Home-theater-designers
OpenAI, GPT modelleri aracılığıyla doğal dil işlemede (NLP) önemli adımlar attı. GPT-1'den GPT-4'e kadar bu modeller, nesir ve şiir oluşturmaktan sohbet robotlarına ve hatta kodlamaya kadar yapay zeka tarafından üretilen içeriğin ön saflarında yer aldı.
Ancak her bir GPT modeli arasındaki fark nedir ve NLP alanındaki etkileri nelerdir?
GÜNÜN MAKALE VİDEOSU İÇERİKLE DEVAM ETMEK İÇİN KAYDIRIN
Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatörler Nedir?
Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatörler (GPT'ler), doğal dil işleme görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi modelidir. Bu modeller, bağlamsal olarak alakalı ve anlamsal olarak tutarlı bir dil oluşturmak için kitaplar ve web sayfaları gibi büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiştir.
Daha basit bir ifadeyle, GPT'ler, açıkça programlanmadan insan benzeri metinler oluşturabilen bilgisayar programlarıdır. Sonuç olarak, soru yanıtlama, dil çevirisi ve metin özetleme dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme görevi için ince ayar yapılabilir.
Peki, GPT'ler neden önemlidir? GPT'ler, makinelerin dili benzeri görülmemiş bir akıcılık ve doğrulukla anlamasına ve üretmesine izin vererek, doğal dil işlemede önemli bir atılımı temsil eder. Aşağıda, ilk sürümden en son GPT-4'e kadar dört GPT modelini inceliyor ve performanslarını ve sınırlamalarını inceliyoruz.
GPT-1
GPT-1, Transformer mimarisini kullanan bir dil modelinin ilk yinelemesi olarak OpenAI tarafından 2018'de piyasaya sürüldü. 117 milyon parametreye sahipti ve önceki son teknoloji dil modellerini önemli ölçüde geliştirdi.
GPT-1'in güçlü yönlerinden biri, bir bilgi istemi veya bağlam verildiğinde akıcı ve tutarlı bir dil oluşturma yeteneğiydi. Model, iki veri setinin bir kombinasyonu üzerinde eğitildi: Ortak Tarama , milyarlarca kelime içeren devasa bir web sayfası veri seti ve çeşitli türlerde 11.000'den fazla kitaptan oluşan bir koleksiyon olan BookCorpus veri seti. Bu çeşitli veri kümelerinin kullanılması, GPT-1'in güçlü dil modelleme becerileri geliştirmesine olanak sağlamıştır.
GPT-1 önemli bir başarı iken doğal dil işleme (NLP) , belirli sınırlamaları vardı. Örneğin, model, özellikle eğitim verilerinin kapsamı dışında bilgi istemleri verildiğinde, tekrarlayan metinler üretmeye eğilimliydi. Ayrıca, birden fazla diyalog dönüşü üzerinde akıl yürütmede başarısız oldu ve metindeki uzun vadeli bağımlılıkları izleyemedi. Ek olarak, bağdaşıklığı ve akıcılığı yalnızca daha kısa metin dizileriyle sınırlıydı ve daha uzun pasajlar uyumdan yoksundu.
Bu sınırlamalara rağmen GPT-1, Transformer mimarisine dayalı daha büyük ve daha güçlü modellerin temelini attı.
GPT-2
GPT-2, 2019'da OpenAI tarafından GPT-1'in halefi olarak piyasaya sürüldü. GPT-1'den önemli ölçüde daha büyük, şaşırtıcı bir şekilde 1,5 milyar parametre içeriyordu. Model, Common Crawl ve WebText'i birleştiren çok daha büyük ve daha çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitildi.
GPT-2'nin güçlü yönlerinden biri, tutarlı ve gerçekçi metin dizileri oluşturma yeteneğiydi. Ayrıca, insan benzeri yanıtlar üretebilir ve bu da onu içerik oluşturma ve çeviri gibi çeşitli doğal dil işleme görevleri için değerli bir araç haline getirir.
Ancak GPT-2'nin sınırlamaları da vardı. Daha karmaşık muhakeme ve bağlam anlayışı gerektiren görevlerle mücadele etti. GPT-2, kısa paragraflarda ve metin parçalarında mükemmel olsa da, daha uzun pasajlarda bağlamı ve tutarlılığı korumada başarısız oldu.
Bu sınırlamalar, GPT modellerinin bir sonraki yinelemesinin geliştirilmesinin yolunu açtı.
GPT-3
Doğal dil işleme modelleri, 2020'de GPT-3'ün piyasaya sürülmesiyle üstel sıçramalar yaptı. 175 milyar parametreyle GPT-3, GPT-1'den 100 kat, GPT-2'den ise on kat daha büyüktür.
GPT-3, diğerleri arasında BookCorpus, Common Crawl ve Wikipedia dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynakları üzerinde eğitilmiştir. Veri kümeleri yaklaşık bir trilyon kelimeden oluşur ve GPT-3'ün önceden herhangi bir örnek veri sağlamadan bile çok çeşitli NLP görevlerinde gelişmiş yanıtlar oluşturmasına olanak tanır.
GPT-3'ün önceki modellerine göre ana iyileştirmelerinden biri, tutarlı metin oluşturma, bilgisayar kodu yazma ve hatta sanat yaratma yeteneğidir. Önceki modellerden farklı olarak GPT-3, belirli bir metnin bağlamını anlar ve uygun yanıtlar üretebilir. Kulağa doğal gelen metinler üretme yeteneğinin, sohbet robotları, içerik oluşturma ve dil çevirisi gibi uygulamalar için büyük etkileri vardır. Bu tür bir örnek, konuşmaya dayalı bir yapay zeka botu olan ChatGPT'dir. bilinmezlikten şöhrete neredeyse bir gecede gitti .
GPT-3 bazı inanılmaz şeyler yapabilse de hala kusurları var. Örneğin, model taraflı, yanlış veya uygun olmayan yanıtlar verebilir. Bu sorun, GPT-3'ün büyük olasılıkla önyargılı ve yanlış bilgiler içeren büyük miktarda metin üzerinde eğitilmesinden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, modelin bir istem için tamamen alakasız bir metin ürettiği durumlar da vardır; bu, modelin bağlamı ve arka plan bilgisini anlamakta hâlâ zorluk çektiğini gösterir.
GPT-3'ün yetenekleri ayrıca etik çıkarımlar ve bu kadar güçlü dil modellerinin olası kötüye kullanımı . Uzmanlar, modelin sahte haberler, kimlik avı e-postaları ve kötü amaçlı yazılım oluşturmak gibi kötü amaçlarla kullanılma olasılığından endişe ediyor. Gerçekten, zaten gördük suçlular kötü amaçlı yazılım oluşturmak için ChatGPT kullanıyor .
OpenAI, GPT-4'ü resmi olarak başlatmadan önce GPT-3'ün geliştirilmiş bir sürümü olan GPT-3.5'i de yayınladı.
GPT-4
GPT-4, 14 Mart 2023'te piyasaya sürülen GPT serisinin en son modelidir. Zaten etkileyici olan önceki modeli GPT-3'ten önemli bir adımdır. Modelin eğitim verilerinin ve mimarisinin ayrıntıları resmi olarak duyurulmamış olsa da, kesinlikle GPT-3'ün güçlü yönlerine dayanıyor ve bazı sınırlamalarının üstesinden geliyor.
uygulamaları sd karta taşımaya zorla
GPT-4, ChatGPT Plus kullanıcılarına özeldir, ancak kullanım sınırı sınırlıdır. Ayrıca, yüksek uygulama hacmi nedeniyle biraz zaman alabilen GPT-4 API bekleme listesine katılarak da erişebilirsiniz. Ancak, GPT-4'ü edinmenin en kolay yolu, Microsoft Bing Chat'i kullanma . Tamamen ücretsizdir ve bir bekleme listesine katılmaya gerek yoktur.
GPT-4'ün göze çarpan bir özelliği, çok modlu yetenekleridir. Bu, modelin artık bir görüntüyü girdi olarak kabul edebileceği ve onu bir metin istemi gibi anlayabileceği anlamına gelir. Örneğin, GPT-4 lansmanı canlı akışı sırasında, bir OpenAI mühendisi modeli elle çizilmiş bir web sitesi modelinin görüntüsüyle besledi ve model şaşırtıcı bir şekilde web sitesi için çalışan bir kod sağladı.
Model ayrıca karmaşık istemleri daha iyi anlar ve çeşitli profesyonel ve geleneksel kıyaslamalarda insan düzeyinde performans sergiler. Ek olarak, modelin bir sohbet oturumu sırasında belleğinde tutabileceği verileri ifade eden daha büyük bir bağlam penceresi ve bağlam boyutu vardır.
GPT-4, AI araçlarıyla şu anda mümkün olanın sınırlarını zorluyor ve muhtemelen çok çeşitli sektörlerde uygulamaları olacak. Ancak, herhangi bir güçlü teknolojide olduğu gibi, olası kötüye kullanım ve böylesine güçlü bir aracın etik sonuçları .
GPT-1 | Haziran 2018 | Ortak Tarama, BookCorpus | 117 milyon | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | Şubat 2019 | Ortak Tarama, BookCorpus, WebText | 1.5 milyar | 2048 |
GPT-3 | Haziran 2020 | Ortak Tarama, BookCorpus, Wikipedia, Kitaplar, Makaleler ve daha fazlası | 175 milyar | 4096 |
GPT-4 | Mart 2023 | Bilinmeyen | Trilyon olduğu tahmin ediliyor | Bilinmeyen |
GPT Dil Modellerinde Bir Yolculuk
GPT modelleri, yapay zeka alanında devrim yarattı ve yeni bir olasılıklar dünyasının kapılarını açtı. Ayrıca, bu modellerin katıksız ölçeği, kapasitesi ve karmaşıklığı, onları çok çeşitli uygulamalar için inanılmaz derecede kullanışlı hale getirmiştir.
Ancak, herhangi bir teknolojide olduğu gibi, dikkate alınması gereken potansiyel riskler ve sınırlamalar vardır. Bu modellerin son derece gerçekçi metinler ve çalışan kodlar oluşturma yeteneği, özellikle kötü amaçlı yazılım oluşturma ve dezenformasyon gibi alanlarda potansiyel kötüye kullanımla ilgili endişeleri artırıyor.
Bununla birlikte, GPT modelleri geliştikçe ve daha erişilebilir hale geldikçe, AI ve NLP'nin geleceğini şekillendirmede dikkate değer bir rol oynayacaktır.