GPT Nedir? Bilmeniz Gereken Her Şey

GPT, sohbet robotları ve kodlama asistanları gibi birçok popüler üretken yapay zeka uygulamasının arkasındaki yapay zeka modelleri ailesidir. Bu makale, oyunun kurallarını değiştiren bu yeniliğe genel bir bakış sunmaktadır.

İçindekiler

• GPT nedir?
• GPT modelleri nasıl çalışır?
• GPT modelleri nasıl gelişti?
• GPT uygulamaları
• GPT modellerinin artıları
• GPT modellerinin eksileri
• Çözüm

GPT nedir?

"Üretken önceden eğitilmiş transformatör" anlamına gelen GPT, hem belirli bir modeli hem de giderek daha karmaşık hale gelen yapay zeka (AI) modellerinden oluşan bir aileyi ifade eder. Orijinal GPT'den başlayarak model, GPT-2, GPT-3 ve GPT-4 de dahil olmak üzere çeşitli sürümler yoluyla gelişti; her yinelemenin boyutu ve kapasitesi genişliyor ve karmaşık dil görevlerini insani becerilerle ele alma konusunda artan bir yeteneğe sahip oluyor. GPT model ailesi, 2015 yılında bir grup yapay zeka uzmanı tarafından kurulan ve Elon Musk ve Reid Hoffman gibi tanınmış kurucular tarafından desteklenen bir yapay zeka araştırma şirketi olan OpenAI tarafından geliştirildi.

GPT modeli, ChatGPT ve DALL-E dahil olmak üzere çok sayıda popüler üretken yapay zeka uygulamasının temelini oluşturur. GPT modelleri, geniş hacimli metin verilerini işlemek ve analiz etmek için tasarlanmış bir tür büyük dil modelidir (LLM). LLM'ler, insan benzeri dili ustalıkla taklit etmek ve oluşturmak için eğitilir; bu da onların doğal dil anlayışı ve üretimi gerektiren çeşitli görevleri yerine getirmelerine olanak tanır.

GPT'ninaçılımı nedir?

GPT, nasıl çalıştığının özünü özetleyen bir tanım olan "üretken önceden eğitilmiş transformatör" anlamına gelir.

üretken

GPT modellerine "üretken yapay zeka" adı verilir çünkü istemlerden veya giriş verilerinden yeni içerik üretirler. Bu, onları mevcut, önceden tanımlanmış veri girişlerini sınıflandırmak ve tahminlerde bulunmak için tasarlanmış yapay zeka modellerinden ayırır. Bunun aksine, GPT gibi üretken yapay zeka modelleri yalnızca verileri sınıflandırmaz. Bunun yerine, eğitimlerinin bir fonksiyonu olarak tamamen yeni metin çıktıları, kodlar, resimler veya diğer yaratıcı medyalar üretirler.

Önceden eğitilmiş

GPT modelleri, belirli bir uygulamaya göre uyarlanmadan önce bir ön eğitim aşamasından geçer. Ön eğitim, modeli iyi seçilmiş bir veri kümesi üzerinde eğiterek, modelin rastgele istemlerden insan benzeri yanıtlar üretme konusundaki temel yeteneğini oluşturur. Bu, modelin genel dil anlama yeteneklerinin temelini oluşturur.

Temel ön eğitim tamamlandıktan sonra geliştiriciler, göreve özgü verilerle ilgili ek eğitim yoluyla modelde daha özel amaçlar için ince ayar yapabilir. Örneğin, önceden eğitilmiş bir GPT modeline, sohbet robotu olarak işlev görecek şekilde konuşma veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılabilir. Alternatif olarak, programlama ve kod oluşturma görevlerine yardımcı olmak için belirli kod tabanları veya belgeler üzerinde ince ayar yapılabilir. Ön eğitim, modeli hedeflenen kullanım senaryolarına göre optimize etmek için geliştirilebilecek genel dil becerilerini sağlar.

Trafo

Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları gibi iyi bilinen yapay zeka mimarileri, metin dizilerini artımlı olarak işler, bu da tam bağlamın ve karmaşık kelime yapılarının yakalanmasını zorlaştırır. Dönüştürücü, tüm kelimeleri paralel bir sırayla analiz eden ve tanımlanan ilişkilere dayalı bağlantılar kuran öz-dikkat mekanizmalarıyla doğal dil işlemede (NLP) devrim yarattı.

Dönüştürücüler, tek tek kelimeler yerine tüm dizileri bütünsel olarak işleyerek karmaşık dil yapılarını diğer mimarilerden çok daha iyi kavrayabilirler. Ancak bir transformatörün "anlaması" aslında sadece istatistiksel kalıplardan ibarettir ve insani bir anlayış veya akıl yürütme değildir.

İlk olarak 2017 yılında makine çevirisi için tanıtılan transformatörün öz-dikkat yetenekleri, devasa veri kümeleri üzerinde eğitime olanak tanıyan bir devrim niteliğindeydi. Bu nedenle, transformatör mimarisi artık standart mimari bileşen olarak çoğu modern üretken yapay zeka platformunu desteklemektedir.

İstemden yanıta: GPT modelleri nasıl çalışır?

GPT modelleri, istem olarak adlandırılan belirli bir kullanıcı girişine verilecek uygun yanıtı tahmin ederek çalışır. Başlangıçta, bu modeller öncelikle metin tabanlı istemler yoluyla etkileşim kuruyordu, ancak ilerlemeler, yüklenen belgeleri ve görüntüleri işlemenin yanı sıra giriş verileri için API'lere ve harici araçlara erişme yeteneğini de getirdi.

GPT modelleri, istemleri belirteç olarak bilinen daha küçük bölümlere ayırır ve daha sonra bu belirteçleri karmaşık algoritmalar kullanarak analiz eder. Bu süreç, istem içindeki belirteçlerin anlamlarının çözülmesine yardımcı olur. Anlam çıkarıldıktan sonra modeller, beklenen yanıtla istatistiksel olarak en uyumlu yanıtları üretir.

GPT modelleri nasıl eğitilir?

Her GPT modelinin eğitim süreçleri farklılık gösterse de bunları genel olarak iki aşamaya ayırabilirsiniz: denetimsiz ve denetimli.

Denetimsiz eğitim

İlk eğitim öncesi aşamada GPT modelleri, Vikipedi makaleleri, dijital kitaplar ve çevrimiçi tartışmalar gibi çeşitli kaynaklardan çok büyük miktarda etiketlenmemiş veri alır. Örneğin, GPT-2 8 milyon web sayfası üzerinde eğitilirken, en son GPT-4'ün 500 milyar kitap sayfasına eşdeğer bir petabaytlık metin verisi kullandığı bildiriliyor. Denetimsiz aşama olarak adlandırılan bu kendi kendini denetleyen ön eğitimin amacı, modelin doğal dil komutlarını anlamasını ve tutarlı bir şekilde insan benzeri yanıtlar üretmesini sağlamaktır. Bu aşamada modele verilerin neyi temsil ettiği açıkça söylenmez. Bunun yerine model, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için dönüştürücü mimarisini kullanır.

Denetimli eğitim

Denetimsiz aşama tamamlandıktan sonra GPT modelleri, denetimli eğitim kullanılarak hassaslaştırılır. Denetimli eğitimde insanlar, modele insanların hangi yanıtları isteyeceğini ve hangilerinin zararlı veya yanlış olduğunu öğretmek amacıyla özel, etiketli istemler ve yanıtlar kullanarak modeli eğitir.

Denetimli eğitim aynı zamanda insan geri bildirimi (RLHF) ile takviyeli öğrenme adı verilen bir süreci de içerir. RLHF sürecinde insanlar, modelin zaman içinde daha yüksek kalitede yanıtlar üretmesini sağlamak için yanıtları derecelendirir.

İnce ayar sırasında GPT modellerine gerçekleştirecekleri işlevle ilgili belirli veri türleri de sağlanabilir. Örneğin ChatGPT, konuşma metni ve doğru bilgisayar kodu oluşturma konusundaki genel yeteneğini desteklemek için konuşma diyaloglarına ve kamuya açık bilgisayar koduna ince ayar yaptı.

GPT modelleri nasıl gelişti?

OpenAI, 2018'den bu yana, GPT-2, GPT-3 ve en yeni GPT-4 dahil olmak üzere GPT modelinin çeşitli sürümlerini yayınladı; her sürüm, dil işleme görevlerinde daha fazla karmaşıklık ve yetenek elde etmek için sonuncuyu temel alıyor.

GPT-1

2018'de tanıtılan GPT-1, GPT mimarisinin ve eğitim yaklaşımının potansiyelini ortaya koydu. Basit soruları yanıtlamak ve cümleleri yeniden ifade etmek gibi temel dil görevlerini yerine getirebiliyordu. Ancak GPT-1, daha küçük ölçeği ve daha basit eğitim veri kümesi nedeniyle daha kısa istemler ve yanıtlar için en uygunudur. Bu sınırlamalar, daha uzun konuşmalarda bağlamı korumakta zorlanmasına neden oldu ve genellikle metin uzunluğu arttıkça daha az tutarlı çıktılara yol açtı.

GPT-2

Şubat 2019'da piyasaya sürülen GPT-2, GPT-1'den on kat daha büyük bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinden önemli bir yükseltmeyi temsil ediyordu. Bu genişletilmiş eğitim tabanı, GPT-2'nin daha uzun, daha tutarlı metin oluşturmasına ve göreve özel eğitim olmadan metin özetleme, soru yanıtlama ve dil çevirisi gibi görevleri yerine getirmesine olanak tanıdı. Bu ilerlemelere rağmen, GPT-2 hâlâ bağlamın incelikli anlaşılması konusunda zorluklarla karşı karşıyaydı ve zaman zaman ilgiden yoksun veya kullanıcının niyetlerinden sapan yanıtlar üretiyordu.

GPT-3 ve GPT-3.5

Haziran 2020'de piyasaya sürülen GPT-3, önceki modellere göre önemli bir ilerleme kaydetti; doğal dil işleme, kod oluşturma ve cümleleri çözmek gibi temel akıl yürütme görevlerinde gelişmiş yeteneklere sahipti. 175 milyar parametrelik devasa ölçeğiyle GPT-3, daha uzun metin aralıklarında bağlamın korunmasını ve tutarlılığını büyük ölçüde geliştirdi. Bununla birlikte, daha büyük boyutu aynı zamanda hesaplama talepleri ve ince ayar konusunda da zorluklara neden oldu ve zaman zaman öngörülemeyen veya önyargılı çıktılara yol açtı.

2022'de OpenAI, GPT-3'ün geliştirilmiş bir versiyonu olan GPT-3.5'i piyasaya sürdü. Daha yeni bir veri kümesi üzerinde eğitim verilerek ve ek ince ayarlarla bu sürüm, zararlı veya uygunsuz yanıtlar üretme olasılığını azaltmak üzere tasarlandı. GPT-3.5 doğruluk ve güvenlik açısından ilerlemeye devam ederken, karmaşık veya özel bağlamlarda bağlamsal doğruluğu korumak hâlâ bir zorluk olmaya devam ediyordu.

GPT-4

Mart 2023'te OpenAI, eğitimi hakkında sınırlı ayrıntılar sağlayan GPT-4'ü yayınladı. Daha uzun ve daha karmaşık istemleri işleme yeteneği ve önemli ölçüde geliştirilmiş bağlam tutma özelliğiyle GPT-4, GPT mimarisinde önemli bir ilerlemeye işaret ediyor. GPT-4 aynı zamanda çok modlu bir modeldir; yani hem metin hem de görsel içeren istemleri yorumlayabilir. GPT-4 gelişmiş doğruluk ve işlevsellik sunarken, çeşitli ve incelikli görevlerde tutarlı güvenilirlik sağlama konusunda zorluklarla karşılaşmaya devam ediyor.

GPT uygulamaları

GPT modelleri, hem teknik bilgisi olmayan kullanıcıların hem de geliştiricilerin, yaratıcı içerik oluşturmak, karmaşık belgeleri analiz etmek ve müşteri hizmetlerini kolaylaştırmak da dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan işlevsellik sunar.

Sohbet robotları

Chatbotlar GPT modellerinin en popüler uygulamaları arasında yer alıyor. Geliştiriciler, ince ayar kullanarak, işletmeler için müşteri hizmetleri sağlamak veya poker gibi kart oyunlarını öğretmek gibi belirli amaçlara yönelik özel sohbet robotları oluşturmak için GPT modellerini daha da özelleştirebilir. Bu özelleştirme, ilgi çekici ve bağlamsal olarak alakalı etkileşimleri destekleyerek daha kişiselleştirilmiş ve yararlı bir kullanıcı deneyimi yaratır.

Yaratıcı görevler

GPT modelleri, beyin fırtınası yapma veya mevcut içeriği iyileştirmeye yönelik fikirler sunma gibi çeşitli yaratıcı görevleri destekleyebilir. GPT modellerinin yaratıcı görevlerde size yardımcı olabileceği bazı yollar şunlardır:

• Kurgu, şiir veya reklam gibi orijinal içerik taslakları yazmak
• Film senaryosunun taslakları veya duvar resmi temaları gibi yaratıcı çalışmalar için fikir üretmek
• Mevcut içeriğin okunmasını kolaylaştıracak veya farklı kitlelere daha çekici hale getirecek yollar önermek

Grammarly de dahil olmak üzere pek çok üretken yapay zeka aracı yaratıcı içerik oluşturmanıza olanak tanır. Grammarly yazma stilinizi öğrenir ve Gmail ve Microsoft Word gibi tanıdık araçlarla kolayca entegre olur.

Akademik destek

GPT modelleri, karmaşık matematiksel kavramların açıklanmasına, ilgi çekici öğretim içeriğinin oluşturulmasına, araştırma görevlisi olarak görev yapılmasına ve kısa sınavlar ve sınav soruları geliştirilmesine yardımcı olmak için akademik ortamlarda uygulanabilir.

Veri analizi

Tüm GPT modelleri veri analizi görevlerinde yardımcı olabilirken, özellikle GPT-4 karmaşık belgeleri analiz etme, veri eğilimlerini özetleme ve Microsoft Excel belgeleri gibi yapılandırılmış veri kaynaklarından ölçümleri raporlama konusunda mükemmeldir. Ayrıca sosyal medya yorumlarından, incelemelerden ve anketlerden müşteri duyarlılığını da analiz edebilir.

Görüntü analizi

GPT-4 ile kullanıcılar, metin istemleriyle birlikte analiz için görseller de yükleyebilir. Bu özellik, metin resimlerini düzenlenebilir formatlara dönüştürmek, sosyal medya gönderileri için başlıklar oluşturmak, ürün açıklamalarının taslağını hazırlamak ve görme engelli kullanıcılar için yardımcı teknolojilerle kullanılmak üzere resim açıklamaları oluşturmak gibi çok çeşitli görevler için kullanışlıdır.

Kodlama yardımı

GPT modelleri, bir bilgisayar programını açıklayarak, kodu verimlilik ve sürdürülebilirlik için optimize ederek, test senaryoları oluşturarak ve kodu programlama dilleri arasında dönüştürerek geliştiricilere yardımcı olabilir. Bu yetenekler geliştirme sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

GPT modellerinin artıları nelerdir?

GPT modelleri, önemli özelleştirme desteğiyle görevleri otomatikleştirmek için esnek ve etkili yollar sağlar. Kullanıcıların sözleşme analizi, tahmine dayalı analitik ve siber güvenlik tehdit tespiti gibi çeşitli ihtiyaçlara göre uyarlanmış uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bu uyarlanabilirlik, yapay zekanın çeşitli sektörlerde daha geniş çapta benimsenmesini kolaylaştırdı.

GPT modellerinin dezavantajları nelerdir?

GPT modellerinin karmaşıklığına rağmen sınırlamaları vardır. Genellikle bir bitiş tarihi olan sabit veri kümeleri üzerinde eğitildiklerinden, son eğitim kesintisinden sonra gerçek zamanlı güncellemeleri veya verileri dahil edemezler. Ek olarak, GPT-4 görüntüleri analiz edebilse de GPT modelleri metin tabanlıdır, dolayısıyla GPT-4 aslında görüntüleri analiz etmek ve oluşturmak için başka bir üretken yapay zeka modeli olan DALL-E'yi kullanır. Bu ortalama kullanıcıyı ilgilendirmiyor olsa da geliştiriciler, yerel olarak çok modlu modellerin kullanım durumlarına daha iyi hizmet ettiğini görebilirler. Son olarak, potansiyel önyargılar, gizlilik sorunları ve örneğin yanlış bilgilerin yayılması, telif hakkı korumalarının ihlal edilmesi veya tehlikeli içerik üretilmesi yoluyla kötüye kullanım olasılığı konusunda etik kaygılar devam etmektedir.

GPT: Yapay zeka oyun değiştirici

GPT serisi yapay zeka modelleri, makinelerin insan benzeri etkileşimleri taklit etme ve birden fazla sektördeki karmaşık görevlere yardımcı olma yeteneklerini önemli ölçüde geliştirdi. Devam eden evrimleriyle bu modeller hem yaratıcı hem de analitik çabaları geliştirmeyi vaat ediyor. Bununla birlikte, özenli çalışma ve eylem gerektiren önemli etik ve gizlilik kaygılarını da beraberinde getiriyorlar. Geleceğe bakıldığında, GPT teknolojisinin gelişimi muhtemelen yapay zeka araştırmalarında merkezi bir tema olmaya devam edecek ve dünya çapında teknolojinin benimsenmesinin geleceğini şekillendirecek.