🤖 ChatGPT ve Türetici Yapay Zekalar Nasıl Çalışır?

Yapay zeka ve ChatGPT günümüzde en çok konuşulan konulardan birisi. ChatGPT'ye ödevinizi yaptırabiliyor, kod yazdırtabiliyor, yazınızı iyileştirmenizi isteyebiliyorsunuz. İnsanlar bu teknolojileri kullanarak hayatlarını ve işlerini kolaylaştırmaya başladılar bile. Peki bu teknolojiler nasıl geliştiriliyor ve çalışıyor? ChatGPT gerçekten konuşmalarınızı hatırlıyor mu? Bu yazımda bunları konuşacağız.

Konu hakkındaki videomuz:

Türetici Yapay Zekalar Nasıl Çalışır?

Türetici yapay zekalar bugün kullandığımız ve popüler olan yapay zeka türü. Bir girdi veriyorsunuz ve bu bağlamda size bir çıktı veriyor.

Bu sonuca ulaşabilmek için yapay zekamızı eğitmemiz gerekiyor. Öncelikle makineye bir sürü veri veriyoruz ve diyoruz ki bunlardan bir anlam çıkar, bir bağ kur. Yalnız bir makine nasıl bu kadar kompleks bağ kurabilir ki? Düşünsenize o kadar fazla kelimemiz var ve kelimeler farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebiliyorlar. Makinenin milyonlarca hatta belki milyarlarca bağlantı kurması lazım ki bütün bağlamları anlayabilsin.

İşte bu süreci eğitme sırasında öğretiyoruz.

Yapay zekaları eğitmek için birden fazla seçenek mevcut. Bugün kullandığımız türetici yapay zekalar gözetimsiz öğrenme tekniğini kullanıyor.

Gözetimsiz ve Gözetimli Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme sürecini anlayabilmek için önce gözetimli öğrenme sürecini anlamamız gerekli. Gözetimli öğrenme sürecinde bir geri bildirim mevcut. Yapay zekanın verdiği sonuca doğru yaptın, yanlış yaptın diyoruz. Bunu en güzel Mario oynayan yapay zeka ile açıklayabiliriz.

Gözetimsiz öğrenme sürecindeyse bir insan geri bildirimi yok. Siz araya girip burası doğru veya yanlış diyemiyorsunuz ve demeniz de çok zor. GPT'yi veya Stable Diffusion'ı düşünecek olursanız ne kadar kompleks çıktılar verebildiklerini hatırlayacaksınız. Bunun eğitim sürecinde doğru veya yanlış demek zor, Mario oyunu gibi belli başlı kurallarla olacak şey değil.

Gözetimsiz öğrenmede insan geri bildirimi açığını kapatmak için araya kayıp fonksiyonu giriyor.

Örneğin sizin elinizde bir metin var. Yapay zekaya "Vikipedi'de" diye bir kelime veriyorsunuz ve devamını getirmesini istiyorsunuz. Yapay zeka da bir sürü kelime deniyor ve kayıp fonksiyonu orijinal metinlerle yapay zekanın getirdiği kelimeleri kıyaslayarak sürekli en optimal seviyeye getirene kadar yapay zeka parametrelerini değiştiriyor.

Bu şekilde, sonraki kelimeyi en optimal seviyede tahmin etmeye çalışarak yapay zekamız kompleks bağlantılar kurabiliyor.

ChatGPT Sizi Tanımıyor

Başka konuşmak istediğim bir konuysa, GPT ile sohbet ederken sanki önceki yazımızı hatırlıyormuş gibi hissediyoruz. Gerçekten biriyle sohbet ediyormuş gibi. Ama aslında öyle bir şey yok.

Siz GPT ile her konuştuğunuzda sanki sokaktan yeni biriyle konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Günümüzdeki yapay zekaların size cevap üretirken verebileceği kelime sayısı sınırlı hatta sizin ona işlemesi için verebileceğiniz kelime sayısı da sınırlı. Yani teknik olarak zaten söylediğiniz herşeyi hatırlayamaz.

Nasıl oluyor da biz böyle bir hisse kapılıyoruz peki?

GPT hidden state denilen bir sistem kullanıyor. Bütün konuşmanızdaki kelimeleri her seferinde kaydedemese de bağlamını kaydediyor ve böylece aşağı yukarı ne hakkında konuştuğunuzu kestirebiliyor.

Çekirdek (Seed)

ChatGPT'nin ve Stable Diffusion'un aynı girdiyi vermenize rağmen her seferinde farklı bir çıktı verdiğini görmüşsünüzdür. Bunun nedeni bu yapay zekalarda rastgeleleştirmek için belli mekanizmalar olması. Bu rastgeleleştirmeyi büyük oranda önlemek istiyorsak çekirdeği belirleyebiliriz.

Çekirdek dediğimiz şey bir girdi verirken yapay zekaya bir sayı veriyoruz. Aynı sayı ile girdiyi tekrar verirsek çok benzer sonuçlar elde edeceğinizi görebilirsiniz. ChatGPT şu an çekirdeği elle girmenize izin vermiyor ama aynısını Stable Diffusion'da deneyebilirsiniz.

Yapay Zeka Neden Yanlış Bilgi Veriyor?

Uzun süre yapay zeka kullandıysanız mutlaka ama mutlaka yanlış bilgi verdiğine şahit olmuşsunuzdur. Ama neden yanlış bilgi veriyor?

1. Eğitildiği veri yanlış olabilir.

Hatırlayacak olursanız türetici yapay zekaların eğitiminde bir sonraki kelimeyi tahmin etmek var. Bir sonraki kelimeyi neye göre tahmin ediyor? Kayıp fonksiyonunun verdiği çıktıya göre. O zaman eğittiğimiz veride yanlış bilgiler varsa yapay zeka da bize yanlış bilgi verebilir.
İlerleyen zamanlarda bu iş daha da ucuzlaştığında herkes kendi verileriyle kendi camiasına hitap edecek bir yapay zeka üretebilir. İyi mi olur kötü mü olur artık bilemiyorum.

2. Verilen kelimeler arasında yanlış bağlantı kurulabilir.

Bağlantı kurma sürecinde kayıp fonksiyonu iyi çalışmayabilir ve yanlış bağlantılar kurulabilir.

3. Eğitildiği veri içerisinde belli bir görüşe yakınlık olabilir.

Bütün bu nedenlerden dolayı yapay zekadan olgusal bilgiler alırken kontrol etmeyi unutmayın.

Yapay Zekanın Geleceği

Şu an bir yapay zeka kullandığınızda verdiğiniz girdiler ve aldığınız çıktılar hep başka bilgisayarlarda depolanıyor. Bu da hassas bilgilerinizi paylaşamamanız demek. Çünkü her an o bilgisayarlarda bir veri ihlali olabilir veya o bilgisayara erişimi olan kişiler sizin bilgilerinize de erişebilir.

Bülteni takip edenler, geçtiğimiz günlerde GPT'nin konuşmalarınızı diğer kullanıcılara sızdırdığını hatırlayacaklardır.

ChatGPT kendi gizlilik politikasında, OpenAI websitesi üzerinden yaptığınız konuşmaları sonsuza kadar tutma ve kullanma hakkına sahip olduğunu söylüyor. API ile çektiğiniz verileriyse 30 gün tutma hakkına sahip. Bunları kayıt olurken veya servisi kullanırken kabul ediyorsunuz.

Yapay zekanın geleceğini Tony Stark'ın JARVIS'i gibi düşünebilirsiniz. Yapay zeka günün sonunda bizim yardımcımız. Biz hayatımızı en çok hangi konuda harcıyorsak o konular hakkında bize özel ve bizim makinelerimizde çalışan yapay zekalar olmalı.

Şu an Stable Diffusion'ı birçok lokal bilgisayarda rahat çalıştırabiliyorsunuz. GTX 1050 Ti ile ben resim üretebiliyorum ancak ChatGPT gibi bir modeli henüz lokalde çalıştırmak için çok daha güçlü ekran kartlarına ihtiyacınız var.

İyi haberse bu durum gitgide iyileşiyor yani muhtemelen bundan 5-10 yıl sonra birçoğumuz lokalde yapay zeka çalıştırabileceğiz. Hep JARVIS gibi bir yapay zekam olsun isterdim. Artık hayal değil.