Apple araştırmacıları App Store arama algoritmalarını geliştirmek amacıyla yapay zeka tabanlı yeni bir test gerçekleştirdi. Test kapsamında iki temel sinyal öne çıktı: kullanıcıların bir uygulamaya dokunma veya indirme gibi etkileşimlerini ölçen davranışsal alaka düzeyi ve uygulamanın adı ile açıklaması gibi meta verilerinin arama sorgusuyla ne kadar iyi eşleştiğini gösteren metinsel alaka düzeyi. Metinsel alaka düzeyini insan eliyle etiketlemek pahalı ve zaman alıcı bir süreç olduğundan bu veri kıtlığı arama algoritmasının tam performansla çalışmasını engelliyordu. Apple bu darboğazı aşmak için mevcut insan değerlendirmeleri üzerinden 3 milyar parametreli bir büyük dil modeli eğitti. Model kullanıcıların arama sorgularına ve uygulama meta verilerine bakarak milyonlarca yeni alaka düzeyi etiketi üretti. App Store sıralama sistemi hem orijinal veriler hem de yapay zekanın ürettiği yeni etiketlerle baştan eğitilerek dünya çapında canlı bir teste sokuldu.
Küçük oran devasa etki
Test sonuçlarına göre yeni model en az bir uygulamanın indirildiği App Store arama oturumlarının oranında yüzde 0.24 düzeyinde anlamlı bir artış sağladı. Bu iyileşme App Store vitrinlerinin yüzde 89'unda net biçimde gözlemlendi. Yüzde 0.24 oranı küçük görünse de App Store'da 2025 yılında gerçekleşen tahmini 38 milyar indirme rakamı hesaba katıldığında geliştiriciler için on milyonlarca ekstra indirme anlamına geliyor. Sonuçlar büyük dil modellerinin App Store ekosisteminde uygulama keşfini ne ölçüde kolaylaştırdığını açıkça ortaya koyuyor.
Henüz hiç yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
