Kurs
ChatGPT'yi Anlamak
1 sa
438.2K
Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirin
OpenAI API'sını kullanarak AI uygulamaları oluşturmayı öğrenin.
GPT-4 Vision nedir?
GPT-4 Vision (GPT-4V), kullanıcının girdi olarak bir görsel yüklemesine ve modelle sohbet etmesine olanak tanıyan çok modlu bir modeldir. Sohbet, modele görselde sunulan girdiye dayanarak görevler yaptırmaya yönelik soru veya talimatlardan (istem) oluşabilir.
GPT-4V modeli, mevcut metin etkileşimi özelliklerine ek olarak görsel analiz de sunan GPT-4'ün mevcut yetenekleri üzerine inşa edilmiştir. GPT-4V modelinin yayınından önceki gelişmeleri yakalamaya yardımcı olacak başlangıç seviyesinde OpenAI API girişini ele almıştık.
GPT-4 Vision'ın Temel Yetenekleri
- Görsel girdiler: Yeni yayımlanan GPT-4 Vision'ın kilit özelliği; fotoğraflar, ekran görüntüleri ve belgeler gibi görsel içerikleri kabul edip çeşitli görevler gerçekleştirebilmesidir.
- Nesne tespiti ve analizi: Model, görseller içindeki nesneleri tanımlayabilir ve bunlar hakkında bilgi sağlayabilir.
- Veri analizi: GPT-4 Vision, grafikler, çizelgeler ve diğer veri görselleştirmeleri gibi görsel formatlarda sunulan verileri yorumlama ve analiz etmede yetkindir.
- Metin çözümleme: Model, görseller içindeki el yazısı notları ve metinleri okuyup yorumlayabilir.
Artık GPT-4 Vision'ın birçok yeteneğinden bazılarını anladığımıza göre, bizzat deneyerek daha iyi tecrübe edelim.
Uygulamalı: GPT-4 Vision ile Başlarken
GPT-4 Vision şu anda (Ekim 2023 itibarıyla) yalnızca ChatGPT Plus ve Enterprise kullanıcılarına açıktır. ChatGPT Plus'ın aylık ücreti 20 ABD dolarıdır; ücretsiz ChatGPT hesabınızdan yükseltme yapabilirsiniz.
ChatGPT'ye tamamen yeni olduğunuzu varsayarak, GPT-4 Vision'a şu şekilde erişebilirsiniz:
- OpenAI ChatGPT web sitesini ziyaret edin ve bir hesap oluşturun.
- Hesabınıza giriş yaptıktan sonra "Plus'a yükselt" seçeneğine gidin.
- Yükseltmeyi tamamlayarak ChatGPT Plus'a erişim kazanın (Not: bu aylık 20 ABD doları aboneliktir).
- Sohbet penceresinde model olarak "GPT-4"'ü seçin; aşağıdaki görselde gösterildiği gibi.
- Görüntüyü yüklemek için görsel simgesine tıklayın ve GPT-4'e ne yapacağını söyleyen bir istem ekleyin.
Burada GPT-4 Vision, çocuğun elindeki sopadan yola çıkarak çocukların kriket oynadığını anlamada epey iyi iş çıkarıyor. Yapay zekâ dünyasında bu görev, nesne tespiti olarak bilinir; burada tanımlanan nesneler çocuklar ve sopadır. Daha fazlasını öğrenmek için YOLO nesne tespiti hakkındaki eğitimimize göz atın.
Benzer şekilde, kullanım senaryonuza bağlı olarak farklı görevler yaptırabilirsiniz.
GPT-4 Vision Gerçek Dünya Kullanım Alanları ve Örnekler
Artık yeteneklerini anladığımıza göre, bunları sektördeki bazı pratik uygulamalara genişletelim:
1. Akademik araştırma
GPT-4 Vision'ın gelişmiş dil modellemeyi görsel yeteneklerle birleştirmesi, özellikle tarihî el yazmalarını çözümlemede akademik alanlarda yeni olanaklar sunuyor. Bu görev, geleneksel olarak yetkin paleograflar ve tarihçiler tarafından titizlikle ve zaman alıcı biçimde yürütülürdü.
Önce eski bir gazete makalesinin parçası gibi görünen bir görsel veriyoruz:
GPT-4 Vision, görselin içeriğini okumada ve yorumlamada iyi bir iş çıkarıyor:
Model, içeriği okuyup çözümleyebildi ve bazı kısımların kesik ve kapalı olduğunu belirterek gerçekçi bir analiz sundu.
Ancak aşağıda görüldüğü üzere, özellikle diğer dillerdeki karmaşık el yazmaları verildiğinde zorlandığını da belirtmek gerekir (buna ileride yeniden değineceğiz):
2. Web geliştirme
GPT-4 Vision, istenen tasarımın görseli sağlandığında bir web sitesi için kod yazabilir. Görsel bir tasarımdan bir web sitesi için kaynak koda geçiş yapar. Bu tek başına, web siteleri oluşturmak için gereken süreyi ciddi biçimde azaltabilir.
GPT-4 Vision'a bir blog sitesi için elde çizilmiş basit bir tasarım verelim.
Kaynak kodu sağladıktan sonra, talimatlara göre HTML ve CSS dosyalarını kopyalayıp oluşturuyoruz. İşte sitenin görünümü:
Dikkat çekici derecede benzemiyor mu? Elbette basit bir örnek verdik; ancak buradan devam ederek çok daha karmaşık ve size özel bir siteyi, yeni GPT-4 Vision modeli sayesinde çok daha kısa sürede geliştirebilirsiniz.
3. Veri yorumlama
Model, veri görselleştirmelerini analiz ederek alttaki veriyi yorumlayabilir ve görselleştirmelere dayanarak temel içgörüler sağlayabilir. Bu özelliği test etmek için basitçe bir grafik verip içgörüler isteyebiliriz.
Grafiğin genel bağlamını ve doğrusal eğilimi anlamada iyi iş çıkarsa da, veri noktaları 1960'ta başlıyorken başlangıç yılını 1950 olarak belirtmek gibi hatalar yapıyor. Model ayrıca nüfus artışı ve ekonomik gelişme gibi etkenler çıkarımlıyor—doğru olabilirler, ancak bu içgörüler yalnızca bu grafikten çıkarılamaz.
İlk çıktıyı iyileştirmek için birden fazla takip sorusu sorulabilir. Testlerimize göre, içgörüleri gözden geçirmek için hâlâ insan denetimi gerekli; model ise veri yorumlama kullanım durumlarında verimliliği artırabilir.
4. Yaratıcı içerik üretimi
ChatGPT'nin ortaya çıkışıyla birlikte, sosyal medyada çeşitli istem mühendisliği teknikleri yaygınlaştı ve birçok kişi bu üretken teknolojiyi kendi lehine kullanmanın yaratıcı yollarını buldu.
Bu eğitimde, GPT-4 Vision ile birlikte DALL-E-3'ü (ChatGPT Plus içinde mevcuttur) kullanarak yaratıcı bir sosyal medya gönderisi oluşturacağız.
Adım 1: GPT-4'ten bir görsel üretmek için bir istem oluşturmasını isteyin. Örneğin, bir startuptaki veri bilimci rolü ile kurumsaldaki rolün farklarını karşılaştıran bir gönderi oluşturmak isteyin.
Adım 2: İstemi kullanarak DALL-E'den bir görsel üretin. Çıktıdan memnun kalana kadar istemi ayarlayıp iyileştirebilirsiniz.
Adım 3: Görseli kullanın ve GPT-4 Vision'dan görselle birlikte gidecek bir gönderi oluşturmasını isteyin.
Daha ayrıntılı bir istemle ince ayar yaparak daha iyi bir çıktı elde edilebilir ve yaratıcı içerik üretimi daha da keşfedilebilir. İnterneti veya sosyal medyayı yapay zekâ üretimi içerikle doldurmak önerilmez; bu içeriklerin kendi sınırlamaları vardır. Bunun yerine, doğrulayın ve kendi deneyimlerinizle zenginleştirin.
Elbette bu, mümkün olan kullanım durumlarının kapsamlı bir listesi değil—GPT-4 Vision çok daha fazlasını yapabilir. Bunu ilham kaynağı ve seçtiğiniz bir alanda teknolojiyi uygulayarak merakınızı keşfetmek için bir başlangıç noktası olarak görün.
GPT-4 Vision'ın Sınırlamaları ve Riskleri Azaltma
GPT-4 Vision'ı kullanım durumlarında değerlendirmeden önce bilmeniz gereken son bir konu var—ona eşlik eden sınırlamalar ve riskler.
Bu özellikle önemlidir; zira OpenAI, Mart 2023'te GPT-4'ün lansmanından sonra bu üretken teknolojinin eksiklerini belirlemek için iç ve dış "kızıl ekip" çalışmalarıyla birkaç ay fazladan test yapmış ve bulgularını sistem kartında özetlemiştir.
1. Doğruluk ve güvenilirlik
GPT-4 modeli güvenilirlik ve doğruluk yolunda önemli bir ilerleme gösterse de, bu her zaman geçerli değildir. OpenAI'ye göre, dahili testlere dayanarak GPT-4 Vision zaman zaman güvenilmez ve hatalı olabilir. Ekip, metin ve görsel girdi sağlandığında sohbet çubuğunun altında "ChatGPT hata yapabilir. Önemli bilgileri doğrulayın." uyarısını göstermeye kadar gitmektedir.
Bu nedenle kullanıcıların model çıktısını eleştirel biçimde değerlendirmesi ve dikkatli olması büyük önem taşır.
2. Mahremiyet ve önyargı endişeleri
OpenAI'ye göre, seleflerine benzer şekilde GPT-4 Vision da toplumsal önyargıları ve dünya görüşlerini—bazı marjinal gruplar için zararlı, stereotipik ve küçük düşürücü çağrışımlar dahil—pekiştirmeye devam ediyor. Bu nedenle, bu sınırlamayı anlamak ve modelin bunu çözmesine bel bağlamadan kullanım durumunun içinde önyargıyla başa çıkmak için gerekli adımları atmak önemlidir.
Önyargı endişelerine ek olarak, ChatGPT ile paylaşılan veriler, vazgeçilmediği sürece, modelleri eğitmek için kullanılabilir; bu nedenle modelle herhangi bir hassas veya özel bilgi paylaşmaktan kaçınmak gerekir. Kullanıcılar ayrıca "Ayarlar & Beta" bölümündeki "Veri Denetimleri" kısmına giderek model iyileştirme için veri paylaşımından vazgeçmeyi seçebilir.
3. Riskli görevlerde kısıtlıdır
GPT-4 Vision, bir görseldeki belirli kişileri tanımlamaya yönelik soruları yanıtlayamaz. Bu, tasarım gereği beklenen bir "reddetme" davranışıdır. Ayrıca OpenAI, şu yüksek riskli görevlerde GPT-4 Vision'ı kullanmaktan kaçınılmasını önermektedir:
- Bilimsel yeterlik: Model, bilimsel bilgiler içeren görsellerde metni veya karakterleri kaçırabilir, matematiksel sembolleri atlayabilir ve mekânsal konumları ile renk eşlemelerini tanıyamayabilir.
- Tıbbi tavsiye: Model bazen tıbbî görüntülemeye dayalı sorulara doğru yanıtlar verse de, aynı soruda zaman zaman hatalıdır. Bu tutarsızlıklar nedeniyle, modelin yanıtlarına veya çıktısına profesyonel tıbbî tavsiye yerine güvenilmemelidir.
- Dezenformasyon riskleri: İnsanların, doğruluğundan bağımsız olarak, görseller eşlik ettiğinde ifadelere daha çok inandığı söylenir. Model, bir görsel girdiye uyarlanmış, inandırıcı, gerçekçi ve hedeflenmiş metin içeriği üretebilir; bu nedenle dezenformasyon riski taşır.
- Nefret içerikleri: Model, bazı durumlarda nefret sembolleri ve aşırılıkçı içerik içeren sorulara yanıt vermeyi reddeder; ancak bu her zaman böyle değildir. Bu konu OpenAI için çözümü zor bir sorun olmaya devam etmektedir.
Dolayısıyla kullanıcılar olarak, özellikle yukarıda belirtilen yüksek riskli görevler ve hassas bağlamlarda GPT-4 Vision'ı sorumlu biçimde kullanırken dikkatli olmalıyız.
Sonuç
Bu eğitim, yeni yayımlanan GPT-4 Vision modeline kapsamlı bir giriş sundu. Ayrıca modelin doğurduğu sınırlamalar ve riskler konusunda uyarıldınız ve modeli nasıl ve ne zaman kullanmanız gerektiğini artık biliyorsunuz.
Yeni teknolojiyi öğrenmenin en pratik yolu, bizzat deney yapmak; çeşitli istemler vererek yeteneklerini değerlendirmek ve zamanla onunla daha rahat hâle gelmektir.
Bu araç nispeten yeni ve bir aylık olsa da, Büyük Dil Modelleri ve GPT-4 ilkeleri üzerine inşa edilmiştir. GPT-4 Vision modelinin temel ve ilişkili kavramlarına derinlemesine dalmak isterseniz, işte ilgili bazı kaynaklar:
Konular
