GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), insanların yazmış oldukları metin içeriklerine benzer içerikler üretilmesi için, derin öğrenme teknolojilerini kullanan, özbağlanımlı olarak işlem gören dil modelini ifade etmektedir. Elon Musk ve Sam Altman ortaklığında kurulan OpenAI yapay zeka araştırma şirketi tarafından geliştirilmiş olan GPT-3, GPT-n serisinin üçüncü nesil dil modeli olarak belirtilmektedir. Beta versiyonu 2020 yılının Haziran ayında yayınlanan GPT-3 tam sürümü, veri işlem kapasitesi 175 milyar parametredir. Açıklanan parametre miktarı, GPT-2 dil modelinin iki katına denk gelmektedir. GPT-3 teknolojilerinde doğal dil işleme (NLP) sistemlerinden yararlanılmaktadır. GPT-3 piyasaya sürülene dek en iyi dil modeli, Microsoft’un Turing NLG ’si olarak gösteriliyordu. Sadece 17 milyar parametreye sahip olan Turing NLG, günümüzde GPT-3’ün çok gerisinde kalmaktadır. GPT-3 sahip olduğu yüksek parametrelerle, ürettiği metinlerin kalitesini arttırmaktadır. GPT-3 tarafından üretilmiş olan metinlerin, insanlar tarafından yazılıp yazılmadıkları bile anlaşılmamaktadır. Birçok bilim insanı GPT-3’ü, günümüze dek üretilen en olağanüstü ve önemli yapay zeka sistemi olarak tanımlamaktadır.
GPT-3 Nasıl Oluşturulmuştur?
Yapay zeka çalışmalarının aktif şekilde yürütülmesinden bu yana GPT-3, piyasaya sürülen en ileri dil modeli olarak gösteriliyor. Yapılan araştırmalar, gelişmiş algoritmaların, güçlü bilgisayarların ve net şekilde sayısallaştırılan verilerin, makine öğrenimlerine olan katkısını ortaya koymaktadır. Yazılım modellerinin tek bir yapı üzerinde, milyonlarca örnek baz alınarak makine öğrenme sürecinde eğitildiği bilinmektedir. Doğal dil işlemesi ile oluşturulan ilk mimari ise derin öğrenme modeliyle geliştirilen, 2017 yılında tanıtılmış olan Transformer adı verilen yapay sinir ağı olarak karşımıza çıkmaktadır. GPT-N versiyonlarının yapıları da, Transformer tabanında, derin öğrenme sistemlerine dayanıyor. Verilerin işlenmesi, veri madenciliği, verilerin düzenlenmesi, veri grupları arasında bağlantılar, verilerin anlamları ve sorulara yanıt vermeleri gibi beceriler tüm yapı çerçevesinde işliyor. OpenAI bünyesinde görev alan 30’dan fazla mühendis ve araştırmacı, 2020 yılında tanıtılan GPT-3’ün yaratılmasında katkıda bulunmuştur. GPT-3 yapay zeka sistemine öğrenmesi için sunulan verilerin %60’ı, filtrelenen Common Crawl sürümünden oluşmaktadır. GPT-3 veri kümelerinin %22’si ise internet dünyasında yer alan verilerden, %16’sı günümüze dek yayınlanan kitaplardan, %3’ü de Wikipedia içeriklerinden oluşmaktadır. GPT-3 yapay zeka sisteminde milyarlarca kelime dizininin yanında, CSS, JSX ve Pyhton kodlama dilleri de yer almaktadır. GPT-3 eğitim verilerinin kapsamlı hali ile farklı diller için yeni veri öğrenme programlarına ihtiyaç duyulmamaktadır.
GPT-3 Olası Zararları Nelerdir?
OpenAI şirketinin son teknolojisi GPT-3’ün sınırlarının keşfedilmesi ve avantajlı yönlerinin tespit edilmesi için, GPT-3 API sine erişim sağlanmaktadır. Makine öğrenimi araç seti olarak da ifade edilen GPT-3 API’si ile tüm İngilizce komutların tamamlandığı görülmektedir. GPT-3 API’sine erişimi bulunan kullanıcılar, son teknoloji yapay zeka sistemi için, yüksek derecede tutarlı ve ürkütücü boyutta başarılı, ifadesini kullanmaktadır. GPT-3 ile insanların yazmış olduğu makaleler gibi birçok içerik üretilmektedir. Bu durum, GPT-3 ile hem olumlu hem de olumsuz uygulamaların geliştirilebileceği varsayımını ortaya koymaktadır. Araştırmacı ve mühendisler GPT-3 hakkında yazdıkları makalelerde, GPT-3’ün potansiyel zararlarını belirtmektedir. Bu zararlar içerisinde, yanlış ve yönlendirilmiş bilgilerin üretilmesi, spamlar, kimlik avları, yasal süreçlerin kötüye kullanımı gibi alt açılımlar gösterilmektedir. Araştırmacılar potansiyel zararları ortaya koyarak, GPT-3’e dair risklerin azaltılması konusunda önderlik etmektedir. Yapay zeka sistemlerinin bu derece ilerlemesi bazı bilim insanlarını ve araştırmacıları endişelendiriyor olsa da GPT-3 gibi teknolojilerin geleceği şekillendireceği kaçınılmaz olmaktadır.
GPT-3 Neden Bu Kadar Önemlidir?
GPT-3 genel tanımıyla, insan yazımına benzer metinlerin üretilmesi için, makine öğrenim sistemlerini kullanan teknolojik bir dil modeli olarak bilinmektedir. GPT-3, spesifik bir metin parçasını alarak, kullanıcının yararlanabileceği bir kaynak haline getirmektedir. GPT-3 dil modeli, yapay zeka terminolojisine göre 410 milyara yakın “Token”e sahiptir. Bilindiği üzere zeka kavramı için bilgi çokluğunun yanında, bilgilerin işlenmesi ve öğrenme süreci önem taşımaktadır. İnsanlar harici kaynaklardan aldıkları bilgileri 100 trilyona yakın sinir ağı ile beyinlerinde işlemektedir. Yapay zeka sistemlerinde kurulan parametrelere ise “Hiper Parametre” adı verilmektedir. GPT-3’ün bu kadar önemli bulunmasının nedeni, insan beyni kadar olmasa da, 175 milyar parametreye sahip olması olarak gösterilmektedir. GPT-3, GPT-2 sürümünün eğitilme parametre sayısından 100 kat daha fazla değeri içerisinde barındırmaktadır. Bunun açılımı ise; GPT-3’ün toplamış olduğu 400 milyardan fazla ve birbirinden farklı bilgileri, 175 milyar ayrı bağlantı ile işlemesi olarak belirtilmektedir. Elon Musk’ın da kurucu ortaklarından olduğu OpenAI, GPT-3 yapay zeka sisteminin dilleri nasıl işlediği ve yapılandırdığı hakkında bilgi sahibi olması için, 5 milyar dolara yakın yatırım yapmıştır.
Bu nedenle GPT-3, çok fazla sayıdaki parametrelerin ve muazzam büyüklükteki verilerin, en ince ayarlamalarla yapılandırılmasını sağladığı için oldukça önemli bulunmaktadır. GPT-3 sisteminde, cümle kurma gibi dil yapılarının nasıl oluşturulacağının öğrenilmesinde, anlambilimsel analitikler kullanmaktadır. GPT-3 yalnızca kelime gruplarını ve anlamlarını incelemez, aynı zamanda metinlerde kullanılmış olan diğer kelimelerin cümle anlamını nasıl değiştirebileceğini kavrama becerisine sahiptir. Bu işleyiş denetimsiz öğrenme olarak da adlandırılmış olan, makine öğrenme biçimini ifade etmektedir. Denetimli öğrenmede, bir verinin doğru yada yanlış olduğuna dair bir bilgi alınırken, makine öğrenmesinde bu konuda herhangi bir bilgi bulunmamaktadır. GPT-3’de kullanıcının ihtiyacı olan bilgilerin hazırlanması, mevcut eğitim metinleri içerisinden alınarak kurgulanır. GPT-3 ilgili kelime ve cümlelerin kullanımlarını inceler ve sonra verileri parçalara bölerek, yeniden oluşturur. Oluşturulan sonuçlar, insanların üretmiş olduğu metinlerden ayrılamaz derecede başarılıdır.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka en basit ifadesiyle, makinelerin zekasını belirtmektedir. Doğal zeka, insanların ve hayvanların bilinç düzeyleri tarafından ortaya konulan davranışları içerirken yapay zeka, insanların zekalarını taklit ederek, toplamış oldukları verileri işleyen ve kullanan sistem yada makineleri kapsamaktadır. Günümüzde yapay zeka sistemleri sohbet robotlarında, akıllı telefon asistanlarında, öneri motorlarında sıklıkla kullanılmaktadır. Markalar müşterileri ile ilgili sorunlarını yapay zeka robotlarıyla daha hızlı şekilde çözümlemek ve işlevsel cevapların iletilmesi için yapay zeka teknolojilerinden yararlanmaktadır. Birçok dijital platform da, kullanıcılara ilgi alanlarına bağlı öneriler sunmak için yapay zeka öneri motorlarını kullanmaktadır. Yapay zeka teknolojileri, güçlendirilen düşünme ve verilerin analiz becerilerine sahiptir. Yapay zeka sistemlerinin temel amacı, insanların becerilerinin geliştirilmesi, sürece katkıda bulunulması ve hayatı kolaylaştırması olarak gösterilmektedir. Yapay zeka teknolojileri, insanların dünyayı algılama ve tepki verme biçimlerini taklit ederek işlemektedir. Günümüzde hızlandırılmış inovasyonun yolu yapay zeka teknolojilerinin kullanımından geçmektedir. Yapay zeka teknolojileri çok daha fazla veriye erişim sağlayarak, kapsamlı çözümler üretebilmektedir. Karmaşık ve kompleks görevleri en yalın haliyle yerine getirmek, yapay zeka sistemleri için oldukça kolay olmaktadır.
Yapay Zeka Sistemlerinin Uygulama Alanları
AI (Artificial Intelligence), insanların zekasının taklit edilmesi ile elde edilmiş olan verilerin kendilerini geliştirme ve güncelleme amacıyla kullanıldığı makinelere verilen isimdir. Yapay Zeka (AI), bilgisayar sistemlerinin insan gibi düşünmesine imkan tanıyarak, komplike sorunların çözülmesini desteklemektedir. Çözülmesi için belirli bir bilgiye sahip olunması gereken tüm problemler, yapay zeka teknolojileri ile kolayca giderilmektedir. Yapay zeka sistemlerinde otomatikleştiren muhakeme becerileri, evrimsel hesaplamalar, makine öğrenimleri bir arada işlemektedir. Apple ürünlerinin Siri akıllı asistanı, Tesla araçlarının sürücüsüz otonom sistemleri yapay zeka teknolojilerine verilebilecek en somut örneklerdendir. Yapay zeka uygulama alanları ise aşağıdaki şekilde sıralanmaktadır.
- Siber güvenlik sistemlerinde
- Savunma sanayinde
- Dil çevirilerinde
- Öneri sistemlerinde
- Navigasyon uygulamalarında
- Sosyal güvenliklerde
- Sağlık hizmetlerinde
- E-ticaret sistemlerinde
- Yardımcı robotlarda
Seslerin Tanınması
Yapay zeka sistemlerinin en işlevsel özelliklerinden biri de ses tanıma kapasiteleri olmaktadır. Bilgisayar ve mobil uygulamalarda kullanılan ses tanıma özellikleri, mikrofonlar aracılığıyla dijital frekanslar haline dönüştürülür. Yapay zeka sistemleri, iletilen frekanslardan harfleri ve kelimeleri kavrayarak, sayısal değerlere dönüştürür. Bu şekilde yapay zeka ile ses frekansları tanımlanarak, anlaşılır ve bu doğrultuda yanıtlanır. Yapay zeka sistemlerinde ses tanıma özelliğinin kullanıldığı en etkili teknolojiler Google Asistan, Siri, Echo ve Cortana olarak belirtilmektedir.
Görüntülerin İşlenmesi
Bilgisayar yada mobil cihazlar ile çekilmiş olan görüntüler, dijital ortamda piksellere, pikseller de kod yazılımlarına dönüştürülerek işlenir. Oluşturulan kod yazılımları yapay zeka algoritmaları tarafından yorumlanır. Görüntü işleme teknolojilerine verilebilecek en somut örnek ise Tesla’nın sürücüsüz otonom araç modelleridir.
Doğal Dilin İşlenmesi
Yapay zeka sistemleri için en komplike alanlardan biri doğal dilin işlenmesidir. İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimlerin en üst seviyeye taşınması için, farklı dillerde bağlantı kuran kişilerin arasındaki iletişimlerin güçlendirilmesi gerekir. Yapay zeka teknolojileri tam olarak bu çözümlerin üretilmesi süreçlerinde yardımcı olmaktadır. Doğal dilin işlenmesinde, derin öğrenme, makine öğrenimleri, analiz tabanında işleyen yaklaşımlar kullanılmaktadır. Yapay zeka sistemlerinde doğal dil işlenmesi, yazım hataları konusunda düzenlemelerde, otomatik çevirilerde, dil öğrenim uygulamalarında, kişisel asistanlarda ve daha birçok alanda kullanıma sunulmaktadır.
Muhakeme Yapılması
Muhakeme kelime anlamı olarak, iki farklı görüşü savunan tarafın dinlenerek, sağlıklı bir sonuca varılmasını ifade etmektedir. Yapay zeka sistemlerinin muhakeme özelliklerinden, mevcut verilerin kullanılması ile farklı algoritmaların oluşturulmasında ve rasyonel kararların alınmasında yararlanılmaktadır. Günlük yaşamda hakimler sunulan delilleri inceleyerek bir karara varmaktadır. Yapay zeka sistemleri de muhakeme özellikleri ile suçlu ve suçsuzu kolay bir şekilde ayırt etmektedir.
Bir Yorum