ChatGPT nasıl çalışır?

Onu her gün kullansanız bile, ChatGPT'nin nasıl çalıştığıyla ilgili sorularınız olabilir.

Dünyanın en popüler yapay zeka sohbet botu'nun perde arkasına birlikte bakalım.

Genel Bakış: ChatGPT Nasıl Çalışır?

Yalnızca 20 saniyeniz varsa, ChatGPT'nin nasıl çalıştığı şöyle:

1. Bir istek gönderirsiniz. ‘Lütfen bir e-posta yaz.'
2. ChatGPT, girdinizi işlemek için parçalara (tokenlara) ayırır.
3. Girdiyi analiz etmek ve bağlamı anlamak için doğal dil işleme (NLP) kullanır.
4. Eğitim verilerinden öğrendiği kalıpları kullanarak bir sonraki kelimeyi tahmin eder.
5. Yanıt üretirken, girdinizin en ilgili kısımlarına (dikkat mekanizmasıyla) odaklanır.
6. ChatGPT, yanıtı kelime kelime oluşturur ve size iletir.

ChatGPT'nin sorguları alıp yanıtlamasının temel adımları bunlardır.

GPT ne anlama geliyor?

ChatGPT'deki GPT, ‘üretken önceden eğitilmiş dönüştürücü’ anlamına gelir. Bu üç unsurun her biri, ChatGPT'nin nasıl çalıştığını anlamak için önemlidir.

1. Üretken

ChatGPT, üretken bir yapay zeka modelidir – metin, kod, görsel ve ses üretebilir. DALL-E gibi görsel üretim araçları veya ses üretim araçları da diğer üretken yapay zeka örneklerindendir.

2. Önceden Eğitilmiş

ChatGPT'nin 'önceden eğitilmiş' olması, internetteki her şeyi biliyor gibi görünmesinin sebebidir. GPT modeli, 'denetimsiz öğrenme' adı verilen bir süreçte büyük miktarda veriyle eğitildi.

ChatGPT'den önce, yapay zeka modelleri denetimli öğrenmeyle oluşturuluyordu – açıkça etiketlenmiş giriş ve çıkışlarla, birinin diğerine nasıl eşleneceği öğretiliyordu. Bu süreç yavaştı, çünkü veri kümeleri insanlar tarafından hazırlanıyordu.

Erken GPT modelleri, eğitildikleri büyük veri kümelerine maruz kaldıklarında, çok çeşitli kaynaklardan dil kalıplarını ve bağlamsal anlamı öğrendiler.

Bu nedenle ChatGPT genel bilgiye sahip bir sohbet botudur – halka sunulmadan önce zaten devasa bir veri kümesiyle eğitildi.

GPT motorunu daha fazla eğitmek isteyen kullanıcılar – örneğin, kendi kurumunuz için rapor yazmak gibi belirli görevlerde uzmanlaşmasını sağlamak amacıyla – LLM'leri özelleştirme tekniklerini kullanabilir.

3. Dönüştürücü

Dönüştürücüler, Vaswani ve arkadaşlarının 2017 tarihli "Attention is All You Need" başlıklı makalesinde tanıtılan bir sinir ağı mimarisidir. Dönüştürücülerden önce, metin dizilerini işlemek için genellikle tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ağları kullanılıyordu.

RNN ve LSTM ağları, metin girişini bir insan gibi sırayla okurdu. Ancak dönüştürücü mimarisi, bir cümledeki her kelimeyi aynı anda işleyip değerlendirebilir; böylece, ortada ya da sonda olsa bile bazı kelimeleri daha önemli olarak puanlayabilir. Buna kendine dikkat mekanizması denir.

Şu cümleyi ele alalım: “Fare kafese sığamadı çünkü çok büyüktü.”

Bir dönüştürücü, 'fare' kelimesini 'kafes'ten daha önemli olarak puanlayabilir ve cümledeki 'o' zamirinin fareyi işaret ettiğini doğru şekilde belirleyebilir.

Ancak bir RNN gibi bir model, 'o' zamirini, en son işlenen isim olduğu için kafes olarak yorumlayabilir.

'Dönüştürücü' özelliği, ChatGPT'nin bağlamı daha iyi anlamasını ve önceki modellere göre daha akıllı yanıtlar üretmesini sağlar.

Doğal Dil İşleme

ChatGPT'yi adeta sihirli kılan şeylerden biri de doğal dil işleme kullanmasıdır. Bizimle sohbet edebilmesinin nedeni, doğal insan dilini işleyip anlayabilmesidir.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlarla insanların doğal dil üzerinden etkileşimine odaklanan bir yapay zeka dalıdır.

Makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve anlamlı, kullanışlı bir şekilde üretmesini sağlar.

NLP, NLU ve NLG Arasındaki Farklar

NLP, doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil üretimi (NLG) gibi çeşitli alt alanları kapsayan geniş bir alandır.

NLP genel alanı oluştururken, NLU ve NLG bu alanın içinde uzmanlaşmış alt dallardır. Çünkü doğal dil işleme, bir diyaloğun hem anlaşılmasını hem de üretimini içerir.

NLP nasıl çalışır?

NLU, insan dilini anlamak ve niyetini yorumlamak için parçalar. İşleyiş adım adım şöyledir:

1. Metin, gereksiz unsurlardan (noktalama işaretleri ve sık kullanılan kelimeler gibi) arındırılır.
2. Sistem, metinden varlıkları, anahtar kelimeleri ve ifadeleri belirler.
3. Cümle yapısı analiz edilerek kelimeler ve kavramlar arasındaki ilişkiler anlaşılır.
4. NLU modeli, tanınan unsurları belirli niyetlere veya amaçlara eşler.
5. NLU motoru, bağlam ve kullanıcı geçmişine göre anlayışını geliştirir.

Sistem, uygun eylemleri veya yanıtları tetikleyebilecek yapılandırılmış bir çıktı sunar.

ChatGPT Eğitim Süreci

ChatGPT, iki aşamalı bir süreçle eğitilir: ön eğitim ve ince ayar.

Önceden eğitme

İlk olarak, yapay zeka modeli kitaplar, web siteleri ve diğer dosyalardan oluşan büyük miktarda metin verisine maruz bırakılır.

Ön eğitim sırasında, model bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir. Bu sayede dildeki kalıpları kavrar ve tutarlı metinler üretebilir.

İnce ayar

Ön eğitimden sonra, model daha özel veri kümeleriyle ince ayar yapılır. ChatGPT için bu, sohbetlere özel hazırlanmış veri kümelerini içerir.

Bu adımın önemli bir kısmı, İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) yöntemidir; burada insan eğitmenler modelin yanıtlarını sıralar. Bu geri bildirim döngüsü, ChatGPT'nin uygun, faydalı ve bağlama uygun yanıtlar üretme yeteneğini geliştirir.

ChatGPT Temel Terimler

Tokenlar

Modelin işlediği metin birimleri (kelimeler veya kelime parçaları). ChatGPT'nin giriş ve çıkışları, verimli hesaplama için tokenlara ayrılır.

Sıfır örnekli öğrenme (zero-shot learning)

Modelin, özel olarak eğitilmediği görevleri genel bilgisini kullanarak yerine getirme yeteneği.

Tek örnekli öğrenmede modele bir örnek verilirken, n-örnekli öğrenmede modele birden fazla örnek sunulur.

Dikkat mekanizması

Dönüştürücü modelin, yanıt üretirken giriş metninin farklı bölümlerine odaklanmasını sağlayan bileşen.

Halüsinasyon

Bir yapay zeka modeli, yanlış veya anlamsız bilgi ürettiğinde ‘halüsinasyon’ yapar. Halüsinasyonlar, bilgiyle desteklenen üretim (RAG) gibi stratejilerle azaltılabilir.

Düşünce zinciri akıl yürütme

Modelin adım adım düşünmesini sağlayan ve karmaşık istemleri veya görevleri daha iyi yerine getirmesine yardımcı olan bir yöntem.

Bazı ChatGPT modelleri bu stratejiyle otomatik olarak donatılmıştır – örneğin en yeni OpenAI o1 modelleri. Ancak herhangi bir sürümden de düşünce zinciri akıl yürütme isteyebilirsiniz: sadece ondan gerekçesini adım adım açıklamasını isteyin.

Önceden eğitme

Modelin, belirli görevlere ince ayar yapılmadan önce, dil kalıplarını öğrenmek için devasa bir veri kümesiyle eğitildiği ilk aşama.

İnce ayar

Modelin, belirli kullanım alanlarında performansını artırmak için daha dar bir veri kümesi veya görev üzerinde hassaslaştırılması süreci.

Bağlam penceresi

Modelin, yanıt üretirken dikkate alabileceği giriş metni miktarındaki sınır.

Düşük bir bağlam penceresi, uzun bir raporu gönderip özet istemenize izin vermez – model belgenin başını ‘unutmuş’ olur.

ChatGPT Nasıl Özelleştirilir?

ChatGPT'yi çalıştıran GPT motoru gibi güçlü LLM'leri özelleştirmenin birkaç yolu vardır. Kendi LLM ajanınızı oluşturmak sandığınız kadar zor değil.

Özel GPT'ler

OpenAI, kullanıcıların GPT'leri kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirmesine olanak tanır. Özel bir GPT'den belirli bir kutu oyununun kurallarını öğretmesini, rock metal grup afişleri tasarlamasını veya size yapay zeka kavramlarını anlatmasını isteyebilirsiniz.

Özel yapay zeka ajanları

Yapay zeka teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, kendi LLM tabanlı yapay zeka ajanınızı oluşturmak artık kolay (ve ücretsiz).

Sürükle-bırak tabanlı düşük kodlu araçlardan, gelişmiş kodlama ortamlarına kadar her beceri düzeyine ve kullanım amacına uygun harika yapay zeka geliştirme platformları mevcut.

Kendi LLM tabanlı ajanınızı oluşturmak, toplantılarınızı planlayan ve haftalık metrik raporlarınızı hazırlayan özel bir yapay zeka asistanı tasarlayabileceğiniz anlamına gelir. Ya da müşteri destek yapay zeka ajanı oluşturup WhatsApp'ta kullanabilirsiniz. Olanaklar sınırsız.

Ücretsiz GPT Tabanlı Sohbet Botu Oluşturun

ChatGPT genel amaçlı bir sohbet robotudur, ancak OpenAI’nin güçlü GPT motorunu kullanarak kendi özel yapay zekâ sohbet robotunuzu oluşturabilirsiniz.

En yeni LLM’lerin gücünden kendi özel sohbet robotunuzla yararlanın.

Botpress, esnek ve sonsuzca genişletilebilir bir yapay zekâ sohbet robotu platformudur. Kullanıcıların her türlü yapay zekâ ajanı veya sohbet robotunu her türlü kullanım senaryosu için oluşturmasına olanak tanır.

Sohbet botunuzu herhangi bir platforma veya kanala entegre edin ya da önceden hazırlanmış entegrasyon kütüphanemizden seçim yapın. Botpress YouTube kanalındaki eğitimlerle veya Botpress Academy'deki ücretsiz kurslarla hemen başlayın.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. ChatGPT, Google Bard veya Claude gibi diğer yapay zeka sohbet botlarıyla karşılaştırıldığında nasıldır?

ChatGPT, yapılandırılmış akıl yürütme ve kodlamada öne çıkar; Bard (Google'dan) arama ve gerçek zamanlı verilerle entegredir; Claude (Anthropic'ten) ise güvenlik ve uzun süreli hafıza için tasarlanmıştır.

2. ChatGPT, birden fazla dili eşit derecede iyi anlayıp metin üretebilir mi?

ChatGPT birçok dili anlayıp üretebilir, ancak en yüksek akıcılık ve doğruluğu İngilizce'dedir. İspanyolca, Fransızca veya Almanca gibi yaygın dillerde de iyi performans gösterse de, yapısal olarak karmaşık dillerde performans düşebilir.

3. ChatGPT "düşünüyor" veya "anlıyor" mu?

ChatGPT, bir insan gibi düşünmez veya anlamaz. Bilinci ya da gerçek bir kavrayışı yoktur. ChatGPT, eğitim sırasında öğrendiği kalıplara dayanarak istatistiksel olarak en olası kelimeyi tahmin eder; gerçek bir anlayışa sahip değildir.

4. ChatGPT taraflı mı? LLM'lerde önyargı nasıl ölçülür veya giderilir?

Evet, ChatGPT, eğitildiği verilerden kaynaklanan toplumsal veya kültürel önyargılar gösterebilir. OpenAI, insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLHF), kırmızı ekip testleri ve sürekli izleme gibi tekniklerle bunu azaltmaya çalışır; ancak önyargıyı tamamen ortadan kaldırmak zordur.

5. ChatGPT ne sıklıkla yeni bilgilerle güncelleniyor?

ChatGPT gerçek zamanlı olarak güncellenmez; bilgisi, belirli bir tarihe kadar olan eğitim verilerine dayanır. Yalnızca OpenAI yeni bir sürüm yayınladığında veya modeli yeniden eğittiğinde güncellenir; bu nedenle, yalnızca bazı sürümlerde web tarama etkinse en güncel olayları yansıtabilir.