GPT-3 ve GPT-4: Fark Nedir?

Yapay zeka dil modellerinin gelişimi, her yinelemenin önemli iyileştirmeler getirmesiyle dikkat çekicidir. GPT-3 ve GPT-4 aynı temel çerçeveleri paylaşıyor; her ikisi de geniş veri kümeleri üzerinde kapsamlı bir ön eğitimden geçiyor ve zararlı, yanlış veya istenmeyen yanıtları azaltmak için ince ayar yapılıyor. Ancak veri seti boyutu ve işlem gücü farklılıkları, yeteneklerinde büyük farklılıklara yol açmaktadır.

Bu makale, GPT-3 ile GPT-4 arasındaki ilerlemeleri ve farklılıkları ele alarak bu modellerin gelişmiş performans ve çok yönlülük sunmak üzere nasıl geliştiğini vurguluyor.

GPT-3 ve GPT-4'ün kısa bir özeti

GPT-3 ile GPT-4 arasındaki temel farklara geçmeden önce bu modellerin nasıl ortaya çıktığına hızlıca bir göz atalım.

GPT-3

Haziran 2020'de piyasaya sürülen GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen GPT serisinin üçüncü versiyonudur. 175 milyar parametresi vardır ve çeşitli internet kaynaklarından alınan 1 trilyondan fazla kelimeyle önceden eğitilmiştir; bu da onu piyasaya sürüldüğü sırada en güçlü dil modellerinden biri haline getirmiştir. GPT-3, kod oluşturmadan dil çevirisine kadar çok çeşitli görevleri minimum düzeyde özel eğitimle gerçekleştirebilir.

GPT-4

Mart 2023'te piyasaya sürülen GPT-4, önemli iyileştirmelerle GPT-3'ün attığı temeli temel alıyor. Hem metni hem de görüntüleri işlemesine olanak tanıyan çok modlu yetenekler sunar ve Turbo modelinde 128.000'e kadar jetonu işleyerek daha uzun bir bağlam penceresine sahiptir. GPT-4'ün kesin parametre sayısı açıklanmasa da, GPT-3'ten önemli ölçüde daha yüksek olduğu ve daha karmaşık sorunları daha yüksek doğruluk ve verimlilikle çözmesine olanak sağladığı tahmin ediliyor. Mayıs 2024'te OpenAI, GPT serisinin yeteneklerini daha da geliştiren en son modeli olan GPT-4o'yu tanıttı.

GPT-3 ve GPT-4 arasındaki farklar

GPT-3 ile GPT-4 arasındaki temel farklar, yapay zeka teknolojisindeki önemli ilerlemelere dikkat çekiyor. Bu gelişmeler en iyi şekilde model boyutu, performans, yetenekler, önyargılar ve fiyatlandırma gibi çeşitli faktörlerin incelenmesiyle anlaşılabilir.

Modeli boyutu

Yapay zeka modelleri genellikle boyutlarına göre ölçülür. Bu boyut, ön eğitim için kullanılan veri miktarına ve model mimarisindeki parametre sayısına göre belirlenir.

Eğitim öncesi aşamada model, çok büyük bir metin verisi kümesinden kalıpları işler ve öğrenir. Daha önce de belirtildiği gibi GPT-3, web siteleri ve kitaplardan alınan 1 trilyondan fazla kelimeyle önceden eğitilmiştir. GPT-4'ün eğitim verilerinin boyutu henüz açıklanmadı ancak modelin geliştirilmiş yetenekleri nedeniyle GPT-3'ten daha büyük olduğu tahmin ediliyor.

Parametrelerin sayısı, modelin dil görevlerindeki performansını optimize etmek için eğitim süreci sırasında güncellenen toplam değerlerini veya ağırlıklarını ifade eder. Daha fazla sayıda parametre, genellikle karmaşık görevleri yerine getirebilen ve incelikli metinler oluşturabilen daha karmaşık bir model olduğu anlamına gelir. GPT-3'ün 175 milyar parametresi varken GPT-4'ün çok daha fazla parametreye sahip olduğu, muhtemelen trilyonlara ulaşacağı söyleniyor, ancak kesin sayı açıklanmadı.

Ancak, daha fazla parametrenin tek başına daha güçlü performans anlamına gelmediğini unutmamak önemlidir. Model boyutu faktörlerden biridir ancak eğitim verilerinin kalitesi, model mimarisi ve eğitim prosedürleri de modelin gerçek dünyadaki yeteneklerini önemli ölçüde etkiler.

Bununla birlikte, GPT-4 için eğitim verilerindeki ve model parametrelerindeki önemli artış, birçok kıyaslamada GPT-3 ile karşılaştırıldığında performansı artıran kayda değer bir ölçek büyütmeyi temsil ediyor. GPT-4o'nun model boyutu hakkında spesifik ayrıntılara sahip olmasak da GPT-3 ve GPT-4'ten daha gelişmiş olması bekleniyor.

Verim

OpenAI, GPT-4'ü çeşitli kıyaslamalarda test etti ve GPT-3.5'ten önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini buldu. Bu kıyaslamalar baro sınavı ve SAT gibi test puanlarını ve özellikle makine öğrenimi modelleri için yapılan değerlendirmeleri içeriyordu.

GPT-4 için daha iyi performans sağlayan faktörlere bakalım.

Daha yüksek doğruluk seviyeleri

GPT-4'ün daha büyük modeli, GPT-3'ten daha yüksek doğrulukla yanıt verebileceği anlamına gelir. OpenAI'ye göre doğruluk değerlendirmesinde GPT-3.5'ten yüzde 40 daha yüksek puan aldı. Ayrıca doğru ve yanlış ifadeler arasında ayrım yapmak daha iyidir.

Bağlamın daha iyi anlaşılması

GPT-3 ile karşılaştırıldığında GPT-4 daha geniş bir bağlam penceresine sahiptir. Bu, modelin bağlamı kaybetmeden önce işleyebileceği bilgi miktarının eşiğidir. Bu bilgi jetonlarla ölçülür. Bir bilgi istemine girdiğinizde, model onu işlemek için belirteç adı verilen metin parçalarına ayırır. GPT-4'ün bağlam penceresi 128.000 jetona kadar çıkar (Turbo kullanıyorsanız), GPT-3.5 ise 16.385 jetona kadar çıkar.

Nüansın daha iyi anlaşılması

GPT-4, duyguları ve bireysel iletişim tarzlarını anlamada GPT-3'ü geride bırakarak onu daha erişilebilir hale getiriyor ve daha özgün içerik oluşturma becerisine sahip oluyor. GPT-4o bu yetenekleri daha da genişletiyor. Metin, ses, görüntü ve videoları işleyerek daha geniş bir bilgi yelpazesini anlayıp yanıt vermesini sağlar. Bu, bilgisayarlarla etkileşimi kullanıcılar için daha doğal ve sezgisel hale getirir.

Uyarlanabilirlik

GPT-4, GPT-3'ten daha uyarlanabilir. OpenAI'nin yönlendirilebilirlik olarak adlandırdığı bu kalite, modelin çıktı stilinde ince ayar yapmanıza olanak tanır. Önceki GPT modellerinde, belirli bir ses ve tonda yanıtlar oluşturacak şekilde ince ayar yapıldı. GPT-4, istediğiniz ton, stil ve spesifiklik düzeyi gibi nitelikleri tanımlamanıza olanak tanıyarak size daha fazla kontrol sağlar. GPT-4'e istemlerinize nasıl yanıt vereceğini anlatmak için özel yanıt şablonları sağlayabilirsiniz.

Örneğin, hukuk firmaları için GPT-4 tarafından desteklenen bir uygulama geliştiren bir geliştirici, modele "yasal belgelere uygun resmi bir tonla yanıt verme" talimatını verebilir. Veya ChatGPT'deki (GPT-4 seçiliyken) bireysel bir kullanıcı, "sert eleştirilerden kaçınan destekleyici bir yaşam koçu gibi yanıt verme" talimatıyla modelden tavsiye isteyebilir. GPT-4 bu istenen tarzlara uyacak ve size daha iyi yanıtlar verecektir.

Yetenekler ve uygulamalar

Genel olarak GPT modelleri son derece esnektir ve birçok kullanım senaryosunu destekleyebilir. GPT-4'ü diğerlerinden ayıran şey performansı, uyarlanabilirliği ve görüntü yükleme yetenekleridir. Bu faktörlerin GPT-4'ün yaygın uygulamalarda GPT-3'ten daha iyi performans göstermesini nasıl sağladığını burada bulabilirsiniz.

Çok modluluk

GPT-3 ile GPT-4 arasındaki en önemli farklardan biri çok modluluktur. GPT-3 tek modlu olup yalnızca metni işleyip oluşturabilirken, GPT-4 hem metni hem de görüntüleri işleme yeteneğini getirmiştir. En son model GPT-4o, bu çok modlu yetenekleri daha da genişletiyor:

• Giriş yöntemleri: GPT-4o metin, ses, görüntü ve video formatlarındaki girişi kabul edebilir
• Çıkış yöntemleri: Metin, ses ve görüntü çıktıları oluşturabilir

GPT-4o'nun ses yetenekleri özellikle gelişmiştir. Ses girişlerini olağanüstü bir hızla işleyebilir ve yanıtlayabilir, ortalama 320 milisaniye yanıt süresiyle 232 milisaniye kadar kısa sürede yanıt üretebilir. Karşılaştırma yapmak gerekirse, bir konuşmadaki ortalama insan tepki süresi 200-300 milisaniye civarındadır. Bu, GPT-4o'nun doğal insan konuşmasını yakından taklit eden bir hızda sesli görüşmelere girebileceği anlamına gelir; bu da yapay zeka araçlarıyla gerçek zamanlı konuşmalara doğru önemli bir adımı temsil eder.

Şu anda, GPT-4o'nun gelişmiş çok modlu özellikleri (örn. videonun giriş olarak kullanılması) genel kullanıma açık değildir. Bunlar öncelikle seçici işbirlikleri ve sınırlı sayıda ortakla yapılan beta testleri yoluyla kullanılabilir. OpenAI bu yetenekleri geliştirmeye ve kullanıma sunmaya devam ettikçe daha geniş bir erişim bekleniyor.

Çok modlu yeteneklerine ek olarak GPT-4, GPT-3'ün gerçekleştiremediği aşağıdaki gibi görevleri gerçekleştirebilir:

• Bir dizi grafik veya çizelgeden önemli veri noktalarının ve eğilimlerin çıkarılması.
• Resimlerin ilginç, komik veya üzücü yönlerini de içeren açıklamalar oluşturmak.
• El yazısı mektuplar veya tarihi belgeler gibi metinlerin fotoğraflarının yazıya geçirilmesi.
• Bir düzen maketi yükleyerek temel bir web sitesi tasarımı için kod yazma.
• Yalnızca metin yoluyla iletilebilecek olanın ötesinde, istemler hakkında daha fazla bağlam sağlamak.

İçerik oluşturma

GPT-3 ve GPT-4, kişisel iletişimler, iş belgeleri ve yaratıcı çalışmalar için orijinal metin tabanlı içerik oluşturabilir. GPT-4 yalnızca kendi stilinizde metin oluşturma konusunda daha iyi olmakla kalmaz, aynı zamanda yanıtlarının tutarlılığını daha uzun süre koruyabilir. Bu yetenekleri, örneğin tam kısa öyküler yazmaya yardımcı olmak veya küçük bir işletme için müşterilere yönelik bir dizi hoş geldiniz e-postasını verimli bir şekilde oluşturmak için kullanabilirsiniz.

GPT modelleri etkileyici içerik oluşturma yeteneklerine sahip olsa da Grammarly gibi diğer yapay zeka yazma araçlarını keşfetmek, doğru uyumu bulmak için iyi bir fikirdir. Grammarly ile yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğe ulaşmak için sekmeler arasında geçiş yapmanıza gerek yok. Grammarly uzantısı web tarayıcınızda ve Microsoft Word gibi programlarda çalışır, böylece halihazırda kullandığınız araçların içinden kolayca içerik oluşturma desteği alabilirsiniz.

Kod konusunda yardımcı olmak

Hem GPT-3 hem de GPT-4 kod yazma, kod parçacıklarını açıklama ve iyileştirme önerme konusunda iyi performans gösterirken, GPT-4 bu alanda üstün performans sergiliyor. Kodlama görevlerini yerine getirirken daha yüksek verimlilik ve doğrulukla çalışır. Üstelik GPT-4, daha uzun kodlama görevlerini daha kolay tamamlayabilir.

Sohbet robotlarına güç verme

GPT-3 ve GPT-4, ChatGPT gibi insanlarla doğal ve sohbete dayalı bir şekilde etkileşim kuran sohbet robotlarının temelini oluşturuyor. GPT-4 nüansları anlama konusunda daha iyi olduğundan, GPT-4 sohbet robotlarıyla yapılan görüşmeler daha doğal ve samimi hissettirme eğilimindedir. Duygulara daha duyarlı bir şekilde yanıt verebilir ve deyimler, kültürel referanslar ve konuşma şekilleri gibi insani incelikleri daha iyi tespit edebilir.

GPT-4 ayrıca çeşitli dillerde GPT-3.5'ten daha iyi performans gösterdiğinden sohbet robotlarını daha erişilebilir hale getirir.

Akademik görevlerin desteklenmesi

Eğitimciler özel testler, ders planları ve eğitim materyalleri oluşturmak için GPT modellerini kullanabilir. Modeller aynı zamanda akıl yürütme yeteneğine de sahip; bu da onların matematiksel kavramlar ve felsefi sorular gibi karmaşık konuları açıklamalarına olanak tanıyor.

GPT-4, daha gelişmiş uygulamalarda GPT-3'ten daha iyi performans gösterir. Örneğin, GPT-3.5 AP Calculus sınavından 1 puan alırken, GPT-4 4 puan aldı.

Araştırmaya yardımcı olmak

Birçok konu hakkında bilgi edinmek, yeni kavramları keşfetmek ve sık sorulan soruların yanıtlarını almak için GPT modellerini kullanabilirsiniz. Ancak bu bilgilerin ne kadar güncel olabileceği konusunda sınırlamalar vardır. GPT-3 büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiştir ancak güncel değildir. GPT-3.5 için bilgi kesintisi Ocak 2022'dir. GPT-4 için bilgi kesintisi, sürüme bağlı olarak Eylül 2021 ile Aralık 2023 arasında değişebilir.

Mevcut içeriğin özetlenmesi

Hem GPT-3 hem de GPT-4, mevcut içeriği isteminize eklemenize ve bir özet oluşturmanıza olanak tanır. Özeti kelime sayısı, biçimlendirme veya not düzeyi gibi spesifikasyonlarınıza göre uyarlayabilirsiniz. GPT-4'ün daha uzun bir bağlam penceresi olduğundan, onu daha uzun metin parçalarını özetlemek için kullanabilirsiniz. Ayrıca özetin, belirli bir hedef kitleyi hedeflemek ve hatta metni başka bir dilde oluşturmak gibi daha spesifik gereksinimleri karşılamasını da talep edebilirsiniz.

Beyin fırtınası fikirleri

GPT modelleri yaratıcı projeler, etkinlikler ve ürün adları gibi konularda fikir sağlayabilir. Ayrıca karmaşık sorunları çözmeye yönelik fikirler bulmanıza da yardımcı olabilirler. Örneğin, zaman alıcı, karmaşık bir süreci kolaylaştırmak için otomasyonun nasıl kullanılacağına dair fikirler sunabilirler. GPT-4, nüansları kavrama yeteneği nedeniyle GPT-3'e göre daha özelleştirilmiş bir fikir listesi sağlayabilir. Ayrıca görselleri yükleyerek beyin fırtınası isteminize ek ayrıntılar da ekleyebilirsiniz.

Önyargı ve güvenlik

Toksik tepkilerin en aza indirilmesi, üretken yapay zeka için devam eden bir konudur. GPT-4, önyargılı ve ayrımcı yanıtları önleme ve yönlendirmelerdeki sorunlu kelimeleri tanıma konusunda genellikle GPT-3'ten daha iyidir. Ancak araştırmacılar, GPT-3 ile karşılaştırıldığında GPT-4'ü korkuluklarını görmezden gelerek zararlı tepkiler üretmesi için kandırmanın daha kolay olduğunu buldu. Görünen o ki, GPT-4'ü ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmeyi kolaylaştıran yönlendirilebilirlik özelliği, aynı zamanda modeli jailbreak yapmayı da kolaylaştırıyor.

Fiyatlandırma

GPT-3'ün en son sürümü olan GPT-3.5, ChatGPT aracılığıyla ücretsiz olarak edinilebilir. GPT-4'e erişmek için ayda 20 dolardan başlayan bir ChatGPT Plus hesabına ihtiyacınız var. Geliştiriciler için GPT-4o API erişimi, GPT-4 Turbo'ya göre yaklaşık yüzde 50 daha ucuzdur ve aynı zamanda 5 kat daha yüksek hız limitleri sunar.

Geliştirilmiş çok dilli yetenekler

İnternet verileriyle eğitildikleri için önceki GPT modelleri, çevrimiçi ortamda daha yaygın olarak temsil edilen dillere karşı bir önyargı sergiliyordu. Ancak GPT-4, GPT-3.5'in İngilizce performansına kıyasla daha geniş bir dil yelpazesinde gelişmiş performans göstermektedir. Buna, çevrimiçi varlığı İngilizce ve Fransızcaya göre daha sınırlı olan Svahili ve Letonca gibi dillerdeki daha iyi yetenekler de dahildir. GPT-4o, İngilizce dışındaki dillerde daha da önemli gelişmeler göstererek bu eğilimi sürdürüyor.

Çözüm

GPT modellerinin GPT-3'ten GPT4'e ve şimdi de GPT-4o'ya evrimi, yapay zeka dil işlemede önemli sıçramalara işaret ediyor. GPT-3, metin oluşturma, kavramları açıklama ve kod yazma becerisiyle çıtayı yüksek tuttu. GPT-4, görüntü işlemeyi ve gelişmiş dil anlayışını sunarak bu çıtayı yükseltti. GPT-4o, ses ve video işleme, daha hızlı yanıtlar, gelişmiş çoklu dil özellikleri ve maliyet etkinliğiyle sınırları daha da zorluyor.

Bu gelişmeler, yaratıcı görevlerden karmaşık problem çözmeye kadar çeşitli uygulamalarda yapay zekanın potansiyelini genişletiyor. GPT modelleri gelişmeye devam ettikçe tasarım, mühendislik ve veri analizi gibi alanlara giriş engelini azaltan giderek daha karmaşık yetenekler sunacaklar. Bazı uzmanlar, görevleri sıfırdan yerine getirmek yerine yapay zeka modellerimizi yönettiğimiz, rehberlik ettiğimiz, hassaslaştırdığımız ve yetki verdiğimiz rollere geçme ihtimalimizin yüksek olduğunu savunuyor.