GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT Nasıl Çalışır?

"GPT" adının kendisi temel bileşenlerini ayırır:

• Üretken: GPT modelleri, girdi istemiyle tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili yeni, orijinal metin çıktıları oluşturur. Verileri sınıflandıran ayrımcı modellerin aksine, üretici modeller yeni içerik üretir. Bu, bir hikayeyi devam ettirmekten bir e-posta yazmaya veya kod üretmeye kadar değişebilir.
• Önceden eğitilmiştir: GPT modelleri, belirli görevler için kullanılmadan önce internetten ve diğer lisanslı materyallerden elde edilen devasa metin veri kümeleri üzerinde kapsamlı bir eğitim aşamasından geçer. Bu ön eğitim, modelin dil, gerçekler ve akıl yürütme hakkında geniş bilgi edinmesini sağlar. Bu genel yetenek daha sonra ince ayar adı verilen bir süreçle veya hızlı mühendislik yoluyla belirli uygulamalara uyarlanabilir.
• Transformatör: Temel mimari,"Attention Is All You Need" adlı etkili makalede tanıtılan Transformer'dır. Transformatörler, modelin konumlarından bağımsız olarak girdi dizisindeki farklı kelimelerin önemini tartmasına olanak tanıyan bir öz dikkat mekanizması kullanır. Bu, uzun menzilli bağımlılıkları ele almada Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi eski mimarilerin sınırlamalarının üstesinden gelir ve GPU'lar gibi donanımlarda daha paralel işlemeyi mümkün kılar.

Temel Özellikler ve Evrim

GPT serisi, her yinelemede daha gelişmiş özellikler sunarak önemli bir evrim geçirmiştir:

• GPT-2: Etkileyici metin oluşturma yetenekleri sergiledi ancak kötüye kullanımla ilgili endişeler nedeniyle başlangıçta ihtiyatlı bir şekilde piyasaya sürüldü.
• GPT-3: Ölçek ve performansta büyük bir sıçramayı temsil eder, minimum göreve özgü eğitim verileriyle çok çeşitli görevleri yerine getirebilir ve genellikle birkaç atışlık öğrenmede mükemmeldir.
• GPT-4: Muhakeme, yaratıcılık ve problem çözme yeteneklerini daha da geliştirmiştir. Özellikle GPT-4, hem metin hem de görüntü girdilerini işleyebilen çok modlu bir modeldir ve uygulama aralığını önemli ölçüde genişletir. Ayrıntılar için GPT-4 Teknik Raporunu okuyun.

Bu modeller metin oluşturma, metin özetleme, makine çevirisi, soru yanıtlama ve kod oluşturma gibi görevlerde mükemmeldir. Birçok GPT modeline aşağıdaki gibi platformlar üzerinden erişilebilir Hugging Face ve aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak uygulanabilir PyTorch veya TensorFlow.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT modelleri, çeşitli alanlardaki çok sayıda uygulamaya güç sağlar:

1. İçerik Oluşturma ve Yardım: Jasper veya Writesonic gibi araçlar, kullanıcıların blog yazıları, pazarlama metinleri, e-postalar ve diğer yazılı içerikleri oluşturmalarına yardımcı olmak için GPT modellerini kullanarak yaratıcı iş akışlarını önemli ölçüde hızlandırır. Geliştiriciler de kod tamamlama ve oluşturma için GitHub Copilot (GPT'nin soyundan gelen OpenAI Codex tarafından desteklenmektedir) gibi varyantları kullanmaktadır.
2. Gelişmiş Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: GPT, daha sofistike ve doğal diyalogsal yapay zeka sağlar. Müşteri hizmetleri sohbet robotları karmaşık sorguları ele alabilir, bağlamı daha iyi anlayabilir ve daha insan benzeri yanıtlar vererek kullanıcı deneyimini iyileştirebilir. Örnekler arasında Intercom gibi platformlardaki entegrasyonlar veya OpenAI API'leri kullanılarak oluşturulan özel çözümler yer alır.

GPT ve Diğer Modeller

GPT'yi diğer yapay zeka modellerinden ayırmak önemlidir:

• vs. BERT: Her ikisi de Transformatör tabanlı LLM'ler olsa da, BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) öncelikle bağlamı çift yönlü olarak anlamak için tasarlanmış bir kodlayıcı modelidir. Duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma (NER) ve metin sınıflandırma gibi görevlerde başarılıdır. Kod çözücü odaklı olan GPT, metin oluşturmak için optimize edilmiştir.
• Bilgisayarla Görme Modellerine karşı: GPT modelleri metinleri (ve bazen GPT-4 gibi görüntüleri) işler ve üretir. gibi Bilgisayarla Görme (CV) modellerinden temelde farklılık gösterirler. Ultralytics YOLO (örn, YOLOv8, YOLO11). YOLO modelleri, nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya örnek segmentasyonu gibi görevleri yerine getirmek için görsel verileri (görüntüler, videolar) analiz eder, sınırlayıcı kutular veya maskeler kullanarak hangi nesnelerin mevcut olduğunu ve nerede bulunduklarını belirler. GPT-4 bir görüntüyü tanımlayabilirken, YOLO gerçek zamanlı çıkarım için uygun olan yüksek hızda görüntüler içinde hassas lokalizasyon ve sınıflandırmada üstündür. Karmaşık sistemler, potansiyel olarak Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilen her ikisini de birleştirebilir.

GPT modelleri, geniş yetenekleri ve uyarlanabilirlikleri nedeniyle temel modeller olarak kabul edilir ve modern makine öğreniminin temel taşlarından birini temsil eder.