GPT-3

Açılımı Generative Pre-trained Transformer 3 olan GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen dönüm noktası niteliğinde bir Büyük Dil Modelidir (LLM). 2020 yılında piyasaya sürülen bu model, çok çeşitli görevlerde insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda benzeri görülmemiş bir yetenek sergileyerek üretken yapay zekanın yeteneklerinde önemli bir sıçramaya işaret etmiştir. Geliştirilmesi, Doğal Dil İşleme'de (NLP) çok önemli bir an oldu ve derin öğrenmede büyük ölçeğin gücünü gösterdi. Modelin mimarisi ve ölçeği,"Language Models are Few-Shot Learners" adlı etkili makalede ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Nasıl Çalışır

GPT-3'ün gücü muazzam ölçeğinden ve mimarisinden gelmektedir. Bir dizideki farklı kelimelerin önemini tartmak için bir dikkat mekanizmasına dayanan Transformer mimarisi kullanılarak inşa edilmiştir. GPT-3, 175 milyar parametre ile internetten alınan devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Bu kapsamlı eğitim verileri, modelin dilbilgisi, gerçekler, muhakeme yetenekleri ve farklı metin stillerini öğrenmesini sağlar.

GPT-3'ün önemli bir özelliği de az sayıda örnekle öğrenme konusundaki yetkinliğidir. Her yeni görev için kapsamlı ince ayar gerektiren modellerin aksine, GPT-3 genellikle istemde sadece birkaç örnek verildikten sonra bir görevi yüksek yetkinlikle yerine getirebilir. Bu esneklik, onu yeni bir eğitime ihtiyaç duymadan çok çeşitli uygulamalar için son derece uyarlanabilir hale getirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT-3'ün çok yönlü metin oluşturma yetenekleri çok sayıda sektörde uygulanmıştır. Öne çıkan iki örnek şunlardır:

1. Gelişmiş İçerik Oluşturma: Copy.ai ve Jasper tarafından sunulanlar gibi pazarlama ve içerik oluşturma araçları GPT-3'ün API'sinden yararlanır. Bu araçlar kullanıcıların otomatik olarak yüksek kaliteli blog yazıları, pazarlama e-postaları, sosyal medya başlıkları ve diğer yazılı materyaller oluşturmasını sağlayarak içerik iş akışlarını önemli ölçüde hızlandırır.
2. Kod Üretimi ve Yardımı: Bir yapay zeka çift programcısı olan GitHub Copilot, başlangıçta GPT-3'ten türetilen bir model tarafından desteklenmiştir. Kod satırlarını otomatik olarak tamamlayarak, tüm işlevleri önererek ve hatta Ultralytics entegrasyonuna sahip VS Code gibi geliştirme ortamlarında doğal dil yorumlarını yürütülebilir koda çevirerek geliştiricilere yardımcı olur.

Bağlam İçinde GPT-3

GPT-3'ü diğer yapay zeka modellerinden ayırmak önemlidir:

• vs. Daha Sonraki GPT Modelleri: GPT-3, Generative Pre-trained Transformer (GPT) serisinin bir parçasıdır ve GPT-4 gibi daha güçlü versiyonlar tarafından takip edilmiştir. Bu sonraki modeller gelişmiş muhakeme, daha büyük bağlam pencereleri ve çok modlu öğrenme yetenekleri sunarak metne ek olarak görüntüleri de işlemelerine olanak tanır.
• vs. BERT: Her ikisi de Transformatör tabanlı olsa da, GPT-3 öncelikle metin üretimi için optimize edilmiş üretken, yalnızca kod çözücü bir modeldir. Buna karşılık BERT, derin, çift yönlü dil anlama için tasarlanmış, metin sınıflandırma, duygu analizi ve Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) gibi görevler için daha uygun hale getiren, yalnızca kodlayıcı bir modeldir.
• Bilgisayarla Görme Modellerine karşı: GPT-3 metin işlemek ve üretmek için tasarlanmıştır. Bu, Ultralytics YOLO ailesi gibi Bilgisayarla Görme (CV) modellerinden temelde farklıdır. YOLO11 gibi modeller nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya örnek segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek üzere görsel verileri analiz etmek için uzmanlaşmıştır. GPT-3 bir sahneyi tanımlayabilirken, bir YOLO modeli sınırlayıcı kutular kullanarak sahnedeki nesnelerin yerini tam olarak belirleyebilir. Bu tamamlayıcı teknolojiler, genellikle Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilen karmaşık yapay zeka sistemlerinde birleştirilebilir.

GPT-3, makine öğrenimi (ML) tarihinde önemli bir temel model olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, kullanıcılar, halüsinasyon eğilimi (yanlış bilgi üretme), girdi ifadesine duyarlılık(istem mühendisliği) ve eğitim verilerinden önyargıları sürdürme riski de dahil olmak üzere sınırlamalarının farkında olmalıdır. Bu zorluklar, Stanford İnsan Merkezli YZ Enstitüsü (HAI) gibi araştırma kurumları için kilit bir odak noktası olan YZ etiği ve sorumlu YZ geliştirmenin süregelen önemini vurgulamaktadır.