GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI tarafından geliştirilen güçlü bir Büyük Dil Modelleri (LLM ) ailesidir. Bu modeller insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için tasarlanmıştır, bu da onları modern Üretken Yapay Zekanın temel taşı haline getirir. Adının kendisi temel bileşenlerini açıklar: "Üretken" çünkü yeni içerik oluşturur, büyük miktarda metin verisi üzerinde "Önceden eğitilmiştir" ve Doğal Dil İşleme'de (NLP) devrim niteliğinde bir yaklaşım olan Transformer mimarisi üzerine inşa edilmiştir.

GPT modellerinin gücü iki aşamalı süreçlerinde yatmaktadır. İlk olarak, ön eğitim sırasında model, denetimsiz öğrenme yoluyla muazzam bir metin ve kod külliyatından grameri, gerçekleri, muhakeme yeteneklerini ve dil kalıplarını öğrenir. Bu aşama, bir dizideki farklı kelimelerin önemini tartmak için bir dikkat mekanizmasından yararlanan ve karmaşık bağlamı kavramasına izin veren Transformer mimarisini kullanır. Bu temel bilgi GPT modellerini çok yönlü hale getirir. İkinci aşama olan ince ayar, daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi kullanarak önceden eğitilmiş modeli çeviri veya özetleme gibi belirli görevleri yerine getirecek şekilde uyarlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT modelleri çok çeşitli uygulamalara entegre edilmiş ve teknolojiyle etkileşim şeklimizde devrim yaratmıştır. Öne çıkan iki örnek şunlardır:

1. Gelişmiş Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: GPT, incelikli, bağlamsal konuşmalar yapabilen son derece sofistike sohbet botlarına güç verir. Daha basit kural tabanlı botların aksine, GPT tarafından yönlendirilen asistanlar karmaşık soruları yanıtlayabilir, e-posta yazabilir ve hatta yaratıcı içerik oluşturabilir ve Intercom gibi müşteri hizmetleri platformları için daha doğal bir kullanıcı deneyimi sağlar.
2. İçerik Oluşturma ve Yardım: Pazarlama, yazım ve yazılım geliştirme alanlarındaki profesyoneller metin oluşturmak için GPT tabanlı araçlar kullanmaktadır. Bu araçlar makale taslakları hazırlayabilir, pazarlama metinleri yazabilir, kod parçacıkları oluşturabilir ve uzun belgeleri özetleyerek üretkenliği önemli ölçüde artırabilir. Jasper gibi hizmetler bu uygulamayı örneklemektedir.

GPT ve Diğer Modeller

GPT'yi diğer YZ 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 metni (ve bazen GPT-4 gibi görüntüleri) işler ve üretir. Ultralytics YOLO gibi Bilgisayarla Görme (CV) modellerinden temelde farklıdırlar. YOLO modelleri nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya örnek segmentasyonu gibi görevleri yerine getirmek için görsel verileri analiz eder, sınırlayıcı kutular kullanarak nesnelerin ne olduğunu ve nerede bulunduklarını belirler. GPT-4 bir görüntüyü tanımlayabilirken, YOLO11 gibi bir model, gerçek zamanlı çıkarım için uygun olan yüksek hızda görüntüler içinde hassas yerelleştirme ve sınıflandırmada üstündür. Karmaşık sistemler, potansiyel olarak Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilen her ikisini de birleştirebilir.

GPT modelleri, Stanford CRFM gibi kurumlar tarafından incelenen bir kavram olan geniş yetenekleri ve uyarlanabilirlikleri nedeniyle temel modeller olarak kabul edilir. GPT-3 'ten GPT-4'e ve ötesine evrim, modellerin görüntüleri, sesi ve metni aynı anda işlemesini ve yorumlamasını sağlayarak çok modlu öğrenmeyi de beraberinde getirmiştir. Bu modeller daha güçlü hale geldikçe, etkili etkileşim giderek daha fazla yetenekli hızlı mühendisliğe dayanırken, geliştiriciler halüsinasyon gibi zorlukları ele almalı ve YZ etiğini ve sorumlu YZ'yi teşvik etmelidir.