Yaşam içindeki olasılıklara karşı veya şöyle söyleyelim gerçek yaşam senaryolarında insanlardan daha az yetenekli olsa bile birçok akademik ve meslek değerlendirmelerinde insan seviyesinde performans gösterebilen metin ve resimleri anlayıp, metin şeklinde cevap verebilen; şarkı, beste, senaryo yazımı gibi sanatsal konularda dahi üretkenlik gösteren yaratıcı ve işbirlikçi bir program…
Evet 14 Mart’ ta viral sohbet robotu ChatGPT’ nin arkasındaki şirket OpenAI, GPT-4’ün piyasaya sürüldüğünü ilan etti.
2015 yılında Elon Musk ve Sam Altman tarafından ortaklaşa kurulan San Francisco yapay zeka laboratuvarı, bir blog gönderisinde en son sürümünün “multimodal” olduğunu, yani platformun görüntü ve metin girişlerini kabul edip metin çıktıları verebileceğini söyledi. OpenAI CEO’su Sam Altman, Twitter’da GPT-4’ün “şimdiye kadarki en yetenekli ve uyarlanabilir” model olmanın yanında hala biraz eskikleri olduğunu söyledi. Önceki modellere göre daha yaratıcı ve daha az önyargılı olduğunu da sözlerine ekledi.
Yukarıdaki tanım içinde hızla büyüyen, gelişen bir “varlıktan” bahsediyoruz sanki Gpt-3, Gpt 3.5 tan sonra daha da büyüyen bir çocuk gibi… Az önce bist 30 ve bist 100 kavramlarını sordum, inanılmaz açıklayıcı bir yanıt aldım. Peki uzmanlığım olan “marka yönetimi” konusuna ne dersiniz? Birkaç saniyede bana harika iki paragrafla konuyu özetledi. Yani ben bazı konularla ilgili sunum veya ders vereceğim zaman nereden başlasam diye düşünürken bu harika çocuk (ki çocuk olmalı) bana hızla ve çok da ikna edici bir şekilde cevap verdi. Ne yani yakında bizim yerimize ders de mi verecek 🙂
Makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zekâ, algoritma ile teknoloji yaratıcıları ve bizler sistemleri beslemeye, eğitmeye çalışırken bu arkadaş bir yandan hala öğrenmeye devam ederken bize de inanılmaz şeyler öğretecek gibi. Yani ben teknolojinin ilerlemesindeki aşırı uç noktalara karşı biraz çekimser biriyim esasen örneğin meta evren, benim yerime bir avatar veya insana yakın robotlar vs o kadar korkunç senaryoları olan filmler izledik ve kendimizden daha güçlü hatta bizi yok sayabilecek, belki daha da kötüsü insanın kendini yok sayması, bir yapı kurmanın sınırları olması gerektiğini ve bunun güvence altına alınması gerektiğini düşünüyorum. Dünyayla, özümüzle, ruhumuzla, sağlıklı duygularımızla ilişki bozacak her türlü tehlike beni ürkütüyor ama şu da bir gerçek ki bir şeyler değişti, değişiyor ve yeni bir eşik atlanıyor.
GPT_4’ ü ben de yeni yeni deneyimliyorum ama henüz hiç bilmeyenler için biraz daha detay verelim. Gpt (Generative Pre-trained Transformer) önceden eğitilmiş bir üretici, dönüştürücü benzeri bir anlamı var. Soru yanıtlama, metin oluşturma ve düzeltme, kod yazma gibi yetenekleri bulunuyor. Nöral network sinir ağı yapısı ile önceden öğretilmiş üretken dönüştürücü ile bir çeşit makine öğrenmesi gibi çalışıyor. Buna sinir ağı denmesinin sebebi ise insan beynindeki nöronlara benzemesi ve bilgiyi sürekli işleyerek, eşleyerek yeni bilgiler üretmesi. Buradaki şey aslında buna benziyor, örneğin bizler bilgiyi öğreniriz, kullanmayı ve işlemeyi öğreniriz, çıkarımlar yapıp yorumlarız ve o bilgiyi başka konular için de tecrübe ile aktarır ve kullanırız. İşte buradaki sistem de buna benzer bir derin öğrenme ve muhakeme (bilgiye dayalı tabi).
Şimdi sıra derin öğrenmede, derin öğrenmeyi iyi anlarsak tüm bu olanları da daha iyi anlayabiliriz sanırım.
Derin öğrenme, temelde üç veya daha fazla katmana sahip bir sinir ağı olan makine öğreniminin bir alt kümesidir. (IBM) Bu nöral ağlar, insan beyninin davranışını simüle etmeye çalışır ve tam olarak insan yeteneğiyle eşleşmekten uzak olsa da önemli ölçüde veriden “öğrenmesine” izin verir. Tek katmanlı bir sinir ağı yaklaşık tahminler yapabilirken, ek gizli katmanlar, doğruluk için optimizasyona ve iyileştirmeye yardımcı olabilir.
“Derin öğrenme, otomasyonu iyileştiren, analitik ve fiziksel görevleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştiren birçok yapay zekâ (AI) uygulamasını ve hizmetini yönlendirir.” (IBM)
Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesiyse, aralarındaki fark nedir diye yeni bir soru soralım şimdi de.
Derin öğrenme, çalıştığı veri türü ve öğrenme yöntemleri ile kendisini klasik makine öğreniminden ayırır. Makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerde bulunmak için yapılandırılmış, etiketlenmiş verilerden yararlanır; bu, belirli özelliklerin model için girdi verilerinden tanımlandığı ve tablolar halinde düzenlendiği anlamına gelir. Bu mutlaka yapılandırılmamış veri kullanmadığı anlamına gelmez; bu sadece, eğer öyleyse, onu yapılandırılmış bir formatta düzenlemek için genellikle bazı ön işlemlerden geçtiği anlamına gelir. (IBM)
Derin öğrenme, klasik makine öğrenimiyle ilgili olan bazı ön veri işleme aşamalarını ortadan kaldırır. Bu algoritmalar, metin ve resimler gibi yapılandırılmamış verileri alıp işleyebilir ve özellik çıkarma işlemini otomatikleştirerek insana olan bağımlılığın bir kısmını ortadan kaldırır. Örneğin, farklı evcil hayvanlardan elimizde bir dizi fotoğrafımız olduğunu varsayalım “tavşan”, “kuş”, “at” vb. Derin öğrenme algoritmaları, her bir hayvanı diğerinden ayırt etmek için hangi özelliklerin (örneğin burun, kuyruk, kulaklar, boy) en önemli olduğunu belirleyebilir. Makine öğreniminde, bu özellik hiyerarşisi bir insan uzman tarafından manuel olarak oluşturulur. Burada oluşan devasa bilgi ile bir makinenin herhangi bir şeyi sizin müdahalenize gerek kalmadan yapabilmesi sağlanır. Bilgisayarlar, bu veriler arasındaki bağlantıları, anlamlı ilişkileri görmek ve bunları kullanarak tahminler yapabilmek için algoritmalar uygular, derin öğrenme ise bunun bir alt yapısı gibidir.
Yani şöyle ki makine öğrenmesinde siz veriler arasında neye bakılması gerektiğin söylersiniz, derin öğrenmede ise sadece verileri verir ve ondan bu veriler içerisinden anlam ve sonuçlar çıkarmasını beklersiniz. İşte GPT’ nin de en başından beri yapmaya çalıştığı şey internette dönen milyarlarca gerekli gereksiz veride bize gerçek bir yardım sunmak ve bizi çöp olabilecek bilgiden korumak diyebiliriz.
Karşımızda eğitilmiş muhteşem Gpt-4 ile gerçek bir yol gösterici edinmiş olabiliriz belki, göreceğiz.
Biraz da ChatGPT var, ChatGPT; GPT-3 ve GPT-4’ün dil modellerini kullanan bir yapay zekâ sohbet botu uygulamasıdır. Yani ChatGPT, bir uçak olsaydı şayet, ona besleyen güç motoru GPT-3 veya GPT-4 olurdu diyebiliriz.
GPT-4’e nasıl erişim sağlayabilirsiniz?
ChatGPT’ de ile yeni tanışıyorsanız, chat.openai.com adresini ziyaret edebilir sonrasında buradan ücretsiz, free bir hesap oluşturarak GPT-3’e erişim sağlayabilirsiniz.
OpenAI, en yeni, en şık GPT-4 modelini aylık planda 20 dolarlık abonelik planı ile sundu. Bu, ücretsiz ChatGPT kullanıcıları için iyi bir haber olmayabilir ama ücretli modelere geçmek için de iyi nedenler sunduğu kesin. Hali hazırda ücretli plan kullanıyorsanız, hesabınızın GPT modelini varsayılan GPT-3.5’ten isteğe bağlı olarak GPT-4’e yükseltebilir ve her iki model arasında geçiş yapma seçeneği bulabilirsiniz.
Bir sonraki yazıda ChatGPT işlenebilir, görüşürüz J
