ChatGPT ve Ötesi: Yapay Zeka Dünyasına Derinlemesine Bakış

 

Herkese merhaba! Bugün sizlerle yapay zeka dünyasına heyecan verici bir yolculuk yapacağız! Son videolarımın yorumlarında fark ettim ki, bu teknolojilerin nasıl çalıştığı konusunda bir merak ve bilgi eksikliği var. Sizden gelen geri bildirimler doğrultusunda, bu videoda çok detaylı teknik konulara girmeden, üretken yapay zeka altyapılarının aslında ne olduğuna ve nasıl çalıştıklarına bir bakış atacağız.

Daha önce çektiğim, yapay zeka nedir ve nasıl çalışır konularını çok daha detaylı olarak anlattığım bir videoyu da açıklamalar kısmına ekliyorum. Meraklıları oradan izleyebilir.

Bugünkü videomuzda, ChatGPT ve benzeri yapay zeka modellerinin arkasındaki teknolojilere derinlemesine bir bakış atacağız. Büyük Dil Modeli (LLM) ve Küçük Dil Modeli (SLM) kavramlarını, bu modellerin temelini oluşturan Transformer mimarisini detaylandıracağız. Önemle belirtmek isterim ki, GPT sadece ChatGPT'ye özgü bir teknoloji değildir. Diğer LLM geliştiren firmalar da benzer yapıyı kullanmaktadır ve onların modelleri de GPT olarak adlandırılabilir. Ayrıca, yapay zekada gelişimin 5 aşamasını ve bu aşamaların ne anlama geldiğini inceleyeceğiz. Bu teknolojileri geliştiren önemli firmalardan ve platformlardan da bahsedeceğiz. Haydi başlayalım!

Bölüm 1: GPT Nedir ve Transformer Nasıl Çalışır?

GPT, Generative Pre-trained Transformer'ın kısaltmasıdır. Bu teknoloji, dil işleme alanında devrim yaratan Transformer mimarisi üzerine kurulmuştur. Transformer, 2017 yılında Google'dan Ashish Vaswani ve ekibinin yayınladığı, çığır açan "Attention is All You Need" makalesiyle tanıtıldı. Bu makale, doğal dil işleme (NLP) alanında bir dönüm noktasıdır.

Transformer’ın Çalışma Mekanizmasına bir bakalım

İlk maddemiz Dikkat Mekanizması (Attention Mechanism):

• Transformer'ın temel özelliği, metindeki önemli kelimelere ve onların bağlamlarına odaklanabilmesidir.
• Örneğin: "Ayşe, Ali’ye kitabını verdi" cümlesinde, “kitabını” kelimesinin "Ayşe" ile mi yoksa "Ali" ile mi ilişkili olduğunu anlamak bu mekanizma sayesinde mümkündür.

İkinicisi Paralel İşleme Yeteneği:

• Transformer, verileri aynı anda (paralel) işleyerek önceki modellerden çok daha hızlıdır. Bu sayede, Transformer modelleri çok büyük veri setlerini çok daha hızlı bir şekilde işleyebiliyor ve eğitebiliyor.

Sonuncusu is Katmanlı Yapı:

• Çok sayıda katmandan oluşur. Her katman, dilin daha derin bağlamlarını öğrenir. Daha fazla katman, modelin dilin daha karmaşık ve soyut yapılarını öğrenmesini sağlar.

GPT, Transformer mimarisini temel alarak, önceden eğitilmiş (pre-trained) bir modeldir. Devasa miktarda metin verisiyle eğitilen model; metin üretme, tamamlama, çeviri ve daha pek çok dil işleme görevinde kullanılabilir. Tekrar vurgulamak gerekirse, GPT terimi sadece OpenAI'ın modelleri için değil, Transformer mimarisini kullanan diğer LLM'ler için de kullanılabilir.

Bölüm 2: LLM ve SLM Nedir?

• LLM (Büyük Dil Modeli):
• Yüz milyarlarca parametreyle eğitilmiş devasa yapay zeka modelleridir.
• Genel amaçlıdır ve çeşitli görevlerde kullanılabilir.
• Örneğin: ChatGPT (GPT-4), Google’ın Gemini ve Bard modelleri, Anthropic'in Claude'u, xAI'nin Grok'u ve Meta'nın Llama'sı LLM kategorisine girer.
• SLM (Küçük Dil Modeli):
• Daha küçük veri setleri ve az sayıda parametre ile eğitilir.
• Daha hızlı ve düşük kaynak tüketimine sahiptir. Daha az kaynak tükettiği için mobil cihazların sınırlı işlem gücü ve pil ömrüyle daha uyumludur, bu yüzden mobil cihazlarda yaygındır. Ayrıca gelecekte, otomobiller, televizyonlar, oyun konsollar, robotlarda da bu modelleri sıkça göreceğiz

Bölüm 3: Nöral Ağlar Nasıl Çalışır?

Yapay sinir ağları, ChatGPT gibi LLM'lerin temelini oluşturan ve insan beynindeki nöronlardan esinlenilen bir yapay zeka modelidir.

Sinir Ağlarının Temel Yapısı:

1. Giriş Katmanı: Kullanıcıdan gelen veri buraya girer.
2. Gizli Katmanlar (Hidden Layers): Veriler burada analiz edilir ve işlenir. Bu katmanlarda, her bir nöron gelen veriye bir ağırlık (weight) atar ve bir yanlılık (bias) değeri ekler. Bu değerler, modelin öğrenme sürecinde güncellenir.
3. Çıkış Katmanı: Nihai tahmin veya yanıt burada üretilir.

LLM'lerde, bu yapıya Transformer mimarisi entegre edilerek, bağlam ve dil bilgisi çok daha sofistike bir şekilde öğrenilir. Model, eğitim (training) sürecinde büyük veri setleri üzerinde geri yayılım (backpropagation) algoritması kullanılarak optimize edilir.

Bölüm 4: Yapay Zekada Gelişimin 5 Aşaması

Yapay zeka, gelişim sürecine göre 5 farklı aşamada incelenir:

1. Aşama 1: Dar Yapay Zeka (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
• Tek bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka sistemleridir.
• Örnek: Google Translate, sesli asistanlar, satranç oynayan bilgisayarlar. Günümüzde yapay zeka, genellikle bu aşamada faaliyet gösteriyor.
2. Aşama 2: Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence - AGI)
• İnsan seviyesinde öğrenme ve problem çözme kapasitesine sahip yapay zekadır.
• Şu an için tam anlamıyla AGI seviyesinde bir teknoloji bulunmuyor. Ancak GPT-4 ve Gemini gibi modeller, bu seviyeye yaklaşan özellikler sergiliyor.
3. Aşama 3: Süper Yapay Zeka (Artificial Super Intelligence - ASI)
• İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve daha hızlı problem çözen bir yapay zeka.
•  Şu an yalnızca teorik bir kavramdır.
4. Aşama 4: Alanlar Arası Uzmanlık (Multidomain Expertise)
• Yapay zeka, birden fazla alanda uzmanlaşarak farklı görevlerde aynı anda başarılı olabilir.
• ÖGörüntü işleme, dil işleme ve robotikte aynı anda kullanılabilen yapılar. Günümüzde bu seviyeye ulaşma yolunda önemli adımlar atılıyor.
5. Aşama 5: Yapay Genel Zeka (AGI) + Etik ve Duygusal Algı
• AGI’nin bir üst seviyesi olarak etik karar verme ve duygusal bağlamları anlamayı içerir.
• Bu, yapay zekanın insanlarla duygusal bir düzeyde etkileşim kurmasını sağlar. Bu aşama, gelecekte ulaşılması hedeflenen en üst seviye olarak görülüyor.

Bölüm 5: LLM Teknolojileri Geliştiren Bazı Firmalar ve Platformlar

1. OpenAI:
• GPT serisi ile lider konumdadır. GPT-4, insan geri bildirimi ile geliştirilmiş bir modeldir ve özellikle yaratıcı metin üretimi ve karmaşık dil anlama görevlerinde güçlüdür.
2. Google DeepMind:
• Bard ve Gemini modelleriyle dikkat çeker. Bilgi odaklı sorgularda güçlü performans gösterirken, aynı zamanda yaratıcı metin üretiminde de başarılıdır.
3. Meta:
• Llama modelleriyle açık kaynak topluluğunu destekler. Llama, araştırmacıların ve geliştiricilerin kendi modellerini geliştirmeleri için açık erişim sağlar.
4. Anthropic:
• Claude modelleriyle güvenli ve etik yapay zeka çözümleri sunar. Claude, özellikle anayasal yapay zeka (Constitutional AI) yaklaşımıyla öne çıkar.
5. Microsoft:
• OpenAI ile iş birliği yaparak GPT modellerini Azure platformuna entegre etmiştir. Bu sayede, geliştiricilere güçlü yapay zeka araçlarına erişim imkanı sunar.
6. Amazon:
• Kendi LLM'lerini geliştirmenin yanı sıra, Amazon Bedrock platformu ile farklı LLM'lere erişim imkanı sunar. Bedrock, geliştiricilerin çeşitli LLM'leri kullanarak uygulama geliştirmesine olanak tanıyan bir hizmettir.
• Bedrock üzerinden, Amazon Titan, AI21 Labs Jurassic, Anthropic Claude ve Cohere Command modellerine erişim sağlanabilir.
7. xAI:
• Elon Musk tarafından kurulan xAI, Grok modeli ile yapay zeka alanına iddialı bir giriş yapmıştır. Grok, gerçek zamanlı bilgi erişimi ve esprili yanıtlarıyla dikkat çekmektedir.
• X (eski adıyla Twitter) platformu ile entegre çalışarak, güncel olaylara ve kullanıcıların ilgi alanlarına göre şekillenen yanıtlar sunmaktadır.

Kapanış:

Bugün, ChatGPT ve benzeri yapay zeka modellerinin altyapısını oluşturan LLM, SLM, Transformer ve GPT teknolojilerini detaylı bir şekilde inceledik. Ayrıca yapay zekada gelişimin 5 aşamasına, bu teknolojilerin geleceğine ve LLM geliştiren önemli firmalara değindik. Yapay zekanın hızla geliştiğini ve hayatımızda giderek daha fazla yer edindiğini unutmamak gerekiyor. Bu videodan keyif aldıysanız ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, beğen butonuna tıklamayı ve kanalıma abone olmayı unutmayın! Bir sonraki videoda görüşmek üzere!