Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen sonuçlar büyük dil modelleri kullanımı sayesinde sunum performansının artırılabileceğini göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde sunumlar, iş dünyasında ve eğitim ortamlarında önemli bir iletişim aracı olarak kullanılmaktadır. Bu aşamada sunumların kalitesi ve akıcılığı dinleyicilerin sunumdan aldığı verimi için büyük rol oynamaktadır. Ancak konuşmacılar bazen sunum esnasında beklenmedik olumsuzluklarla karşılaşabilmektedirler. Söz konusu olumsuzluklar arasında, muhtemel olarak anksiyete veya heyecan sebebiyle önemli noktaların unutulması ya da atlanması gibi durumlar örnek gösterilebilir. Çalışmada yapay zekanın bir alt alanı olan doğal dil işleme tekniklerinin kullanımı ile sunum kalitesinin ve akıcılığının iyileştirilebilmesi üzerine çalışılacaktır. Doğal dil işlemenin uygulama alanlarından biri olan büyük dil modelleri (LLMs) üzerinde ince ayar (fine-tune) yapılmasının yanı sıra, metinden sese (Text-to-Speech) ve sesten metne (Speech-to-Text) çevirme teknikleri de kullanılacaktır. Çalışmada yer alan veri seti sentetik olarak hazırlanmış olmakla birlikte farklı büyük dil modelleri üzerinden test sonuçları elde edilmiştir. Test sonuçlarının, ince ayar yöntemi ile doğruluğunun arttırılması üzerine çalışmalar devam etmektedir. Elde edilen sonuçlar büyük dil modelleri kullanımı sayesinde sunum performansının artırılabileceğini göstermektedir.
Abstract
Nowadays, presentations are widely used as a crucial communication tool in both business and educational settings. At this stage, the quality and fluency of presentations play a significant role in the audience’s comprehension and engagement. However, speakers may sometimes encounter unexpected challenges during presentations. Such challenges may include forgetting or skipping topics, possibly due to anxiety or excitement. This study aims to enhance the quality and fluency of presentations using natural language processing (NLP) techniques, a subfield of artificial intelligence. In addition to fine-tuning large language models (LLMs), which are one of the application areas of NLP, text-to-speech (TTS) and speech-to-text (STT) conversion techniques will also be employed. The dataset used in this study was synthetically generated, and test results have been obtained through different large language models. Efforts continue to improve accuracy through fine-tuning methods. The results indicate that leveraging large language models can enhance presentation performance.