GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) OpenAI tarafından geliştirilen oldukça etkili bir Büyük Dil Modelidir (LLM ). 2020 yılında piyasaya sürüldüğünde, Yapay Zeka (AI), özellikle de Doğal Dil İşleme (NLP) yeteneklerinde önemli bir sıçramaya işaret ediyordu. Generative Pre-trained Transformer (GPT) serisinin üçüncü iterasyonu olan GPT-3, insan benzeri metin üretme ve göreve özel ince ayar yapmadan çok çeşitli dil görevlerini yerine getirme konusunda benzeri görülmemiş bir yetenek sergiledi. Geliştirilmesi, derin öğrenmede model boyutunu ve eğitim verilerini ölçeklendirmenin gücünü göstermiştir.

Temel Kavramlar ve Mimari

GPT-3, girdi metnini işlemek için büyük ölçüde öz dikkat mekanizmalarına dayanan Transformer mimarisi üzerine inşa edilmiştir. "Attention Is All You Need" makalesinde tanıtılan bu mimari, modelin çıktı üretirken farklı kelimelerin önemini tartmasına ve dildeki karmaşık bağımlılıkları yakalamasına olanak tanır. GPT-3, internetten ve lisanslı kaynaklardan alınan metinlerden oluşan devasa bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilerek dilbilgisi, gerçekler, muhakeme yetenekleri ve hatta bazı kodlama becerilerini öğrenmesi sağlandı. 175 milyar parametreyle, selefi GPT-2'den önemli ölçüde daha büyüktü ve çeşitli NLP kıyaslama veri kümelerinde gelişmiş performansına katkıda bulundu. "Önceden eğitilmiş" olması, genellikle en az örnekle(az sayıda öğrenme) belirli görevlere uygulanabilecek genel dil anlayışını edindiği anlamına gelir.

Temel Yetenekler ve Uygulamalar

GPT-3, çeşitli stil ve formatlarda tutarlı ve bağlamla ilgili metinler oluşturmada mükemmeldir. Temel yetenekleri şunları içerir:

• Metin Oluşturma: Makaleler, hikayeler, şiirler, pazarlama metinleri ve daha fazlasını oluşturma.
• Soru Yanıtlama: Öğrenilmiş bilgisine dayanarak sorulara cevaplar vermek.
• Metin Özetleme: Uzun metin parçalarını daha kısa özetlere dönüştürme.
• Makine Çevirisi: Farklı diller arasında metin çevirisi.
• Kod Üretimi: Doğal dil tanımlamalarına dayalı olarak çeşitli programlama dillerinde kod parçacıkları yazma.

Gerçek Dünyadan Örnekler

GPT-3'ün yeteneklerinden çok sayıda uygulamada yararlanılmıştır:

1. İçerik Oluşturma Araçları: Jasper ve Copy.ai gibi platformlar GPT-3 veya benzer modeller kullanarak kullanıcıların blog yazıları, sosyal medya içerikleri, e-postalar ve reklam metinlerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına, yazar tıkanıklığının üstesinden gelmelerine ve içerik üretimini ölçeklendirmelerine yardımcı olur.
2. Geliştirici Yardımı: GitHub Copilot'un ilk sürümleri gibi GPT-3'ü entegre eden araçlar, kod tamamlamaları önererek, şablon kod oluşturarak ve hatta yorumlara veya mevcut koda dayalı olarak tüm işlevleri yazarak programcılara yardımcı olur ve geliştirme iş akışlarını önemli ölçüde hızlandırır. Diğer uygulamalar arasında gelişmiş sohbet robotlarını güçlendirmek, semantik arama motorlarını geliştirmek ve veri analizine yardımcı olmak yer alıyor.

Bağlam İçinde GPT-3

GPT-3, Generative Pre-trained Transformer (GPT) serisinin bir parçasıdır ve genellikle gelişmiş yetenekler ve potansiyel olarak çok modlu öğrenme özellikleri (metinlerin yanı sıra görüntüleri de işleme) sunan GPT-4 gibi modellerin öncüsü olarak hizmet etmiştir. GPT modelleri öncelikle üretken olsa da, BERT gibi diğer LLM'ler genellikle sınıflandırma veya Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) gibi derin çift yönlü dil anlayışı gerektiren görevler için optimize edilmiştir.

GPT-3 gibi metin işleyen LLM'leri Bilgisayarla Görme (CV) odaklı modellerden ayırmak da önemlidir. CV modelleri, örneğin Ultralytics YOLO ailesi (örn, YOLOv8 veya YOLO11), nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya örnek segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için görüntüler ve videolar gibi görsel verileri analiz eder. Farklı olsalar da, NLP ve CV karmaşık AI sistemlerinde birleştirilebilir, örneğin nesneleri tespit etmek için CV ve sahneyi tanımlamak veya onunla ilgili soruları cevaplamak için NLP kullanılabilir. Bu tür entegre sistemler Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilebilir ve dağıtılabilir.

GPT-3, makine öğreniminin (ML) evriminde önemli bir temel model olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, kullanıcılar, potansiyel halüsinasyonlar (makul ancak yanlış bilgi üretme), girdi ifadesine duyarlılık(istem mühendisliği) ve eğitim verilerinde mevcut önyargıları yansıtma potansiyeli gibi sınırlamalarının farkında olmalı ve YZ etiğinin ve sorumlu YZ geliştirmenin devam eden önemini vurgulamalıdır.