1. Modellerin Kavramı

Yapay zeka alanında "model" terimi genellikle bir hesaplama modeline, yani gerçek dünya olaylarının veya verilerin soyut bir temsiline atıfta bulunur. Makine öğrenimi ve derin öğrenme alanında modeller, verilerdeki desenleri belirler ve bu desenleri yeni verilerin davranışını veya trendlerini tahmin etmek için kullanırlar. Modelin önemi büyüktür çünkü doğrudan zeki sistemlerin performansını ve doğruluğunu etkiler.

Model = Veri + Yapı + Öğrenme Algoritması

Bu formül, modelin üç temel bileşenden oluştuğunu ortaya koyuyor: veri (öğrenim aldığı yer), yapısı (içsel bileşimi) ve öğrenme algoritması (veriden nasıl öğrendiği). Bu üç öğeyi etkili bir şekilde birleştirmek, resim tanıma ve dil çevirisi gibi karmaşık görevleri başarabilen modellerin geliştirilmesine olanak tanır.

Bilgisayar biliminde bir işlev, bir dizi operasyonu içeren bir kod bloğunu kapsar. GPT-4 gibi OpenAI'nin modellerini özel bir "işlev" türü olarak düşünebiliriz. Bu modeller, GPT-4 gibi, girdiler (ipuçları) ve çıktılar (yanıtlar) ile birlikte işlevler olarak görülebilir. Geliştiriciler girdi sağlar ve büyük miktarda veri ile eğitilen model, karmaşık algoritmaları kullanarak girdi bilgisini işler ve son derece ilgili çıktıları geri döndürür.

2. Metin Üretim Modeli (GPT)

2.1 GPT Modeline Giriş

GPT modeli, en ünlüleri GPT-4 ve GPT-3.5 olan OpenAI tarafından geliştirilen temsilci bir metin üretim modelidir. Bu modeller, büyük miktarda veri ile eğitildikleri için doğal dil anlama ve hatta resmi belgeleri anlama yeteneğine sahiptirler. Bu tür bir model kullanırken ona bir "ipucu" sağlarız ve bu ipucaına dayalı olarak metin üretir. Örneğin, GPT-4'e bir soru sorduğunuzda, doğru ve faydalı bir yanıt vermeye çalışacaktır.

2.2 GPT Modelinin Uygulamaları

GPT modeli, otomatik olarak haber makaleleri, blog yazıları ve her türlü orijinal içerik oluşturma gibi geniş bir yelpazede görevlere uygulanabilir.

  • İçerik Oluşturma: Haber makalelerinin, blog yazılarının ve her türlü orijinal içeriğin otomatik olarak oluşturulması.
  • Özetleme: Makalelerin, raporların veya uzun metinlerin kısa özetlerinin üretilmesi.
  • Sohbetler: Sohbet simülasyonu, müşteri desteği sağlama veya sanal danışmanlık yapma.

3. Asistanlar

Asistanlar genellikle kullanıcı adına görevleri yerine getirebilen varlıkları ifade eder. OpenAI API'sında, bu tür asistanlar genellikle GPT-4 gibi büyük dil modelleri tarafından desteklenir. Asistanlar tarafından yürütülen görevler, modelin bağlam penceresindeki gömülü talimatlarla belirlenir. Ayrıca, asistanlar genellikle kod çalıştırma veya dosyalardan bilgi almak gibi daha karmaşık görevleri yerine getirmelerine olanak tanıyan araçlara erişebilirler.

Örneğin, müşteri hizmetlerinde sıkça sorulan soruları otomatik olarak cevaplamak veya uzun bir raporun temel noktalarını özetlemek için bir asistan tasarlayabilirsiniz. Asistanları kullanmak, insanların daha yaratıcı ve stratejik görevlere odaklanmalarına olanak tanıyarak iş verimliliğini büyük ölçüde artırabilir.

import openai

openai.api_key = 'OpenAI API anahtarınız'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # burada bir GPT-4 modeli versiyonu kullanılıyor
  prompt="Bu, bir asistanın nasıl kullanılacağını anlamak için basit bir örnek. Aşağıdaki paragrafın ana noktasını özetlemenize yardımcı olabilir misiniz? 'Bugünün piyasasında, çeşitlendirilmiş yatırım, finansal planlamanın önemli bir parçasıdır ve varlıkların farklı pazarlar arasında dağıtımı riski ve getiriyi etkili bir şekilde dengeleyebilir.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

Bu örnekte, bir OpenAI API sürümünü çağırıyor ve asistana metin paragrafının ana içeriğini özetlemesine yardımcı olması için basit bir ipucu tasarlıyoruz. Uygulamada, bu işlevsellik yazma, düzenleme, çeviri ve daha fazlası gibi çeşitli metin işleme görevlerine genişletilebilir.

4. Gömmeler (Embeddings)

Gömmeler, veri (örneğin bir metin parçası) dönüşümünü ifade vektörü temsiline dönüştürme işlemine atıfta bulunur ve amaç verinin anlamsal ve özellik yönlerini korumaktır. Gömme sayesinde, benzer içeriğe sahip veri blokları vektör uzayında birbirlerine daha yakın olacaktır. OpenAI, metin dizesini giriş olarak alabilen ve bir gömme vektörü üretebilen bir metin gömme modeli sunmaktadır. Gömme, arama, kümeleme, öneri sistemleri, anormallik tespiti ve sınıflandırma gibi görevler için çok faydalıdır.

Örneğin, gömme kullanarak bir öneri sistemi geliştirebiliriz. Sistem, kullanıcı giriş açıklamalarının gömme vektörleri ile öğe açıklamalarının gömme vektörleri arasındaki mesafeyi karşılaştırarak en uygun eşleşen öğeleri bulabilir.

Gömme genellikle aşağıdaki senaryolarda uygulanmaktadır:

  • Bilgi Alımı (Arama): Farklı belgelerin gömme vektörlerini karşılaştırarak bir sorgu için en ilgili belgeleri bulma.
  • Metin Kümeleme: İçerik veya anlamsal benzerlik temelinde belgelerin veya metin parçalarının gruplanması.
  • Öneri Sistemleri: Kullanıcı davranışlarını ve tercihleri analiz ederek gömme vektörlerini karşılaştırarak potansiyel olarak ilginç öğeleri veya içeriği bulma.
  • Anormallik Tespiti: Vektör uzayında olağandışı veri noktalarını tanımlama, bu da hataları veya önemli keşifleri gösterebilir.
  • Sınıflandırma: Belgeleri vektörlere gömerek, SVM veya sinir ağları gibi makine öğrenimi sınıflandırma modelleri sınıflandırma görevleri için kullanılabilir.

Gömme teknolojisi, doğal dil işleme ve makine öğrenimi alanlarında, özellikle büyük ölçekli metin verileri ile uğraşırken, boyut azaltma ve işe yarar özellik bilgisi çıkarma konsepti olarak hayati bir kavramdır.

5. İşaretler (Tokens)

İşaretler doğal dil işleme modellerinde hayati bir rol oynar. Kısacası, işaretler modelin metin bilgilerini işlemesi ve anlaması için temel birimlerdir. OpenAI modellerinde, işaretler genellikle yaygın karakter dizilerini temsil eder. Örneğin, "bilgisayar" kelimesi "bilg" ve "sayar" olmak üzere iki işarete ayrılabilir. Bu işlem "işaretlemek" olarak adlandırılır.

OpenAI uygulamalarında, modelin faturalandırması da işaretlere dayanır. Her bir isteğin maliyeti, işlenen işaret sayısına göre hesaplanır - yani girişteki ve oluşturulan metindeki toplam işaret sayısı. Bu, isteğin ne kadar uzun olursa, o kadar çok işaret tüketeceği anlamına gelir ve dolayısıyla maliyet de o kadar yüksek olur.

6. Model İyileştirme

6.1 İyileştirmenin Genel Bakışı

İyileştirme, derin öğrenme alanında yaygın bir stratejidir. GPT modellerine dayalı uygulamalarda, iyileştirme, orijinal model üzerinde daha fazla eğitim yapmayı, ancak belirli görevlere veya etki alanı ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlamak için belirli veri kümelerini kullanmayı ifade eder.

6.2 Neden İyileştirmeye İhtiyaç Duyulur?

OpenAI tarafından sağlanan GPT modeli çok yönlü olsa da çeşitli metin görevleriyle başa çıkabilme yeteneğine sahip olmasına rağmen, performansı belirli senaryolarda tatmin edici olmayabilir. Örneğin, bir şirket müşteri e-postalarına otomatik yanıt vermek isteyebilir, ancak standart model endüstrideki profesyonel terimleri tam olarak anlamayabilir veya belirli müşteri sorularını tahmin edemeyebilir.

Bu tür durumlarda, iyileştirme sayesinde şirket, topladığı e-posta verilerini kullanarak modeli eğitebilir. Sonuç olarak, model şirketin e-postalara yanıt verme tarzını daha iyi temsil etmeyi öğrenebilir ve benzer sorunlarla daha etkili ve doğru bir şekilde başa çıkabilir. Bu, iyileştirmenin anlamıdır - modeli daha doğru ve yüksek kaliteli sonuçlar sunacak şekilde özelleştirmek.