Uyarı: Bu yazı, veri veya yapay zeka konusunda bilgisi olmayan kişiler için ayrılmıştır. İşleri basitleştirmek için bazı tahminler yapıyorum.

Her sabah olduğu gibi uyandın ve Twitter'a girmek için telefonunu çıkardın. Ve sonra, tsunami . GPT-3, OpenAI veya ChatGPT hakkında konuşan binlerce tweet. Sen uyumaya geri dön.

Ama tekrar uyandığınızda, neden bu kadar çok insanın bundan bahsettiğini ve GPT-3'ün ne olduğunu merak ediyorsunuz.

Endişelenme, sana her şeyi açıklayacağım.

Üretken AI

Konunun özüne girmeden önce, üretken yapay zekanın ne olduğunu açıklamam gerekiyor.

Üretken yapay zeka, bir dizi girdi verisine ve bir dizi kurala veya hedefe dayalı olarak metin, görüntü veya ses gibi yeni veriler üretebilen bir yapay zeka sistemleri sınıfını ifade eder.

Basitçe özetlemek gerekirse, yeni bir çıktı (örneğin bir cümle veya bir resim) oluşturmak için kuralları ve işleyişi anlamak için bir algoritmaya inceleyeceği bir dizi veri veriyoruz.

GPT-3 hakkında konuşalım

GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilmiş, insan benzeri metinleri anlayabilen ve üretebilen bir bilgisayar programıdır. Birçok farklı dilde okuyabilir ve yazabilir ve hatta hikayeler yazabilir veya insanların kendisine sorduğu soruları yanıtlayabilir. Tıpkı bir insan gibi konuşabilen ve yazabilen gerçekten akıllı bir robot gibi. Ama bir beden yerine bir bilgisayarda yaşıyor ve internet üzerinden iletişim kuruyor.

Dahi bir yazar olduğum için GPT-3'ü çok iyi özetlediğimi düşünebilirsiniz ama yanılıyorsunuz. Bu tanım GPT-3'ün kendisi tarafından yazılmıştır. Ama nasıl? GPT-3'ten bize daha fazla ayrıntı vermesini isteyelim (sonuçları tamamlayacağım)

GPT-3 ("Generative Pre-trained Transformer 3"ün kısaltması), OpenAI tarafından geliştirilmiş bir dil işleme yapay zeka sistemidir. 175 milyar parametre ile şu anda mevcut olan en büyük ve en güçlü dil modellerinden biridir.

GPT-3, LLM (Büyük Dil Modelleri) dediğimiz şeydir . Olağanüstü sayıda parametreye sahip oldukları için “Büyük” olarak adlandırılırlar. En iyi bilinen ikisi dönüştürücüler (GPT-3 veya BERT) ve Tekrarlanan Sinir Ağları (LSTM veya GRU gibi RNN) olan birkaç büyük dil modeli türü vardır.

Bu modeller, her türden yerden büyük miktarda veriyle eğitilmiştir: makaleler, kitaplar, İnternet, vb…

Parametre , bir algoritmanın veya modelin davranışını veya çıktısını belirleyen bir değerdir. Algoritma veya modelin performansına ince ayar yapmak için kullanılır ve sonuçları belirli bir görev veya veri kümesi için optimize edecek şekilde ayarlanabilir.

Ne olduğunu daha iyi anlamak için, doğrusal bir regresyon modelinde parametrelerin ne olduğuna bakacağız . Aşağıdaki resme bakın. Bir dağılım grafiği (mavi) ve bir benzeşim işlevi (kırmızı) görebilirsiniz. Bu kırmızı eğri bizim lineer regresyonumuzu temsil ediyor.

Bu kırmızı eğri ile amacımız, değeri x=1 veya x=2 ise yeni bir noktanın nerede bulunacağını en iyi şekilde tahmin edebilmektir.

Gerçeğe en sadık olması için kırmızı fonksiyonumuzda neyi değiştirebiliriz? Afin fonksiyonu şu şekilde yazılır: y = ax + b. Burada iki parametremiz var: üzerinde oynayabileceğimiz a ve b .
Çok fazla ayrıntıya girmeden, gerçeğe yakın olup olmadığımızı anlamamızı sağlayacak bir maliyet fonksiyonu tanımlamamız gerekecek.

Şimdi tek bir yapay zekada 175 milyar parametre hayal etmeye çalışın. inanılmaz hayır

GPT-3, doğal dil metnini işlemek ve oluşturmak için eğitilmiş, dönüştürücü olarak bilinen bir tür makine öğrenimi modelidir. Bunu, kendisinden önce gelen kelimelere dayanarak bir kelime dizisindeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenerek yapar. Ne kadar çok metin işlerse, ardından hangi kelimenin geleceğini tahmin etmede o kadar iyi olur ve çıktısı o kadar insana benzer hale gelir.

Transformatörleri anlamak oldukça karmaşıktır. Ne olduğunu özetlemek gerekirse, veriyi alan ve çıktı üreten bir algoritmadır. Beyindeki nöronların işleyişinden ilham aldığı için sinir ağı olarak adlandırılır.

Bu adımda, transformatör öğrendiklerine göre parametreleri değiştirecektir. Ne kadar fazla veri görürse, modelini o kadar hassaslaştırabilir (bu bir tahmindir, gerçekte çok daha karmaşıktır)

Daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, işte konuyla ilgili büyüleyici bir makale (biraz daha teknik)

GPT-3, çeviri, özetleme, soru yanıtlama ve metin oluşturma gibi çok çeşitli dil görevleri için kullanılabilir. Hatta kod oluşturmak ve yüksek düzeyde dil anlayışı gerektiren diğer görevleri gerçekleştirmek için bile kullanılabilir.

Şimdi doğal olarak bana soracağınız soru, GPT-3'ü nasıl test edebilirim? Eh, en basit şekilde ChatGPT ile.

ChatGPT: bir yapay zeka ile görüşün

ChatGPT, sohbet robotu diyaloğu ve soru yanıtlama gibi konuşma dili görevleri için özel olarak tasarlanmış bir GPT-3 çeşididir. Geniş bir konuşma metni veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve insan konuşmasının yapısı ve kalıpları hakkında daha derin bir anlayışa sahiptir.

GPT-3 ve ChatGPT arasındaki temel farklardan biri, üzerinde eğitildikleri veri türü ve optimize edildikleri görevlerdir. GPT-3, internetten çok çeşitli veriler üzerinde eğitilmiştir ve belirli görevler için ince ayar yapılabilir, oysa ChatGPT, konuşma dili görevleri için özel olarak tasarlanmıştır ve diğer dil görevleri türlerinde iyi performans göstermeyebilir.

Ve ChatGPT'nin başarısı, özellikle Twitter gibi sosyal ağlarda hemen hissedildi. Ve istatistiklere baktığımızda ChatGPT'nin popülaritesini anlıyoruz.

Gerçek dünyada hangi uygulama?

Bu tür yapay zeka uygulamaları dünyayı değiştirecek. Kelimenin tam anlamıyla. Birçok uzun ve zor görevi basitleştirmeye olanak tanır ve yeni uygulamaların yolunu açar.

İşte Sequoia Capital bu makalede ne diyor :

"Mobil, GPS, kameralar ve hareket halindeyken bağlantı gibi yeni yetenekler aracılığıyla yeni uygulama türlerini ortaya çıkardığında, bu büyük modellerin yeni bir üretken yapay zeka uygulamaları dalgasını motive etmesini bekliyoruz."

Size üretken yapay zekanın kullanımına ilişkin birkaç örnek vereceğim.

Geliştiricilerin daha hızlı kod yazmasına izin verin

GPT-3, geliştirme dünyasında devrim yaratıyor. Cümle yazarken belirli işlevleri kodlama zahmetine girmenize gerek yok, yapay zeka onu bizim yerimize oluşturuyor.

Aşağıdaki örnek basit ama üretken yapay zekanın gücünü görmenizi sağlıyor. Tabii ki, henüz mükemmel değil ama şimdiden olağanüstü.

Ayrıca, kodumuzda bir hata varsa ve bulamıyorsak, bu tür bir yapay zekaya dönerek bize ne yapacağımızı söyleyebilir ve hatta hatayı bizim yerimize düzeltebiliriz.

Video içeriği oluştur

Basit bir istemle gördüklerimizi değiştirebilmek için sıfırdan veya bir videodan oluşturmak yakında mümkün olacak.

Bir örnek 1000 kelimeden daha iyidir. Bu yüzden sizi aşağıdaki videoyu izlemeye davet ediyorum (göreceksiniz ki hala biraz teknik bilgi gerektiriyor ama yakında daha kolay olacağından hiç şüphem yok).

Ayrıca, DALL-E'yi duyacaksınız ve bunu size açıklamam gerekiyor.

DALL-E ("dolly" olarak telaffuz edilir), OpenAI tarafından geliştirilmiş, metin-görüntü çiftlerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir sinir ağı kullanarak metin açıklamalarından görüntüler üretebilen bir derin öğrenme modelidir. Model, bir metin istemini işleyerek ve metinde açıklanan içeriği temsil eden bir görüntü oluşturarak görüntüler oluşturmak üzere eğitilmiştir. Örneğin, "Beyaz çitli ve kırmızı kapılı iki katlı pembe bir ev" metin istemi verildiğinde, model beyaz çitli ve kırmızı kapılı pembe bir ev görüntüsü oluşturabilir.

Belirli bir konu hakkında yaz

Bu soruyu yanıtlamak için ChatGPT'den daha iyi ne olabilir?

Aşağıdaki paragraf ChatGPT tarafından oluşturulmuştur.

Belirli bir konu hakkında yazmak üzere GPT-3'ü kullanmak için, modele genellikle metnin kapsamasını istediğiniz ana noktaları özetleyen bir bilgi istemi veya bilgi istemleri seti sağlarsınız. Örneğin, yenilenebilir enerjinin faydalarıyla ilgili bir makalede belirtmek istediğiniz ana noktaları özetleyen bir bilgi istemi sağlayabilirsiniz.

Bilgi istemi sağlandıktan sonra, GPT-3 konuyla ilgili ve istemin yapısını ve stilini takip eden bir metin üretecektir. Oluşturulan metin tutarlı, iyi yazılmış ve hatasız olacak, bu da onu hızlı ve verimli bir şekilde yüksek kaliteli içerik oluşturmak için etkili bir araç haline getirecektir.

Genel olarak GPT-3, çok çeşitli konularda metin oluşturmak için güçlü ve kullanışlı bir araçtır. Yazarlar, pazarlamacılar ve diğer profesyoneller tarafından, kapsamlı araştırma veya yazma süresi gerektirmeden hızlı ve verimli bir şekilde yüksek kaliteli içerik üretmek için kullanılabilir.

Herkes için verilere erişim sağlayın

Kurumsal dünyada verilere erişmek genellikle bir baş ağrısıdır. Genel olarak veri bilimi ve ayrıca şirketteki verilerin yapısı hakkında sağlam bir bilgiye sahip olunması gerekir.

Vazy'yi GPT-3 kullanarak bu sorunu çözen bir çözüm oluşturdum . Herhangi bir dilde bir soru sormanız yeterli, GPT-3 bunu SQL'e (veritabanı dili) çevirecek ve verileri birkaç saniye içinde gösterecektir. İhtiyacınız olan verileri aramak için saatler harcamanıza gerek yok.

İşte nasıl göründüğünün bir videosu.

Ürün hala geliştirilme aşamasındadır (GPT-3 projenin sadece küçük bir parçasıdır, ayrıca verilerin görüntülenmesini ve kalitesini biz yönetir ve kullanıcıyı kullanımında yönlendiririz), ancak ilgileniyorsanız bekleme listesine katılın .

GPT-4: gittikçe daha iyi

Modelin çılgın potansiyelini ve topluluğun coşkusunu gördüğümüz için OpenAI'nin GPT-3'te durma niyetinde olmadığını tahmin edebilirsiniz. Bu nedenle, GPT-3'ü devirmesi gereken modelin yeni bir evrimi olan GPT-4 üzerinde çalışıyorlar.

Twitter'daki birçok kaynağa göre, GPT-4'ün 100 TRİLYON'dan fazla parametreyle doldurulması gerekiyor. 100 TRİLYON.

Size GPT-3 ile arasındaki fark hakkında bir fikir vermesi için, burada parametre sayısının boyutunu karşılaştıran bir resim var.

Öyleyse üretken yapay zekanın geleceği nelerden oluşacak?

Çözüm

Her şeyden önce, bu makalenin üretken AI, LLM, GPT-3 veya ChatGPT'nin ne olduğunu biraz daha anlamanıza yardımcı olduğunu umuyorum.

Başta Twitter olmak üzere sosyal ağlarda oldukça düzenli bir şekilde ifade edildiğini gördüğümüz iki yaklaşıma karşı sizi uyararak bitirmek istiyorum.

GPT yakında bazı işleri tamamen değiştirebilecek

Bence bu, üretici yapay zekanın mevcut durumuyla ilgili yanlış bir yaklaşım. İnsanlar için günlük işlerinde büyük bir yardım olarak görülmeli ve önümüzdeki yıllarda hibrit bir işin ortaya çıkacağını varsayabiliriz. İnsan tek başına çalışmıyor, makine de değil, bilgi ikisinin karışımı. İnternette yaşadıklarımızdan daha önemli bir düzeyde.

GPT bir AGI'dir

Yapay genel zeka (AGI), bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlama veya öğrenme yeteneğine sahip bir yapay zeka türüdür.

AGI, her yapay zeka araştırmacısının başarmayı hayal ettiği Kutsal Kâse'dir.

Ancak, GPT'nin bir AGI olmaktan hala çok uzak olduğunu anlamanın çok basit bir yolu var. Durum böyle olsaydı, GPT matematik, fizik veya bilgisayar bilimlerinde daha önce hiçbir insanın keşfetmediği şeyleri keşfedebilirdi.

Bununla birlikte, GPT ve OpenAI'nin çalışmaları bizi bu AGI'ye daha da yaklaştırıyor. Üretken yapay zeka alanı Moore Yasası tahminlerini aşıyor ve kişisel olarak inanıyorum ki 2030'a kadar AGI'ye ulaşacağız.

Ve dünyamız sonsuza dek değişecek. İnsanlığın şimdiye kadar karşılaştığı en büyük ayaklanmalar meydana gelecek ve toplumda derin bir değişim gerçekleşecek.

Bunu görmek için sabırsızlanıyorum.

Makaleyi beğendiyseniz ve beni memnun etmek istiyorsanız, vazydata.com'a gitmekten ve bekleme listesine katılmaktan çekinmeyin;)