Kurs
OpenAI API ile Prompt Engineering
4 sa
55.8K
GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, özellikle doğal dil işleme alanında yapay zekâ için önemli bir dönüm noktası oldu. Bu yazıda, gelişmiş yeteneklerini kapsamlı biçimde analiz ediyor, Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler (GPT) serisinin tarihine ve gelişimine değiniyor ve GPT-4’ün açtığı yeni olanakları inceliyoruz.
Daha fazla bilgi için GPT’nin en son sürümü olan GPT-4o hakkındaki yazımıza göz atın. Ayrıca, AI Fundamentals Track içeriğimizde GPT-4 gibi Büyük Dil Modelleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler nedir?
Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler (GPT), insan benzeri metin üretmek için kullanılan bir derin öğrenme modelidir. Yaygın kullanım alanları
- soruları yanıtlama
- metin özetleme
- metni diğer dillere çevirme
- kod üretme
- blog yazıları, hikâyeler, diyaloglar ve diğer içerik türlerini üretme
GPT modelleri için sayısız uygulama vardır; üstelik belirli veriler üzerinde ince ayar yaparak sonuçları daha da iyileştirebilirsiniz. Dönüştürücüleri kullanarak hesaplama, zaman ve diğer kaynaklardan tasarruf edersiniz.
GPT'den önce
Doğal dil için günümüzdeki yapay zekâ devrimi, 2017’de Google’ın BERT modeliyle başlayan dönüştürücü mimarilerinin icadıyla mümkün oldu. Daha önce metin üretimi, özyinelemeli sinir ağları (RNN) ve uzun-kısa süreli bellek sinir ağları (LSTM) gibi diğer derin öğrenme modelleriyle yapılıyordu. Bu modeller tekil kelimeler veya kısa ifadeler üretmede başarılı olsa da, gerçekçi uzun içerikler oluşturamıyordu.
BERT’in dönüştürücü yaklaşımı büyük bir atılımdı çünkü bu, gözetimli bir öğrenme tekniği değildir. Yani eğitmek için pahalı, etiketli veri kümeleri gerektirmez. BERT, Google tarafından doğal dil aramalarını yorumlamak için kullanıldı; ancak bir istemden metin oluşturamaz.
GPT-1
Dönüştürücü mimarisi | GPT-1 Makalesi
2018’de OpenAI, GPT-1 dil modelini kullanarak doğal dil anlama üzerine bir makale (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) yayımladı. Bu model bir kavram kanıtıydı ve halka açık olarak yayımlanmadı.
GPT-2
Çeşitli görevlerde model performansı | GPT-2 makalesi
Ertesi yıl OpenAI, en yeni modeli GPT-2 hakkında bir başka makale (Language Models are Unsupervised Multitask Learners) yayımladı. Bu kez model, makine öğrenimi topluluğunun kullanımına sunuldu ve metin üretimi görevlerinde bir miktar benimsendi. GPT-2 genellikle birkaç cümle üretebiliyor, ardından tutarlılık bozuluyordu. Bu, 2019’da alanın en iyisiydi.
GPT-3
Üç açık alanlı Soru-Cevap görevindeki sonuçlar | GPT-3 makalesi
2020’de OpenAI, GPT-3 modeli hakkında bir makale (Language Models are Few-Shot Learners) daha yayımladı. Model, GPT-2’den 100 kat daha fazla parametreye sahipti ve çok daha büyük bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmişti; bu da daha iyi performans sağladı. Model, sohbet odaklı ChatGPT’nin de dahil olduğu GPT-3.5 serisiyle çeşitli yinelemelerle geliştirilmeye devam etti.
Bu sürüm, sayfalarca insan benzeri metin üretebilme becerisiyle tüm dünyayı şaşırtarak büyük ses getirdi. ChatGPT, sadece iki ayda 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen web uygulaması oldu.
GPT-3 hakkında daha fazla bilgi, kullanım alanları ve nasıl kullanılacağına dair ayrı bir yazımızı okuyabilirsiniz.
GPT-4 nedir?
GPT-4, modeli kullanıcı niyetleriyle daha iyi "hizalamak" (alignment) üzere geliştirildi; yani hem kullanıcı talimatlarını daha iyi izlemesi hem de daha doğru, daha az saldırgan veya tehlikeli çıktı üretmesi amaçlandı.
En güncel modelleri takip etmek için GPT-4 Turbo ve daha ayrıntılı bilgi için GPT-4o rehberlerimize göz atabilirsiniz.
GPT-4 performans iyileştirmeleri
Bekleneceği üzere, GPT-4, cevapların olgusal doğruluğu açısından GPT-3.5 modellerine göre iyileşme sağlar. Modelin olgu veya akıl yürütme hatası yaptığı "halüsinasyon" sayısı daha düşüktür; OpenAI’nin dahili olgusal performans kıyaslamasında GPT-4, GPT-3.5’ten %40 daha yüksek puan almıştır.
Ayrıca "yönlendirilebilirlik" de artmıştır; bu, kullanıcının isteğine göre davranışını değiştirme yeteneğidir. Örneğin, ondan farklı bir üslup, ton veya sesle yazmasını isteyebilirsiniz. İstemlere "Siz geveze bir veri uzmanısınız" ya da "Siz kısa ve öz konuşan bir veri uzmanısınız" diye başlayıp bir veri bilimi kavramını size açıklamasını deneyin. GPT modelleri için harika istemler tasarlama hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Bir diğer iyileştirme, modelin güvenlik sınırlarına uyumudur. Ondan yasa dışı ya da uygunsuz bir şey yapmasını isterseniz, talebi reddetmede daha iyidir.
GPT-4’te görsel girdilerin kullanımı
Önemli değişikliklerden biri, GPT-4’ün görsel (yalnızca araştırma ön izlemesinde; henüz herkese açık değil) ve metin girdilerini kullanabilmesidir. Kullanıcılar, metin ve görselleri bir arada girerek herhangi bir görsel veya dil görevini belirtebilirler.
Paylaşılan örnekler, GPT-4’ün grafikler, memler ve akademik makalelerden ekran görüntüleri gibi karmaşık görselleri doğru biçimde yorumlayabildiğini gösteriyor.
Haziran 2024 itibarıyla GPT-4’ün görsel girdi yeteneği daha geniş bir kullanıcı grubuna sunuldu. Örneğin, kendi bitkilerimden birinin fotoğrafını analiz etmesi için GPT-4o’dan rica ettim. GPT-4o’da görülen tümleşik görsel özelliklere hâlâ erişimim olmasa da, bir fotoğraf çekip ChatGPT’ye bunun hangi bitki olduğunu sordum:
Fena bir deneme değil, fakat tam olarak doğru da değil. Bir bonsai ağacı olsa da, Carmona retusa değil Ilex crenata. Yine de ikisi oldukça benzer göründüğünden bu hatayı yapmak kolay ve bitkiye nasıl bakılacağına dair ek bağlamı takdir ettim.
Aşağıda ayrıca bir grafikten görsel akıl yürütme örneğini de görebiliriz:
GPT-4 Performans Kıyasları
OpenAI, GPT-4’ü, avukatlar için Uniform Bar Examination ve LSAT ile üniversite kabulü için SAT gibi insanlar için tasarlanmış sınavları simüle ederek değerlendirdi. Sonuçlar, GPT-4’ün çeşitli mesleki ve akademik kıyaslarda insan düzeyinde performans sergilediğini gösterdi.
OpenAI ayrıca GPT-4’ü, kıyaslamaya özgü kurgular veya ek eğitim protokolleri içerebilen en gelişmiş modellerin çoğunu ve mevcut büyük dil modellerini geride bıraktığı, makine öğrenimi modelleri için tasarlanmış geleneksel kıyaslarda da değerlendirdi. Bu kıyaslar; 57 konuda çoktan seçmeli sorular, günlük olaylara ilişkin sağduyu muhakemesi, ilkokul düzeyi çoktan seçmeli fen soruları ve daha fazlasını içeriyordu.
OpenAI, 57 konuyu kapsayan 14.000 çoktan seçmeli sorudan oluşan MMLU kıyasını Azure Translate kullanarak çeşitli dillere çevirip GPT-4’ün diğer dillerdeki yeteneğini test etti. Test edilen 26 dilin 24’ünde, GPT-4, İngilizce dilindeki GPT-3.5 ve diğer büyük dil modellerinin performansını geride bıraktı.
Yakın tarihli testler, GPT-4’ün çok dilli yeteneklerde, özellikle temsil edilme oranı düşük dillerde, en yeni modellere kıyasla test edilen 30 dilin 28’inde üstün performansla liderliğini sürdürdüğünü gösteriyor.
Genel olarak, GPT-4’ün daha sağlam sonuçları, OpenAI’nin giderek daha gelişmiş yeteneklere sahip yapay zekâ modelleri geliştirme çabasında önemli ilerlemeye işaret ediyor.
GPT-4 ve Varyantlarına Nasıl Erişilir
GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o ve GPT-4o mini’nin gücünden yararlanmak mı istiyorsunuz? İşte bunu yapmanın yolu:
ChatGPT’yi kullanma
- Ücretsiz Katman:
- Varsayılan olarak sınırlı mesaj kotasıyla GPT-4o’ya erişin.
- Veri analizi ve görsel yetenekler gibi gelişmiş araçlar da mevcuttur.
- ChatGPT Plus ve Team:
- Daha yüksek kullanım kotaları için Plus’a abone olun veya bir Team’e katılın.
- GPT-4o’da her 3 saatte 80’e, GPT-4’te 40’a kadar mesaj gönderin.
- ChatGPT Enterprise:
- Büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır; GPT-4o ve GPT-4’e sınırsız erişim sunar.
- Kurumsal düzeyde güvenlik ve gelişmiş araçlar gibi ek özellikler içerir.
OpenAI API’yi kullanma
- API Erişimi:
- Bir OpenAI API hesabı açın.
- GPT-4 ve GPT-4 Turbo’ya erişmek için 5 $ ödeme yapın.
- GPT-4o ve GPT-4o mini tüm API kullanıcılarına açıktır.
- Fiyatlandırma ve Sınırlar:
- GPT-4o, GPT-4 Turbo’dan daha ucuz ve daha hızlıdır.
- Ayrıntılar için OpenAI’nin API fiyatlandırma sayfasını kontrol edin.
- Veri İşleme:
- Verileriniz güvendedir ve siz izin vermedikçe eğitim için kullanılmaz.
Model Yetenekleri: Tüm modeller metin, görsel ve ses girdi/çıktısını destekler.
OpenAI, model performansının otomatik değerlendirmesi için bir çerçeve olan OpenAI Evals’ı açık kaynaklı hale getirdi; böylece herkes model eksikliklerini rapor edip daha iyi iyileştirmelere yön verebilir.
Bir Sonraki Seviyeye Taşıyın
Bu arada, aşağıdaki kaynaklarla yapay zekâyı öğrenebilir ve GPT-4 ile ChatGPT gibi konular hakkında daha fazlasını okuyabilirsiniz:
- ChatGPT’yi etkili kullanma kursu
- Python ile Doğal Dil Üretimi kursunda kendi derin öğrenme tabanlı metin üretim modellerinizi oluşturmayı öğrenin.
- Veri bilimi için ChatGPT istemleri kısa notunu indirin.
- ChatGPT ve GPT-3’ün İş Akışlarını Nasıl Güçlendirdiği hakkındaki bu podcast bölümünü dinleyerek ChatGPT’nin işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğini anlayın.
- DataCamp’in tüm yapay zekâ kurslarına göz atın
GPT-4 nedir?
GPT modellerinin yetenekleri nelerdir?
GPT modellerinin geçmişi nedir?
GPT-4, önceki modellere kıyasla nasıl iyileşiyor?
GPT-4 kıyaslarda nasıl performans gösteriyor?
Konular
