This is the Trace Id: dc8f1ce64678ee0d56c80410aafda31e
Ana içeriğe atla
Azure

GPT nedir?

Önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü (GPT) üzerine inşa edilen yapay zeka modellerinin insan benzeri içerikleri nasıl yorumladığını ve oluşturduğunu öğrenin.
Yapay zeka hizmetlerini keşfedin Azure’ı kullanmaya başlayın

GPT'nin yapay zekadaki rolü

GPT, önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü anlamına gelir ve verileri analiz eden ve insan benzeri metin, görüntü ve sesleri yorumlayan ve üreten bir sinir ağı modelleri ailesidir. İnsanlar ve kuruluşlar GPT'yi uzun metinleri ve toplantıları özetlemek, dilleri çevirmek, yazılı iletişim oluşturmak, kod yazmak, görüntü oluşturmak ve soruları konuşma tonunda yanıtlamak için kullanır.

Önemli çıkarımlar

  • GPT, mümkün olan en iyi yanıtı tahmin etmek için doğal dil, görüntü veya seslerden oluşan istemleri analiz eden bir derin öğrenme sinir ağıdır.
  • GPT, tahmin işlemini birçok kez tekrarlayarak insan benzeri içerikler oluşturabiliyor ve uzun sohbetler gerçekleştirebiliyor.
  • GPT, kelimeleri, görüntüleri ve sesleri matematiğe dönüştürerek içeriğin anlamını yorumlayan dönüştürücü mimarisine dayanmaktadır.

  • GPT etkilidir çünkü büyük metin derlemeleri de dahil olmak üzere devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir.

  • GPT, araştırmayı basitleştirerek, yoğun çalışmayı azaltarak, kelime ve bilgisayar kodu yazma işlemini hızlandırarak ve yaratıcılığı artırarak insanların işlerini halletme şeklini değiştiriyor.

  • GPT kullanım alanlarından birkaçı sohbet robotları, içerik oluşturma, duygu analizi, bilgisayar kodu oluşturma, veri analizi ve toplantı özetleridir.

  • OpenAI, GPT'ye yatırım yapmaya devam ediyor ve gelecekte kurumlar, daha iyi çıktı, daha fazla şeffaflık, daha az önyargı ve daha fazla doğruluk bekleyebilirler.

GPT nedir ve nasıl çalışır?

GPT, girdiyi yorumlamasına dayanarak mümkün olan en iyi yanıtı tahmin etmek için doğal dil, görüntü veya seslerden oluşan istemleri analiz eden bir derin öğrenme sinir ağıdır. Bunu yapmak için, yüz milyarlarca parametre kullanılarak devasa veri kümeleriyle eğitilir. GPT, bir cümledeki kelimeler ya da görüntü veya ses parçaları gibi bir dizideki farklı bileşenlerin önemini ağırlıklandırmayı öğrenmeyi ifade eder. Ağırlıklandırma, alaka düzeyini ve bağlamı çıkarmasına olanak tanır, böylece istemle anlamlı bir içerik oluşturabilir.

GPT'nin Geçmişi

2018 yılında OpenAI, bu mimari üzerine inşa edilen ilk nesil GPT'yi piyasaya sürdü GPT-1, 1,5 milyardan fazla parametre üzerinde eğitildi ve metin oluşturabiliyor, soruları yanıtlayabiliyor, dilleri çevirebiliyor ve metni özetleyebiliyor, ancak bağlamı anlamakta zorlanıyor ve uzun metin bölümleriyle uğraşıyor. 

O zamandan beri her birkaç yılda bir OpenAI, GPT'nin her biri art arda daha büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş yeni bir sürümünü yayınladı. Her sürümle birlikte teknoloji, bağlamı anlama ve akıcı ve tutarlı bir şekilde yazma becerisini geliştiriyor. Bilgisayar kodu oluşturma, çok az örnekle veya hiç örnek olmadan görevleri yerine getirme ve büyük miktarda veriyi analiz etme gibi yeni beceriler eklemeye devam ediyor. 

Eğitime genel bakış

GPT'nin etkili olabilmesi için sayısız istem ve talebi ayrıştırabilmesi ve yorumlayabilmesi gerekir. Bunun için, makine öğreniminin bir alt kümesi olan denetimsiz derin öğrenmeyi kullanarak büyük metin derlemeleri de dahil olmak üzere devasa veri kümeleri üzerinde eğitilerek hazırlanır. Denetimsiz öğrenmede model, insanların yönlendirmesi olmadan etiketsiz verilerdeki örüntüleri bulmayı kendi kendine öğretir. GPT, görüntülerdeki nesneleri ve insanları tanımlamak ve anlamak için görüntü işlemeyi kullanır.

GPT, bankacılık veya hukuk gibi sektörler için de çok özel senaryolar üzerine eğitilebilir. Bu durumlarda denetimli öğrenme kullanılır, yani eğitim verileri insanlar tarafından etiketlenir.

Temel GPT mimarisi

GPT, bağlamı ve anlamı yorumlamak için bir istemdeki farklı bileşenleri ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerini analiz etmek için öz dikkat mekanizmasını kullanan dönüştürücü mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Örneğin, “bulut” kelimesi gökyüzündeki yoğunlaşmış buharı veya bulut bilişimde olduğu gibi bir teknoloji platformunu ifade edebilir. İnsanlar ve GPT, bir cümle veya paragrafta kelimeyi çevreleyen diğer kelimelerin anlamını değerlendirerek kelimenin hangi versiyonunun uygun olduğunu belirler.

Dönüştürücü mimarisi bunu kelimeleri ve anlamlarını matematiğe dönüştürerek yapabilmektedir. Metin, görüntü ve sesleri belirteç adı verilen daha küçük parçalara ayırır. Belirteçlere anlamı kodlayan bir vektör atanır. Gömme adı verilen kodlanmış vektörler daha sonra bilgi alışverişinde bulundukları ve vektörlerde uygun şekilde güncelleştirmeler yaptıkları bir dikkat bloğuna gönderilir. GPT komut isteminin anlamını belirledikten sonra, bir olasılık dağılımı şeklinde bir tahmin üretir ve sıradaki bir sonraki kelimeyi, görüntüyü veya sesi önerir. Bu işlemi defalarca tekrarlayarak uzun metinler yazabilir veya bir konuşmayı sürdürebilir.

Başlıca bileşenler

Mimari iki bölümden oluşmaktadır:

  • Kodlayıcı. Kodlayıcı, sistemin metin, görüntü ve sesleri matematiksel gömmelere ayıran kısmıdır. Her bir gömmeye, bağlam ve anlamla ne kadar ilgili olduğunu gösteren bir ağırlık atanır. Ardından gömmeler, anlamlarını daha da iyileştirmek için öz dikkat mekanizması kullanılarak birbirleriyle karşılaştırılır.

  • Kod Çözücü. Kod çözücü, olası çıktıları belirlemek ve en iyisini tahmin etmek için vektörleri ve ağırlıkları kullanır. GPT'nin en güncel sürümleri çok fazla veri üzerinde eğitildiğinden, akıcı ve tutarlı bir metin yazmak için bu süreci kullanmada oldukça başarılı oldular. 

GPT'nin faydaları ve zorlukları

GPT, sizin ve kurumunuzun çalışma şeklini dönüştürerek zamandan ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Ancak bu teknolojiyi güvenli korumalar olmadan kullanmanın riskleri de var. GPT'den veya başka herhangi bir yapay zeka sisteminden aldığınız bilgilerin doğru ve etik olduğunu teyit etmek için her zaman dikkatlice incelemeniz çok önemlidir.

Avantajlar

 
  • Araştırmayı basitleştirin. GPT, internet ve/veya diğer veri kaynaklarını tarayabilir ve talep edilmesi halinde bulduklarının ve kaynaklarının bir özetini sunabilir.

  • Bilgisayar kodunu geliştirin. Geliştiriciler GPT'yi yeni kod yazmalarına yardımcı olmak veya daha önce yazdıklarını basitleştirmek için kullanırlar.

  • Daha hızlı yazın. GPT'yi kullanmanın en popüler yollarından biri onu bir yazma aracı olarak kullanmaktır. Çok sayıda bilgiyi hızlı bir şekilde sentezleyebilir ve raporlar, blog yazıları, e-postalar ve diğer yazılı materyalleri geliştirebilir.

  • İş yoğunluğunu azaltın. GPT toplantıları özetlemek, dil çevirisi yapmak ve soruları yanıtlamak gibi işler yaparak daha etkili görevlere daha fazla zaman ayırmanızı sağlar.

  • Yaratıcılığı artırın. Şiir yazmanın yanı sıra, GPT hızlı bir şekilde çok sayıda farklı fikir üretebilir, bu da onu beyin fırtınası için harika bir araç haline getirir. 

  • İşletmenize göre özelleştirin. GPT, farklı kurumların ve sektörlerin benzersiz ihtiyaçlarını karşılamak üzere eğitilebilir.

Zorluklar

 
  • Önyargı. İnsan tarafından oluşturulan verilere dayanan tüm yapay zeka modelleri gibi, bu verilerin doğasında bulunan önyargılar GPT çıktısına girebilir. Örneğin, yapay zeka modelleri toplumdaki bilim insanı gibi belirli rollerin sadece erkekler tarafından yerine getirildiğini varsayabilir çünkü tarihsel verilerin çoğu erkek bilim insanları hakkındadır. 

  • Tutarsızlıklar. GPT bir tahmine dayalı olarak çıktı ürettiğinden, her zaman doğru sonuçlar vermez. Bilinen malzemelere başvurmasını istemek veya kurumunuzu bilgi tabanı konusunda eğitmek yardımcı olabilir, ancak bir insan her zaman çalışmayı doğruluk açısından gözden geçirmelidir.

  • Siber güvenlik. Kötü niyetli kişiler GPT ve diğer yapay zeka modellerini kullanarak inandırıcı kimlik avı e-postaları oluşturuyor, kötü amaçlı yazılımlar geliştiriyor ve kurumların güvenlik açıklarını analiz ediyor. Çalışanları kimlik avı e-postalarını tanıma konusunda eğitmek, kurumunuzun riskini azaltmanıza yardımcı olabilir. Anomalileri algılayabilen ve kötü amaçlı yazılımları engelleyebilen siber güvenlik çözümlerinin uygulanması da önemlidir.

  • Fikri mülkiyet ihlalleri. GPT'nin çıktısı, başka bir kişi veya kurum tarafından oluşturulan görüntüleri veya kopyayı içerebilir. Yapay zeka tarafından oluşturulan herhangi bir şeyi yayınlamadan önce, kurumunuzun içerik üzerinde hak sahibi olduğunu doğrulayın ve alıntıları uygun şekilde kullanın.

  • Etkisiz istemler. GPT'den iyi bir çıktı almak için iyi yapılandırılmış bir istem gerekir. Umduğunuz sonuçları almanızı sağlayacak bir istem geliştirmek eğitim ve deneme yanılma gerektirebilir.

  • Geçilemezlik. GPT bir derin öğrenme modeli kullanılarak oluşturulduğundan, yanıtlarını nasıl bulduğunu bilmek zordur; bu da kullanmadan önce çıktısını dikkatlice incelemeniz için bir başka nedendir.

Yaygın GPT kullanım durumları

GPT modelleri çok çeşitli görevleri yerine getirebilir ve kurumlar bunları kendi kurumlarında kullanmanın yeni yollarını bulmaya devam etmektedir. İşte deneyebileceğiniz birkaç şey:

İçerik oluşturma. GPT'yi metin yazmanıza, memler oluşturmanıza ve görseller üretmenize yardımcı olması için kullanın.

Sohbet robotları ve konuşmaya dayalı aracılar. GPT doğal dili anlayabildiği ve yanıt verebildiği için sohbet robotları için harika bir araçtır. 

Dil çevirisi. GPT dilleri çevirme konusunda iyi bir iş çıkarıyor, ancak web sitenizde veya diğer kamusal alanlarda yayınlamadan önce doğruluğunu ana dili İngilizce olan biriyle teyit etmek her zaman en iyisidir.

Duygu analizi. GPT, insanların markanız, ürünleriniz ve hizmetleriniz hakkında ne düşündüğünü anlamak için müşteri yorumlarını, sosyal medya gönderilerini veya diğer metinleri analiz etmenize yardımcı olabilir.

Öneriler. Büyük bir seyahate çıkmadan önce GPT'den ziyaret edilecek restoran, otel ve turistik yerler önermesini isteyin. Doğru parametrelerle iyi seçeneklerden oluşan bir liste geliştirmenize yardımcı olabilir.

Araştırma. GPT bilgileri özetlemede iyi olduğu için aynı zamanda harika bir araştırma aracıdır. Aradığınızı bulmak için gözden geçirmeniz gereken web sitesi, rapor ve diğer belgelerin sayısını azaltmaya yardımcı olabilir. Kaynakları sorduğunuzdan emin olun, böylece aldığınız bilgileri doğrulayabilirsiniz.

Toplantı ve belge özetleme. GPT, toplantıların veya uzun belgelerin özetlerini sağlayarak çok zaman kazandırabilir.

Kod oluşturma. GPT birçok bilgisayar dilini bilir ve ilgili kod parçacıklarını oluşturabilir veya konuşma dilinde kodun ne yaptığını açıklayabilir.

Veri analizi. GPT'nin yardımıyla büyük veri kümelerindeki eğilimleri ve önemli içgörüleri ortaya çıkarın.

GPT'nin geleceği

OpenAI, GPT'ye büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor. GPT-4o 2024 yılında piyasaya sürülmüştür. İsmindeki “o” omni anlamına gelir çünkü model ses, metin ve görsel işleyebilir ve üretebilir. GPT-4o mini, metin ve sesi destekleyen daha küçük bir modeldir. GPT-3.5 gibi önceki GPT modellerinden daha iyi performans gösterir, aynı zamanda daha uygun maliyetlidir.

Üstelik model verimliliği ve yeteneklerinde de iyileştirmeler bekleyebilirsiniz:
 
  • Daha iyi performansa sahip daha büyük modeller. GPT'nin gelecekteki yinelemelerinin daha da büyük olması ve daha fazla parametre üzerinde eğitilmesi muhtemeldir, bu da daha fazla nüans ve karmaşıklığa sahip bağlamı anlamalarına ve oluşturmalarına olanak tanır.

  • Daha fazla ince ayar ve özelleştirme. Belirli alanlara uyarlanmış ilgili ve doğru içerik üretme yeteneklerini geliştirerek, modellerin belirli alanlara veya sektörlere göre ince ayarını yapmak için daha gelişmiş teknikler olacaktır. Bireyler ayrıca modeli kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebilecekler.

  • Daha iyi bağlamsal anlama. Uzun vadeli bağımlılıkları anlama ve yönetme konusundaki ilerlemeler, modellerin daha kesin ve bağlama uygun yanıtlar vermesine yardımcı olacaktır.

  • Daha gelişmiş çok modlu yetenekler. Modeller metin, görüntü ve ses gibi çeşitli girdileri anlama ve bunlara dayalı içerik üretme konusunda daha iyi hale gelecektir.

  • Geliştirilmiş açıklanabilirlik ve yorumlanabilirlik. GPT modellerinin karar verme süreçlerini daha şeffaf hale getirmek için çaba gösterilecek, yanıtları nasıl ürettikleri ve çıktılarının arkasındaki mantık hakkında bilgi sağlanacaktır.

  • Etik ve sorumlu AI geliştirme. Devam eden araştırma ve geliştirme çalışmaları, daha eşitlikçi ve adil çıktılar sağlamak için GPT modellerindeki önyargıları azaltmaya odaklanacaktır. Zararlı içerik, yanlış bilgi ve uygunsuz çıktıların algılanması ve azaltılması için geliştirilmiş yöntemler, teknolojinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için bir öncelik olacaktır.
Kaynaklar

Microsoft AI hakkında daha fazla bilgi edinin

Dizüstü bilgisayarda çalışan kahverengi paltolu bir kadın
Eğitim

Teknoloji kariyerinize hızlı başlangıç yapın

Programlama becerilerinizi geliştirmenize ve yapay zeka alanında iş bulmanıza yardımcı olacak kaynakları keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin
Bir ofis odasında masaüstünü kullanarak bir şeyler hakkında konuşan iki kişi
Azure kaynakları

Azure hizmetlerinizden en iyi şekilde yararlanın

Videolar, kod parçacıkları ve teknik incelemeler gibi bir dizi araçla Azure hizmetlerini nasıl etkili bir şekilde kullanacağınızı öğrenin.
Daha fazla bilgi edinin
İki kişi ellerinde tablet tutarak gülümseyen yüzlerle bir şey tartışıyor
Microsoft Learn

Yapay zekadaki en son gelişmelerle güncel kalın

Yapay zeka alanındaki en son eğilimleri ve eğitimleri keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin

Sık sorulan sorular

  • GPT, insan benzeri metin, görüntü ve sesleri yorumlamak ve üretmek için derin öğrenmeyi kullanan üretici bir yapay zeka modelidir.
  • Dönüştürücü mimarisi, GPT gibi yapay zeka modellerinin doğal dili yorumlamasına ve orijinal metin, görüntü ve sesler üretmesine olanak tanıyan bir derin öğrenme sinir ağıdır. Bunu, bağlamı ve anlamı kodlamak için bir girdinin farklı bileşenlerini ve bunların birbirleriyle ilişkilerini analiz ederek yapar. Bu, bir metin bloğunda, bir görüntüde veya bir seste bir sonraki adımın ne olacağını tahmin etmesini sağlar.
  • GPT, yeni içerik oluşturmak, veri analizi sağlamak veya bilgileri özetlemek amacıyla insan benzeri metin, görüntü ve sesleri yorumlamak için derin öğrenmeyi kullanan bir yapay zeka modelidir. Bu ve diğer görevleri etkili bir şekilde yapar çünkü yüz milyarlarca parametre kullanılarak devasa veri kümeleriyle eğitilmiştir. Önceden eğitilmiş olması, kamuya açıklanmadan önce bu veriler üzerinde eğitildiği anlamına gelir.