Aşağıdaki adımlar GPT-3’ün yanıt oluşturmak için nasıl çalıştığını açıklamaktadır:
- Üretken Ön Eğitim: GPT-3 ilk olarak kitaplar, makaleler ve web siteleri de dahil olmak üzere internetten alınan büyük miktarda metin verisi üzerinde ön eğitime tabi tutulur. Bu işlem sırasında model, her bir kelime veya kelime öbeğinin bağlamını analiz etmek ve cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin eden bir temsil oluşturmak için bir dönüştürücü sinir ağı kullanır. GPT-3, metinde geçen bir kelimenin diğer bir kelimeye göre metinde geçme olasılığını hesaplar. Kelimelerin koşullu olasılığı olarak bilinir.
- İnce ayar: Ön eğitim tamamlandıktan sonra, daha az göreve özgü verilere maruz bırakılarak belirli görevler için ince ayar yapılır. Bu ince ayar süreci, algoritmalarını yeni verilere daha iyi uyacak şekilde ayarlayarak modelin dil çevirisi veya Python gibi kod oluşturma gibi belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğrenmesine yardımcı olur.
- Bağlamsal analiz: Bir komut istemi veya giriş metni verildiğinde GPT-3, her bir kelime veya ifadenin bağlamını analiz etmek ve bunun bir temsilini oluşturmak için vakaları ve dönüştürücü ağını kullanır. Bu, modelin girdi metnindeki kelimeler arasındaki anlam ve ilişkileri anlamasına yardımcı olur.
- Dil üretimi: Giriş metninin bağlamsal analizine dayanarak, komut istemine yanıt olarak insan benzeri bir metin oluşturur. Model, dil görevleri ve sözcükler ile ifadeler arasındaki ilişkiler hakkındaki anlayışını kullanarak bir sonraki en olası sözcük veya ifadeyi tahmin eder.
- Yinelemeli arıtma: GPT-3, aynı girdi metnine dayalı olarak birden fazla çıktı üretebilir ve kullanıcının en iyisini seçmesine olanak tanır. Model ayrıca kullanıcılardan gelen geri bildirimlerle eğitilerek zaman içinde çıktılarını iyileştirebilir ve insan benzeri metin üretme becerisini daha da geliştirebilir.
GPT-3 Neden Faydalıdır?
İşte GPT-3’ün neden yararlı olduğunun bir listesi:
- GPT-3 modeli, insan benzeri metinleri anlayarak ve üreterek insanlar ve makineler arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı olur. Bu nedenle insanların bilgisayarlar ve diğer akıllı cihazlarla etkileşime girmesi daha kolay olacaktır.
- GPT-3 dil modeli daha ilgi çekici ve etkili sohbet robotları ve sanal asistanlar yaratır. Bu, müşteri hizmetlerini ve desteğini geliştirir.
- GPT-3 öğrenciler için kişiselleştirilmiş eğitim materyalleri oluşturur. Ayrıca yeni bir dil öğrenen kişiler için sanal özel ders ve destek sağlar.
- GPT-3, insan benzeri dil becerileri gerektiren çok çeşitli görevleri otomatikleştirme potansiyeline sahiptir. Bunlar arasında makine çevirisi, özetleme ve hatta hukuki ve tıbbi araştırmalar yer almaktadır.
- GPT-3’ün geliştirilmesi, doğal dil işleme görevleri alanını önemli ölçüde ilerletmiştir. Başarısı, bu alanda daha fazla araştırma ve geliştirme yapılmasına ilham kaynağı olmuştur.
GPT-3’ün Tarihçesi Nedir?
GPT-3’ün geliştirilmesi yinelemeli bir süreçtir. İşte GPT-3’ün tarihçesindeki gelişmeler:
- 2015: OpenAI, yapay zekayı güvenli bir şekilde geliştirmek amacıyla kuruldu.
- 2018: OpenAI, Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) dil modelinin ilk sürümünü yayınladı. BERT ve Turing NLG gibi daha önceki büyük dil modelleri, metin üreteci yönteminin uygulanabilirliğini göstermiştir. Bu araçlar, daha önce ulaşılamaz görünen uzun metin dizileri oluşturdu.
- 2019: OpenAI, GPT jeneratif modelinin daha fazla parametreye sahip geliştirilmiş bir versiyonu olan GPT-2’yi yayınladı. GPT-2 benzeri görülmemiş kalitede metinler üretmektedir ancak potansiyel kötüye kullanımına ilişkin endişeler nedeniyle tam olarak yayınlanmamıştır.
- 2020: OpenAI, GPT dil modelinin en son ve en güçlü sürümü olan GPT-3’ü yayınlar. GPT-3 175 milyar parametre içeriyor ve bu da onu şimdiye kadar oluşturulmuş en büyük ve en karmaşık dil modeli yapıyor. GPT-2’den bile daha yüksek doğruluk ve akıcılıkta metin üretir. Birkaç vuruşlu, sıfır vuruşlu ve tek vuruşlu öğrenme ile çok çeşitli doğal dil işleme görevlerini gerçekleştirebilir.
GPT-3’ün Yetenekleri Nelerdir?
GPT-3, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok alanda yetkinliğe sahiptir:
- Dil üretimi: GPT-3, istemlere yanıt veren insan benzeri metinler üreterek sohbet robotları, içerik üretimi ve yaratıcı yazma gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
- Dil çevirisi: Metni bir dilden diğerine çevirme yeteneğine sahiptir, bu da onu uluslararası iletişim ve yerelleştirme için kullanışlı hale getirir.
- Dil tamamlama: GPT-3, verilen bir istemi temel alarak cümleleri veya paragrafları tamamlar, bu da onu otomatik tamamlama ve özetleme için kullanışlı hale getirir.
- Soru-Cevap: GPT-3 soruları doğal dilde yanıtlayarak sanal asistanlar ve müşteri hizmetleri uygulamaları için kullanışlı hale getirir.
- Diyalog: Kullanıcılarla ileri geri konuşmalar yapar, bu da onu sohbet robotları ve diğer konuşma ajanları için kullanışlı hale getirir.
- Kod oluşturma: GPT-3, doğal dil açıklamalarına dayalı kod parçacıkları üreterek geliştiriciler ve programcılar için kullanışlı hale getirir.
- Duygu analizi: Belirli bir metnin duygusunu analiz ederek sosyal medya izleme ve müşteri geri bildirim analizi gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
- Metin oluşturma: İçeriğe göre farklı kategorilerde metin üreterek içerik denetimi ve spam filtreleme gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
- Özetleme: Ana fikirleri koruyarak uzun metinleri daha kısa metinlere özetler, bu da onu haber toplama ve akademik araştırma gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
Sıkça Sorulan Sorular
GPT-3 veya Generative Pre-trained Transformer 3, her türlü metni oluşturmak için eğitilmiş bir sinir ağı makine öğrenimi modelidir. OpenAI CEO’su Sam Altman, GPT-3’ün geliştirilmesini üçüncü nesil bir “son teknoloji dil modeli” olarak tanımlıyor. Ayrıca, Yapay Genel Zeka arayışında bir ilk adım olarak görülüyor.
GPT-3 175 milyardan fazla makine öğrenimi parametresine sahipken GPT-2 yalnızca 1,5 milyon parametreye sahiptir. GPT-3’ten önce, eğitilmiş en büyük dil modeli Microsoft’un 10 milyar parametreye sahip Turing Natural Language Generation (NLG) modeliydi. GPT-3, Common Crawl, WebText2 ve Wikipedia dahil olmak üzere her biri farklı ağırlıklara sahip çeşitli veri setleri üzerinde eğitilmiştir.