GPT-3

Açılımı Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü 3 olan GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen çığır açan bir Büyük Dil Modelidir (LLM). 2020'de piyasaya sürülen bu model, çok çeşitli görevlerde insan benzeri metni anlama ve üretme konusunda benzeri görülmemiş bir yetenek sergileyerek üretken yapay zeka yeteneklerinde önemli bir sıçramayı işaret etti. Geliştirilmesi, derin öğrenmede büyük ölçeğin gücünü sergileyerek Doğal Dil İşleme (NLP) alanında çok önemli bir an olmuştur. Modelin mimarisi ve ölçeği, etkili makale "Dil Modelleri Az Örnek Öğrenenlerdir" içinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Nasıl Çalışır

GPT-3'ün gücü, muazzam ölçeği ve mimarisinden kaynaklanmaktadır. Bir dizideki farklı kelimelerin önemini tartmak için bir dikkat mekanizmasına dayanan Transformer mimarisi kullanılarak inşa edilmiştir. 175 milyar parametreye sahip olan GPT-3, internetten elde edilen devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Bu kapsamlı eğitim verisi, modelin dilbilgisini, gerçekleri, akıl yürütme yeteneklerini ve farklı metin stillerini öğrenmesini sağlar.

GPT-3'ün temel özelliklerinden biri, az örnekli öğrenme konusundaki yetkinliğidir. Her yeni görev için kapsamlı ince ayar gerektiren modellerin aksine, GPT-3 genellikle istemde yalnızca birkaç örnek verildikten sonra bir görevi yüksek yetkinlikle gerçekleştirebilir. Bu esneklik, yeni eğitim gerektirmeden çok çeşitli uygulamalar için son derece uyarlanabilir olmasını sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT-3'ün çok yönlü metin oluşturma yetenekleri, çok sayıda sektörde uygulanmıştır. İşte öne çıkan iki örnek:

1. Gelişmiş İçerik Oluşturma: Copy.ai ve Jasper tarafından sunulanlar gibi pazarlama ve içerik oluşturma araçları, GPT-3'ün API'sinden yararlanır. Kullanıcıların yüksek kaliteli blog gönderilerini, pazarlama e-postalarını, sosyal medya başlıklarını ve diğer yazılı materyalleri otomatik olarak oluşturmalarını sağlayarak içerik iş akışlarını önemli ölçüde hızlandırır.
2. Kod Üretimi ve Yardımı: Bir yapay zeka eşli programcısı olan GitHub Copilot, başlangıçta GPT-3'ten türetilen bir modelle destekleniyordu. Geliştiricilere kod satırlarını otomatik olarak tamamlayarak, tüm fonksiyonları önererek ve hatta doğal dil yorumlarını VS Code gibi geliştirme ortamlarında yürütülebilir koda çevirerek yardımcı olur. VS Code'un bir Ultralytics entegrasyonu bulunmaktadır.

Bağlam İçinde GPT-3

GPT-3'ü diğer YZ modellerinden ayırmak önemlidir:

• Daha Sonraki GPT Modelleri ile Karşılaştırma: GPT-3, Üretken Önceden Eğitilmiş Transformer (GPT) serisinin bir parçasıdır ve GPT-4 gibi daha güçlü sürümler tarafından takip edilmiştir. Bu sonraki modeller, geliştirilmiş akıl yürütme, daha büyük bağlam pencereleri ve metne ek olarak görüntüleri de işlemelerine olanak tanıyan çok modlu öğrenme yetenekleri sunar.
• BERT ile Karşılaştırma: Her ikisi de Transformer tabanlı olmasına rağmen, GPT-3 öncelikle metin oluşturma için optimize edilmiş üretken, yalnızca kod çözücü bir modeldir. Buna karşılık, BERT derin, çift yönlü dil anlayışı için tasarlanmış yalnızca bir kodlayıcı modelidir ve bu da onu metin sınıflandırması, duygu analizi ve Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) gibi görevler için daha uygun hale getirir.
• Bilgisayarla Görü Modelleri ile Karşılaştırma: GPT-3, metin işlemek ve oluşturmak için tasarlanmıştır. Bu, Ultralytics YOLO ailesi gibi Bilgisayarla Görü (CV) modellerinden temel olarak farklıdır. YOLO11 gibi modeller, nesne tespiti, görüntü sınıflandırması veya örnek segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için görsel verileri analiz etme konusunda uzmanlaşmıştır. GPT-3 bir sahneyi tanımlayabilirken, bir YOLO modeli sınırlayıcı kutular kullanarak içindeki nesneleri hassas bir şekilde konumlandırabilir. Bu tamamlayıcı teknolojiler, genellikle Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilen karmaşık AI sistemlerinde birleştirilebilir.

GPT-3, makine öğrenimi (ML) tarihinde bir dönüm noktası olan temel model olmaya devam etmektedir. Ancak, kullanıcılar halüsinasyonlar (yanlış bilgi üretme), girdi ifadelerine duyarlılık (prompt mühendisliği) ve eğitim verilerinden kaynaklanan önyargıları sürdürme riski gibi sınırlamalarının farkında olmalıdır. Bu zorluklar, yapay zeka etiğinin ve sorumlu yapay zeka geliştirmenin devam eden önemini vurgulamaktadır; bu, Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) gibi araştırma kurumları için önemli bir odak noktasıdır.