GPT nedir?
Genellikle GPT olarak bilinen Üretici Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler, dönüştürücü mimarisini kullanan bir sinir ağı modeli ailesidir ve yapay zeka (AI) alanında ChatGPT gibi üretici yapay zeka uygulamalarına güç veren önemli bir gelişmedir. GPT modelleri, uygulamalara insan benzeri metin ve içerik (resimler, müzik ve daha fazlası) oluşturma ve soruları konuşma biçiminde yanıtlama yeteneği verir. Farklı sektörlerdeki kuruluşlar; soru-cevap robotları, metin özetleme, içerik oluşturma ve arama için GPT modelleri ve üretici yapay zeka kullanmaktadır.
GPT neden önemlidir?
GPT modelleri ve özellikle bu modellerin kullandığı dönüştürücü mimarisi, önemli bir yapay zeka araştırma atılımını temsil etmektedir. GPT modellerinin yükselişi, teknoloji artık dil çevirisi ve belge özetleme işlerinden blog gönderileri yazma, web siteleri inşa etme, görseller tasarlama, animasyonlar üretme, kod yazma, karmaşık konuları araştırma ve hatta şiir yazmaya kadar çok çeşitli görevleri otomatikleştirmek ve geliştirmek için kullanılabildiğinden, makine öğreniminin yaygın olarak benimsenmesinde bir dönüm noktasıdır. Bu modellerin değeri hızlarında ve işlev gösterebildikleri ölçek seviyesinde yatmaktadır. Örneğin, siz nükleer fizik konusunda bir araştırma yapmak, bir makale yazmak ve düzenlemek için saatlere ihtiyaç duyarken, bir GPT modeli bunu saniyeler içinde gerçekleştirebilir. GPT modelleri, yapay genel zekaya ulaşmaya yönelik yapay zeka araştırmalarını ateşledi ve bu da makinelerin kuruluşların yeni üretkenlik seviyelerine ulaşmasına ve uygulamalarını ve müşteri deneyimlerini yeniden keşfetmesine yardımcı olabileceği anlamına geliyor.
GPT'nin kullanım örnekleri nelerdir?
GPT modelleri, orijinal içerik oluşturmaktan kod yazmaya, metin özetlemeye ve belgelerden veri ayıklamaya kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen genel amaçlı dil modelleridir.
GPT modellerini kullanabileceğiniz bazı yollar şunlardır:
Sosyal medya içeriği oluşturma
Yapay zekadan (AI) yardım alan dijital pazarlamacılar, sosyal medya kampanyaları için içerik oluşturabilir. Örneğin, pazarlamacılar GPT modelinden bir açıklayıcı video metni oluşturmasını isteyebilir. GPT destekli görüntü işleme yazılımları metin halindeki talimatlardan memler, videolar, pazarlama kopyaları ve diğer içerikler oluşturabilir.
Metni farklı stillere dönüştürme
GPT modelleri gündelik, komik, profesyonel ve diğer stillerde metin oluşturur. Modeller, iş uzmanlarının belirli bir metni farklı bir biçimde yeniden yazmasına imkan tanır. Örneğin, avukatlar yasal kopyaları basit açıklayıcı notlara dönüştürmek için bir GPT modeli kullanabilir.
Kod yazma ve öğrenme
GPT modelleri, dil modelleri olarak farklı programlama dillerindeki bilgisayar kodunu anlayabilir ve yazabilir. Modeller, bilgisayar programlarını günlük dilde açıklayarak öğrenenlere yardımcı olabilir. Ayrıca deneyimli geliştiriciler, ilgili kod parçalarını otomatik olarak önermek için GPT araçlarını kullanabilir.
Verileri analiz etme
GPT modeli, iş analistlerinin büyük hacimli verileri verimli bir şekilde derlemelerine yardımcı olabilir. Dil modelleri gerekli verileri arar ve sonuçları bir veri tablosunda veya elektronik tabloda hesaplar ve görüntüler. Bazı uygulamalar sonuçları bir grafik üzerinde gösterebilir veya kapsamlı raporlar oluşturabilir.
Öğrenme materyalleri üretme
Eğitimciler, sınavlar ve öğreticiler gibi öğrenme materyalleri oluşturmak için GPT tabanlı yazılımları kullanabilir. Benzer şekilde, cevapları değerlendirmek için GPT modellerini kullanabilirler.
Etkileşimli sesli yardımcılar oluşturma
GPT modelleri, akıllı etkileşimli sesli yardımcılar oluşturmanıza olanak tanır. Birçok sohbet robotu yalnızca temel sözlü istemlere yanıt verirken, GPT modelleri etkileşimli yapay zeka yeteneklerine sahip sohbet robotları üretebilir. Ek olarak, bu sohbet robotları, diğer yapay zeka teknolojileriyle birleştirildiğinde insanlar gibi sözlü olarak sohbet edebilir.
GPT nasıl çalışır?
GPT modellerini yapay zeka (AI) olarak tanımlamak doğru olsa da bu geniş bir tanımdır. Daha spesifik olarak, GPT modelleri Dönüştürücü mimarisi üzerine inşa edilmiş sinir ağı tabanlı dil tahmin modelleridir. Bunlar, istem adı verilen doğal dil sorgularını analiz eder ve dilden anladıklarına dayalı olarak mümkün olan en iyi yanıtı tahmin eder.
GPT modelleri bunu yapmak için, devasa dil veri kümeleri üzerinde yüz milyarlarca parametre ile eğitildikten sonra kazandıkları bilgileri kaynak alır. Girdinin bağlamını hesaba katabilmeleri ve girdinin farklı bölümleriyle dinamik olarak ilgilenebilmeleri, onlara sadece bir diziyi takip eden sözcükle sınırlı kalmayıp uzun yanıtlar üretebilme yeteneği verir. Örneğin, Shakespeare'den ilham alan bir içerik oluşturması istendiğinde, bir GPT modeli bunu benzer bir edebi stile sahip yeni sözcük öbeklerini ve cümleleri hatırlayarak ve yeniden yapılandırarak yapar.
Yinelenen ve evrişimli gibi farklı sinir ağı türleri vardır. GPT modelleri, dönüştürücü sinir ağlarıdır. Dönüştürücü sinir ağı mimarisi, her işlem adımı sırasında girdi metninin farklı bölümlerine odaklanmak için öz dikkat mekanizmaları kullanır. Bir dönüştürücü modeli daha fazla bağlam yakalar ve doğal dil işleme (NLP) görevlerinde performansı artırır. Az sonra açıklayacağımız iki ana modüle sahiptir.
Sinir ağları hakkında bilgi edinin »
Doğal dil işleme (NLP) hakkında bilgi edinin »
Kodlayıcı
Dönüştürücüler, metin girdilerini birer gömme olarak, yani ilgili sözcüğün matematiksel temsili olarak ön işlemden geçirir. Vektör alanında kodlandığında, birbirine daha yakın olan kelimelerin anlam olarak daha yakın olması beklenir. Bu gömmeler, bir girdi dizisinden bağlamsal bilgileri yakalayan bir kodlayıcı bileşeni aracılığıyla işlenir. Dönüştürücü ağının kodlayıcı bloğu, girdiyi aldıktan sonra sözcükleri birer gömme olarak ayırır ve her birine ağırlık atar. Ağırlıklar, bir cümledeki sözcüklerin alaka düzeyini gösteren parametrelerdir.
Buna ek olarak pozisyon kodlayıcıları, GPT modellerine bir sözcük cümlenin diğer bölümlerinde kullanıldığında oluşabilecek muğlak anlamları önleme olanağı tanır. Örneğin, pozisyon kodlaması, dönüştürücü modelinin şu cümleler arasındaki anlamsal farklılıkları ayırt etmesini sağlar:
- Bir köpek bir kediyi kovalıyor
- Bir kedi bir köpeği kovalıyor
Böylece, kodlayıcı girdi cümlesini işler ve gömme olarak bilinen, sabit uzunlukta bir vektör temsili oluşturur. Bu temsil, kod çözücü modülü tarafından kullanılır.
Kod çözücü
Kod çözücü, istenen çıktıyı tahmin etmek için vektör temsilini kullanır. Girdinin farklı bölümlerine odaklanmak ve eşleşen çıktıyı tahmin etmek için yerleşik öz dikkat mekanizmalarına sahiptir. Karmaşık matematiksel teknikler, kod çözücünün birkaç farklı çıktıyı tahmin etmesine ve en doğru olanı öngörmesine yardımcı olur.
Yinelenen sinir ağları gibi kendisinden eski teknolojilere kıyasla, dönüştürücüler paralel çalışmaya daha uygundur. Bunun nedeni, sözcükleri sırayla birer birer işlemek yerine, öğrenme döngüsü sırasında girdinin tamamını tek seferde işlemeleridir. Hem bu nedenle hem de mühendislerin ince ayar ve eğitim için binlerce saat harcamış olması sonucunda, GPT modelleri sağladığınız neredeyse her girdiye akıcı yanıtlar verebilmektedir.
GPT-3 nasıl eğitildi?
Yayımlanmış bir araştırma makalesinde, araştırmacılar üretici ön eğitimi, dil modellerini etiketlenmemiş verilerle eğitme ve doğru tahmin elde etme yeteneği olarak tanımladılar. İlk GPT modeli olan GPT-1, 2018 yılında geliştirildi. GPT-4, Mart 2023'te GPT-3'ün halefi olarak tanıtıldı.
GPT-3, 175 milyardan fazla parametre veya ağırlıkla eğitildi. Mühendisler sistemi web metinleri, Common Crawl, kitaplar ve Wikipedia gibi kaynaklardan edinilen 45 terabayttan fazla veriyle eğitti. Eğitim öncesinde, veri kümelerinin ortalama kalitesi, model sürüm 1'den sürüm 3'e olgunlaştıkça gelişti.
GPT-3, yarı denetimli modda eğitildi. Öncelikle, makine öğrenimi mühendisleri derin öğrenme modelini etiketlenmemiş eğitim verileriyle besledi. GPT-3 cümleleri anlıyor, bunları bölümlere ayırıyor ve yeni cümleler oluşturacak şekilde birleştiriyordu. Denetimsiz eğitimde, GPT-3 kendi başına doğru ve gerçekçi sonuçlar üretmeye çalıştı. Ardından, makine öğrenimi mühendisleri, insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLHF) olarak bilinen bir süreç olan denetimli eğitimde sonuçları hassas şekilde ayarladı.
GPT modellerini ekstra eğitme süreçleri olmadan kullanabilir veya bunları belirli bir görev için birkaç örnekle özelleştirebilirsiniz.
GPT kullanan bazı uygulamaların örnekleri nelerdir?
Lansmanından bu yana, GPT modelleri yapay zekayı (AI) çeşitli sektörlerdeki sayısız uygulamaya getirdi. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:
- GPT modelleri, müşteri geri bildirimlerini analiz etmek ve kolayca anlaşılabilir bir metinle özetlemek için kullanılabilir. Öncelikle anketler, incelemeler ve canlı sohbetler gibi kaynaklardan müşteri duygusu verilerini toplayabilir, ardından bir GPT modelinden verileri özetlemesini isteyebilirsiniz.
- GPT modelleri, sanal karakterlerin sanal gerçeklikte insan oyuncularla doğal şekilde sohbet etmesini sağlamak için kullanılabilir.
- GPT modelleri, yardım masası personeline daha iyi bir arama deneyimi sağlamak için kullanılabilir. Alakalı ürün bilgilerini almak için ürün bilgi tabanını konuşma diliyle sorgulayabilirler.
AWS, GPT-3 gibi büyük dil modellerini çalıştırmanıza nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Bedrock, GPT-3'e benzer altyapı modelleri (FM) olarak da bilinen büyük dil modelleriyle üretici yapay zeka uygulamaları oluşturmanın ve ölçeklendirmenin en kolay yoludur. Amazon Bedrock size hem AI21 Labs, Anthropic ve Stability AI gibi önde gelen yapay zeka startup'larının altyapı modellerine hem de Amazon'un en yeni altyapı modeli ailesi Amazon Titan FM'lerine bir API aracılığıyla erişme imkanı sağlar. Bedrock'ın sunucusuz deneyimi sayesinde, herhangi bir altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan hızlı bir şekilde başlayabilir, altyapı modellerini (FM) kendi verilerinizle gizli olarak özelleştirebilir ve bunları zaten aşina olduğunuz AWS araç ve imkanlarını (farklı modelleri test etmenizi sağlayan Deneyler ve FM'lerinizi geniş ölçekte yönetmenizi sağlayan İşlem Hatları gibi Amazon SageMaker ML özellikleriyle entegrasyonlar dahil) kullanarak uygulamalarınıza kolayca entegre edebilir ve dağıtabilirsiniz. Amazon Bedrock'ta altyapı modelleriyle oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.