinal metnin daha derinlemesine incelenmesi olasılığını kolaylaştırıyor. Rehber işlevi ise kaynakların üst düzeyde anlaşılmasını vaat eden öneriler ve metin özetleri oluşturma, bunları “SSS” (sorular ve cevaplar) veya brifing belgeleri gibi yararlı formatlara dönüştürme görevine sahiptir. Son olarak Gemini 1.5 Pro’nun yerel multimodal özellikleri sayesinde sunumlarda ve Google Dokümanlar’da bulunan görseller, grafikler ve diyagramlar hakkında sorular sorabileceksiniz; NotebookLM, eğer ilgiliyse destekleyici unsur olarak resimlere ilişkin alıntıları da içerecektir.
NotebookLM felsefesi
Google Labs Yazı İşleri Müdürü Steven Johnson, NotebookLM’in ruhlarından (ve beyinlerinden) biridir ve uluslararası basınla yaptığı video konferans toplantısında projenin doğuşunun izini sürdü. “Bilim, teknoloji ve yenilik tarihi üzerine 14 kitap yazdım ve araştırma ve yazma sürecine yardımcı olacak yazılım araçlarını kullanma olasılığı beni her zaman büyülemiştir. Yıllar boyunca bu konu hakkında çok şey yazdım – diye devam etti Johnson – ve yaklaşık iki yıl önce bazı Google ortak çalışanları benden bir adım ileri gitmemi ve yeni nesil dilsel modellerden başlayarak yeni bir yazılım sınıfı geliştirecek ekibin bir parçası olmamı istediler “. Buradan, bağlantılar oluşturmak, mevcut bilgileri anlamak ve kritik içgörüleri daha hızlı bir şekilde oluşturmak için geniş formatlı modellerin yeteneklerini kullanabilen araçların oluşturulmasına yol açan bir yol başladı. Geleneksel yapay zeka sohbet robotlarıyla karşılaştırıldığında, Google Labs yaratığı, temel olarak, kullanıcının işi için en önemli olduğunu düşündüğü veri kaynaklarındaki LLM’lerin işlem gücünü “köklendirebilme” avantajına sahiptir. Ve bu anlamda, NotebookLM’in temelinde, Johnson’ın bir kez daha hatırlattığı gibi, birlikte yaratma felsefesinin bulunması kesinlikle tesadüf değildir: yazarlar, podcast ve belgesel yazarları, müzisyenler, hukuk uzmanları ve aynı zamanda öğrenciler ve eğitimciler. Bu araçların geliştirme sürecine başından itibaren dahil oldular ve aracı iş akışlarına entegre etmeye davet edildiler. Herhangi bir örnek var mı? Bir sonraki kitabını araştırmak amacıyla Marie Curie’nin günlüklerini analiz etmek için NotebookLM ile birlikte çalışan çok satan yazar Walter Isaacson.
O nasıl çalışır
Google Labs Ürün Müdürü Raiza Martin, bunun yerine yazılımın işlevsel özelliklerini basit olduğu kadar kapsamlı bir tanımla özetledi: “Bu, kaynak tabanlı bir yapay zekadır; bu, yapay zekanın, yazılım tarafından yüklenen bilgileri kullandığı anlamına gelir. kullanıcı sorularınızı yanıtlayacak.” Örneğin, bir telefon görüşmesi veya video görüşmesi ile üretilen bir transkripsiyondan belirli kavramları çıkarmak istiyorsanız, NotebookLM, Web’de bulunmayan veya genel olarak mevcut olmayan içerikleri işleyerek, transkripsiyonun kendisinden başlayarak en güvenilir yanıtı sağlayacaktır. Kullanıcıya faydası var mı? Kullanıcı için en alakalı bilgiler konusunda deneyimi eğiten ve geliştiren ve yapay zeka tarafından sağlanan yanıtı doğrudan kullanılan kaynakla ilgili pasajla bağlamanıza, bağlam açısından zengin içeriği daha kolay elde etmenize olanak tanıyan tamamen kişiselleştirilmiş bir sistem ve dilsel modelin yanlış yorumlama veya “halüsinasyon” riskini azaltır. NotebookLM bu nedenle kendisini soruları ve cevapları yöneterek kullanıcıya yardımcı olmakla sınırlamaz, örneğin belirli bir konuyla ilgili kısa bir video için bir komut dosyası oluşturmak için verilen komutu yorumlayarak yeni yaratıcı fikirler geliştirmenize olanak tanır. Eldeki rakamlara göre, şu anda başlangıç ”çekmecenize” yüklenebilecek 25 milyon kelime var (kaynak başına 500 bin kelime ve not defteri başına 50’ye kadar kaynak) ve bu kullanılabilirliğin doğal olarak artması kaçınılmaz. Kullanıcı belgeleri, notları, notları ve daha fazlasını ekledikçe NotebookLM giderek daha uzman ve hassas hale gelecektir. Bu yapay zeka için ileriye doğru atılmış yeni ve önemli bir adım mı? Pek çok ipucu bizi böyle düşünmeye sevk ediyor. Kesinlikle bilgi işleme süreçlerini hızlandırmayı vaat eden bir araçtır; bu amaç için üretken yapay zekaya dayalı sanal asistanlar yaratıldı ve yaratılıyor.
