DOLAR

32,6902$% 1.28

EURO

34,9304% 0.06

STERLİN

41,5457£% 0.73

GRAM ALTIN

2.441,39%2,12

ÇEYREK ALTIN

3.934,00%0,73

BİTCOİN

฿%

İmsak Vakti a 02:00
İstanbul HAFİF YAĞMUR 27°
  • Adana
  • Adıyaman
  • Afyonkarahisar
  • Ağrı
  • Amasya
  • Ankara
  • Antalya
  • Artvin
  • Aydın
  • Balıkesir
  • Bilecik
  • Bingöl
  • Bitlis
  • Bolu
  • Burdur
  • Bursa
  • Çanakkale
  • Çankırı
  • Çorum
  • Denizli
  • Diyarbakır
  • Edirne
  • Elazığ
  • Erzincan
  • Erzurum
  • Eskişehir
  • Gaziantep
  • Giresun
  • Gümüşhane
  • Hakkâri
  • Hatay
  • Isparta
  • Mersin
  • istanbul
  • izmir
  • Kars
  • Kastamonu
  • Kayseri
  • Kırklareli
  • Kırşehir
  • Kocaeli
  • Konya
  • Kütahya
  • Malatya
  • Manisa
  • Kahramanmaraş
  • Mardin
  • Muğla
  • Muş
  • Nevşehir
  • Niğde
  • Ordu
  • Rize
  • Sakarya
  • Samsun
  • Siirt
  • Sinop
  • Sivas
  • Tekirdağ
  • Tokat
  • Trabzon
  • Tunceli
  • Şanlıurfa
  • Uşak
  • Van
  • Yozgat
  • Zonguldak
  • Aksaray
  • Bayburt
  • Karaman
  • Kırıkkale
  • Batman
  • Şırnak
  • Bartın
  • Ardahan
  • Iğdır
  • Yalova
  • Karabük
  • Kilis
  • Osmaniye
  • Düzce
a

Yeni başlayanlar için ChatGPT

Architecht Kurumsal Mimar'ı Serhat Memik, ChatGPT hakkında bilgi verdi

PSM DERGİSİ

Önce en temel sorularla başlayalım. ChatGPT nedir? ChatGPT API’lerini kullanarak farklı uygulamalara nasıl dahil edilebilir?

ChatGPT, 2022’nin kasım ayında OpenAI tarafından piyasaya sürülen yapay zekâ sohbet robotu. OpenAI bir yapay zekâ araştırma platformu ve kâr amacı gütmeyen bir kurum. 2015 yılında Elon Musk ve Sam Altman tarafından kuruldu.
ChatGPT piyasaya sürüldükten sonra 1 milyon kullanıcıya sadece 5 günde ulaşarak bu alanda rekor kırdı. Aynı kullanıcı sayısına Instagram 2.5 ayda, Spotify 5 ayda, Facebook ise 10 ayda ulaşabilmişti…

Turing makinesiyle başlayan 3 aşama

ChatGPT’yi daha iyi anlayabilmek için öncelikle yapay zekânın gelişim aşamalarından da kısaca bahsetmek gerekiyor. Yapay zekânın temelini oluşturan adımlar yaklaşık 700 yıl öncesine dayansa da modern anlamda üç aşamadan oluştuğunu söyleyebiliriz.

* Birinci aşamayı, Alan Turing’in icadı olan ve bilgisayarların da atası olarak kabul edilen “Turing makinesi” oluşturuyor. Turing makinesinin bu kadar önemli olmasının sebebi, insanlar tarafından yapılması zor olan karmaşık matematiksel hesapları belirli bir düzenekle kolaylaştıran bir araç olması. Burada kullanılan temel mantık ve algoritma kullanımı bugünkü bilgisayar bilimine temel oluşturdu.

* İkinci aşama yapay sinir ağları. Yapay sinir ağları, insan beyninin bilgiyi işleyebilme tekniğinden esinlenerek geliştirildi. Yapay sinir ağlarında öğrenme işlemi örnekler kullanılarak yürütülüyor. Biraz daha açmak gerekirse bu ağlara benzer şeyleri çok defa gösterirseniz bir noktadan sonra kendi kendine öğrenmeye başlar. Örneğin, birçok fotoğrafınız gösterildikten sonra yeni bir fotoğrafınız daha gösterilince bunun size ait olduğunu kendi kendine anlayabiliyor. Yapay sinir ağları kullanılarak yüz tarama, belgelerin özetini çıkarma gibi karmaşık konular yüksek doğruluk oranıyla çözülebiliyor.

* Üçüncü ve son aşama olan ChatGPT ise internetteki bütün metinleri tarayıp dilin akışını öğreniyor. Dilin akışını öğrenmekten kasıt, belli kelimelerin ardından hangi kelimelerin geleceğini anlayıp mantıklı bir akış oluşturabilmek. İnternetteki bütün metinleri öğrenip bunlardan istatistiki veriler çıkarırsanız, neredeyse her soruya cevap verebilen bir ürün ortaya koyabilirsiniz. Yani bu formülü çözebilirseniz aslında insanlığın bildiği her şeyi dolaylı yoldan çözmüş olursunuz.

Burada büyülü bir şeyden bahsediyor gibi gözüksek de aslında ChatGPT temelde internette var olan bilgiler üzerinden özet çıkarıyor. Örneğin “Dünyanın sorunlarına çözüm üretecek yeni bir buluş yapar mısın” sorusuna mantıklı bir cevap veremez. Çünkü buna cevap verebilmesi için o bilginin bir yerlerde olması gerekir. Her seferinde aynı soruya farklı cevaplar verebilmesinin sebebi de her kelimeden sonra gelecek mantıklı diğer kelime adayları arasından rastgele seçim yapabilmesi.

Dil işlemenin çıkış noktası…

Bu noktaya gelmişken ChatGPT’nin de kullandığı dil modellerinin öğrenme mantığından kısaca bahsetmek gerekiyor. Buradaki temel mantık, insanların kullandığı sözcüklerin matematiksel karşılığının nasıl konumlandırılacağının çözülmesinden geçiyor. Örneğin, eskiden mandalina ve portakal derdik ama bunların birbirine yakınlığı ya da uzaklığı gibi matematiksel kavramlar yoktu. Şimdiyse mandalina ve portakalın birbirine yakın ama mesela televizyonun bunlara uzak bir kavram olduğunu matematiksel olarak ifade edebiliyoruz. Dil işleme teknolojilerinin çıkış noktası da işte burası.

“Çıkış noktası” dedim çünkü çıkış noktası da bir yerden sonra yetersiz olmaya başladı. Çünkü sesteş kelimeler için bu durum hala sıkıntı oluşturuyordu. Örneğin, ocak sözcüğü birbirinden alakasız çok farklı anlamlara gelebiliyor ve sadece kelimeye göre sınıflandırma yapmak yetersiz kalıyordu. Bu noktadan sonra kelimeleri gruplamak yerine kelime anlamlarının cümle içerisinde kullanımına bakılmaya başladı. Örneğin “Ben bugün kırmızı bir… yedim” dediğimde buradaki boşluğu doldurabilirsiniz ve bunun gibi binlerce cümle internette var olduğu için ChatGPT de boşluğa gelme ihtimali olan mantıklı kelimeleri kolaylıkla bulabilir.

Yapay zekâ ve dil modellerinden biraz bahsettikten sonra esas konumuza geri dönebiliriz. ChatGPT dil modeli olarak GPT (generative pre-trained transformer) dil model ailesini kullanır. GPT, insan benzeri konuşmaya dayalı metinler üretmek için derin öğrenmeyi kullanan bir dil modeli. GPT modellerinin sahip olduğu parametre değerleri şu şekilde:

* GPT-1: 117 milyon
* GPT-2: 1.5 milyar
* GPT-3: 175 milyar
* GPT-4: 170 trilyon

Mart 2023’te çıkarılan GPT-4, bugüne kadarki açık ara en güçlü model ve kullanımının yaygınlaşmasıyla insanlığın yaşam biçimini bile değiştireceğini söylemek abartı olmayacaktır. Grafik 1’de, kendisinden bir önceki modelle dünya çapında girdiği bazı sınav sonuçlarının karşılaştırılması veriliyor.

Not: Grafikteki GPT-3.5 ara bir model ve aslında yine GPT-3’ün alt kırılımı olan text-davinci-003 modelini kullanıyor.

GPT-4 modelini öncekilerden ayıran en önemli özelliklerden biri de görüntü işlemedeki muazzam yeteneği. Şema 1’de görüldüğü gibi, GPT-4’ün duyurulduğu canlı yayında, Greg Brockman’ın not defterine el yazısıyla yazılmış birkaç satırlık metnin fotoğrafını çekip GPT-4 modeline upload ettikten saniyeler sonra web sitesini oluşturması büyük yankı uyandırmıştı.

Şema 2’de ise ChatGPT’nin genel çalışma mantığının basit ve anlaşılır bir diyagramı görülüyor.

ChatGPT API’leri nasıl kullanılır?

OpenAI, ChatGPT’yi kişilerin ve kuruluşların kullanımına sunabilmek için belirli bir ücret karşılığında API’ler aracılığıyla hizmet sağlıyor. Bunun için, OpenAI hesabı açtıktan sonra API iletişiminde kullanılmak üzere açtığınız hesaba özel bir API anahtarı oluşturmanız gerekiyor.

Örnek olması açısından bazı API kullanımlarını aşağıya bırakıyorum. İstek atmak için kullanılan parametrelerin detaylı şu şekilde:

* Model: Kullanılmak istenilen dil modeli. Örneklerde GPT-3 ailesinin en yetenekli modeli olan text-davinci-003 tercih edildi.

* Prompt: ChatGPT’ye girdi olarak verilen değer. İstenilen cevabı alabilmek için soruyu doğru şekilde sorabilmek çok önemli.

* Temperature: Randomness olarak ifade edilir ve [0-1] aralığında değer alabilir. Değer 0’a yaklaştıkça daha garanti, 1’e yaklaştıkça daha orijinal fakat doğruluk oranının biraz daha düşük olması beklenen cevaplar verilir.

* Max_tokens: Sorulan soru ve alınan cevabın toplamda alabileceği maksimum metin uzunluğunu ifade eder. 1 token yaklaşık olarak 4 karaktere denk gelir. API kullanımındaki ücretlendirmeler de token sayıları üzerinden hesaplanır.
Burada dikkat edilmesi gereken bir diğer konu da Şema 4 ve Şema 5’teki örnekte kullanılan GPT-3 modelinin 2019 yılına kadarki verilerle eğitildiği. Bu nedenle 2019 yılına ait bir soruya doğru cevap verebilirken günümüzle ilgili bir soruya doğru cevap veremiyor. En son çıkan GPT-4 modeliyse 2021 yılına kadarki verilerle eğitildi.

ChatGPT piyasaya her ne kadar bir “sohbet robotu” olarak çıksa da kodlama konusunda da oldukça başarılı olduğu bir gerçek. API’leri aracılığıyla yazılım süreçlerine rahatlıkla dahil edilebilir. Şema 6 ve 7’de kodlama örneği görülüyor…

Nasıl yönlendirirsen öyle ilerler

API’leri etkin şekilde kullanabilmek için “girdi” (prompt) olarak verilen ifadelerin manipüle edilmesi önem kazanıyor. Daha doğru sonuçlar elde edebilmek için ChatGPT’yi deyim yerindeyse yönlendirmek gerekiyor. Örneğin, kendi mobil uygulamamızda müşteri deneyimini artırmak amacıyla sohbet robotu eklemek istiyoruz ve bunu doğrudan ChatGPT API’leri aracılığıyla yapmak istiyoruz. Bunu yaparken API’ye gönderilecek girdilerin uygun şekilde düzenlenmesi şart.
Örneğin Şema 8 ve 9’da görülen müşteriden gelen “Sen kimsin” sorusunu doğrudan girdi olarak vermek yerine önüne bazı eklemeler yaparak istediğimiz cevabı alma ihtimalimiz daha yüksek olacaktır.

Kaynakça:

1. medium.com/@mlubbad/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-everything-you-need-to-know-about-nlps-game-changer-109b8767855a
2. platform.openai.com/docs
3. analyticsinsight.net/comprehensive-guide-natural-language-processing/
4. blog.bytebytego.com/p/ep-44-how-does-chatgpt-work
5. veribilimiokulu.com/yapay-sinir-agiartificial-neural-network-nedir/
6. felsefe.gen.tr/turing-makinesi-nedir/
7. webtekno.com/gpt-4-duyuruldu-ozellikleri-h132916.html
8. 50 Soruda Yapay Zekâ – Cem Say

2 0 0 0 0 0
YORUMLAR

s

En az 10 karakter gerekli

HIZLI YORUM YAP

2 0 0 0 0 0

Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.