ChatGPT’nin İlk Yıldönümü: AI Etkileşiminin Geleceğini Yeniden Şekillendirme

ChatGPT’nin ilk yılını geride bırakırken, bu aracın AI alanını önemli ölçüde değiştirdiği açık. 2022 yılı sonunda piyasaya sürülen ChatGPT, kullanıcı dostu ve konuşmaya dayalı bir tarzda tasarlanmış ve insanlarla sohbet ederken makinelerle sohbet ediyor gibi hissetmemizi sağlamıştı. Bu yeni yaklaşım kısa sürede halkın dikkatini çekti. Yayınlanmasından sadece beş gün sonra, ChatGPT zaten bir milyon kullanıcıya ulaşmıştı. 2023 yılı başlarında bu sayı 100 milyona ulaştı ve Ekim ayında platform, dünya çapında yaklaşık 1,7 milyar ziyaretçi çekiyordu. Bu rakamlar popülerliğini ve yararlılığını kanıtlıyor.

Geçtiğimiz yıl boyunca, kullanıcılar ChatGPT’yi çeşitli yaratıcı yollarla kullandılar. Basit görevler gibi e-posta yazma ve özgeçmiş güncelleme ile başarılı işler kurma arasında değişen görevler için kullandılar. Ancak sadece insanların nasıl kullandığı değil, teknoloji itself de büyüdü ve gelişti. İlk olarak ChatGPT, ücretsiz bir hizmet olarak ayrıntılı metin yanıtları sunuyordu. Şimdi ise ChatGPT Plus var ve bu, ChatGPT-4’ü içeriyor. Bu güncellenmiş sürüm daha fazla veriyle eğitilmiş, yanlış yanıtları azaltmış ve karmaşık talimatları daha iyi anlamaktadır.

En büyük güncellemelerden biri, ChatGPT’nin artık birden fazla şekilde etkileşime girebilmesidir – dinleyebilir, konuşabilir ve hatta görselleri işleyebilir. Bu, mobil uygulaması aracılığıyla konuşabileceğimiz ve resimler göstererek yanıtlar alabileceğimiz anlamına geliyor. Bu değişiklikler, AI’nin yeni olanaklar açmış ve insanların AI’nin hayatımızdaki rolü hakkında düşünme şeklini değiştirmiştir.

Teknik bir demo olarak başladığından, teknoloji dünyasındaki önemli bir oyuncu haline gelmesine kadar, ChatGPT’nin yolculuğu oldukça etkileyici. İlk olarak, teknolojiyi geliştirmek ve insanlardan geri bildirim almak için bir yol olarak görülüyordu. Ancak kısa sürede AI manzarasının önemli bir parçası haline geldi. Bu başarı, büyük dil modellerini (LLM’ler) hem denetimli öğrenme hem de insan geri bildirimi ile fine-tune etmenin ne kadar etkili olduğunu gösteriyor. Sonuç olarak, ChatGPT geniş bir yelpazede soru ve görevleri karşılayabiliyor.

AI’nin en yetenekli ve çok yönlü sistemlerini geliştirme yarışması, hem açık kaynaklı hem de özel modellerin ortaya çıkmasına neden oldu. Bu modellerin genel yeteneklerini anlamak için, geniş bir görev yelpazesi boyunca kapsamlı benchmark’ler gerekiyor. Bu bölüm, farklı modellerin, ChatGPT dahil, birbirleriyle nasıl karşılaştırıldığını keşfediyor.

LLM’leri Değerlendirme: Benchmark’ler

1. MT-Bench: Bu benchmark, sekiz alanda – yazma, rol yapma, bilgi çıkarma, akıl yürütme, matematik, kodlama, STEM bilgisi ve beşeri bilimler/sosyal bilimler – çoklu dönüşlü sohbet ve talimatları takip etme yeteneklerini test ediyor. Daha güçlü LLM’ler gibi GPT-4, değerlendiriciler olarak kullanılıyor.
2. AlpacaEval: AlpacaFarm değerlendirme setine dayanan bu LLM tabanlı otomatik değerlendirici, modelleri GPT-4 ve Claude gibi gelişmiş LLM’lerin yanıtları ile karşılaştırarak, aday modellerin galibiyet oranını hesaplıyor.
3. Açık LLM Liderlik Tablosu

   : Dil Modeli Değerlendirme Harness kullanarak, bu liderlik tablosu, LLM’leri yedi ana benchmark üzerinde – akıl yürütme zorlukları ve genel bilgi testleri dahil – sıfır atış ve birkaç atış ayarlarında değerlendiriyor.

4. BIG-bench: Bu işbirliği benchmark’u, 200’den fazla yeni dil görevini kapsıyor ve çeşitli konuları ve dilleri kapsıyor. LLM’lerin yeteneklerini araştırmayı ve gelecekteki yeteneklerini tahmin etmeyi amaçlıyor.
5. ChatEval: Açık uçlu sorular ve geleneksel doğal dil oluşturma görevleri için farklı modellerin yanıtlarının kalitesini değerlendirmek için tasarlanmış, çoklu ajanlı bir tartışma çerçevesi.

Karşılaştırmalı Performans

Genel benchmark’ler açısından, açık kaynaklı LLM’ler önemli ilerleme kaydettiler. Örneğin, Llama-2-70B, özellikle talimat verisi ile fine-tune edildikten sonra etkileyici sonuçlar elde etti. AlpacaEval’de %92,66’lık bir galibiyet oranına ulaştı ve GPT-3.5-turbo’yu geçti. Ancak GPT-4 hala %95,28’lik bir galibiyet oranıyla önde bulunuyor.

Zephyr-7B, daha küçük bir model olarak, AlpacaEval ve MT-Bench’de 70B LLM’lerle karşılaştırılabilir yeteneklere sahip olduğunu gösterdi. WizardLM-70B, çeşitli talimat verisi ile fine-tune edildikten sonra, MT-Bench’de açık kaynaklı LLM’ler arasında en yüksek puanı aldı, ancak hala GPT-3.5-turbo ve GPT-4’ten geri kaldı.

GodziLLa2-70B, Açık LLM Liderlik Tablosu’nda rekabetçi bir puan elde etti ve çeşitli veri setlerini birleştiren deneysel modellerin potansiyelini gösterdi. Benzer şekilde, sıfırdan geliştirilen Yi-34B, GPT-3.5-turbo ve GPT-4 ile karşılaştırılabilir puanlar elde etti.

UltraLlama, çeşitli ve yüksek kaliteli verilerle fine-tune edildikten sonra, GPT-3.5-turbo ile proposed benchmark’lerde eşdeğer performans gösterdi ve bazı alanlarda onu geçti.

Devasa LLM’lerin Yükselişi

2020’den bu yana en iyi LLM modelleri

LLM geliştirme trendlerinden biri, model parametrelerinin ölçeğini artırmak. Gopher, GLaM, LaMDA, MT-NLG ve PaLM gibi modeller, 540 milyar parametreye kadar ulaşan modellerle sınırları zorladı. Bu modeller olağanüstü yeteneklere sahip, ancak kapalı kaynaklı doğaları daha geniş uygulamalarını sınırladı. Bu sınırlama, açık kaynaklı LLM’lerin geliştirilmesine ilgiyi artırdı, bu da ivme kazanıyor.

Model boyutlarını büyütmenin yanı sıra, araştırmacılar alternatif stratejileri keşfettiler. Sadece modelleri büyütmek yerine, daha küçük modellerin ön eğitimini iyileştirmeye odaklandılar. Chinchilla ve UL2 gibi örnekler, daha akıllı stratejilerin etkili sonuçlar verebileceğini gösterdi. Ayrıca, dil modellerinin talimatlarına yönelik eğitime önemli katkılar sağlayan FLAN, T0 ve Flan-T5 gibi projelere dikkat çekildi.

ChatGPT Katalizörü

OpenAI’nin ChatGPT’nin tanıtılması, NLP araştırmalarında bir dönüm noktası oldu. OpenAI ile rekabet etmek için, Google (GOOGL ) ve Anthropic, Bard ve Claude gibi modellerini piyasaya sürdüler. Bu modeller, birçok görevde ChatGPT ile karşılaştırılabilir performans gösteriyor, ancak hala GPT-4’ten geri kalıyorlar. Bu modellerin başarısı, büyük ölçüde insan geri bildirimi ile takviye öğrenimi (RLHF) tekniğine atfediliyor, bu da daha fazla araştırma odak noktası haline geliyor.

OpenAI’nin Q\* (Q-Star) Hakkındaki Spekülasyonlar

Son raporlar, OpenAI araştırmacılarının Q\* (Q-Star) adlı yeni bir model geliştirdiklerini ve önemli bir AI ilerlemesi sağladıklarını öne sürüyor. Q\*’nin ilkokul seviyesinde matematik yapabilme yeteneği olduğu iddia ediliyor, bu da uzmanlar arasında yapay genel zeka (AGI) yönünde bir kilometre taşı olarak görülüyor. OpenAI, bu raporları yorumlamadı, ancak Q\*’nin iddia edilen yetenekleri, sosyal medya ve AI meraklıları arasında heyecan ve spekülasyon yaratıyor.

Q\*’nin geliştirilmesi dikkat çekici, çünkü mevcut dil modelleri gibi ChatGPT ve GPT-4, matematik görevlerini güvenilir bir şekilde ele alamıyor. AI modellerinin sadece desenleri tanıyarak değil, aynı zamanda soyut kavramları anlamak ve planlamak için adımları planlayabilmesi gerekiyor. Bu yetenek, AI yeteneklerinde önemli bir sıçrama olacak ve matematikten öte, diğer karmaşık görevlere de uzanabilecektir.

Uzmanlar, bu gelişmenin abartılmaması gerektiğini uyarıyor. Matematik problemlerini güvenilir bir şekilde çözen bir AI sistemi, etkileyici bir başarı olacaktır, ancak bu, süper zeki AI veya AGI’nin gelişini işaret etmez. Mevcut AI araştırmaları, temel sorunlara odaklandı ve daha karmaşık görevlerde değişen derecelerde başarı elde etti.

Q\* gibi gelişmelerin potansiyel uygulamaları geniş; kişiselleştirilmiş öğretimden bilimsel araştırmalara ve mühendisliğe yardımcı olmaya kadar uzanıyor. Ancak, beklentileri yönetmek ve bu tür gelişmelerin sınırları ve güvenlik endişeleri hakkında farkındalık sahibi olmak da önemlidir. AI’nin varoluşsal riskler oluşturabileceği endişesi, OpenAI’nin temel endişesi ve AI sistemlerinin gerçek dünya ile daha fazla etkileşime girdikçe önemli bir sorun olmaya devam ediyor.

Açık Kaynaklı LLM Hareketi

Açık kaynaklı LLM araştırmalarını teşvik etmek için Meta, Llama serisi modellerini yayınladı ve bu, Llama tabanlı yeni gelişmelerin dalgasını tetikledi. Bu, Alpaca, Vicuna, Lima ve WizardLM gibi talimat verisi ile fine-tune edilmiş modelleri içeriyor. Araştırmalar ayrıca, Llama çerçevesi içinde ajan yeteneklerini, mantıksal akıl yürütme ve uzun bağlam modellemesini geliştirmeye yöneliyor.

Ayrıca, MPT, Falcon, XGen, Phi, Baichuan, Mistral, Grok ve Yi gibi projelerle, sıfırdan güçlü LLM’ler geliştirme trendi var. Bu çabalar, kapalı kaynaklı LLM’lerin yeteneklerini demokratikleştirmeye ve gelişmiş AI araçlarını daha erişilebilir ve verimli hale getirmeye odaklanıyor.

ChatGPT ve Açık Kaynak Modellerin Sağlık Hizmetleri üzerindeki Etkisi

Klinik not alma, geri ödeme için form doldurma ve doktorlara teşhis ve tedavi planlama konularında destek olma gibi görevlerde LLM’lerin kullanıldığı bir geleceğe doğru ilerliyoruz. Bu durum, teknoloji devleri ve sağlık kurumlarının dikkatini çekti.

Microsoft’un Epic ile yaptığı görüşmeler, sağlık hizmetlerinde LLM’lerin entegrasyonunu gösteriyor. UC San Diego Sağlık ve Stanford Üniversitesi Tıp Merkezi gibi kurumlar alreadya bu yönde girişimlerde bulunuyor. Benzer şekilde, Google’ın Mayo Clinic ile ortaklıkları ve Amazon (AMZN ) Web Services’in HealthScribe adlı AI kliniği belgeleme hizmetini başlatması, bu alandaki önemli adımları gösteriyor.

Bu hızlı dağıtımlar, tıbbın kontrolünü şirket çıkarlarına bırakma endişelerini de gündeme getiriyor. Bu LLM’lerin özel doğası, onları değerlendirilmesini zorlaştırıyor. Karlılık nedenleriyle değiştirilmesi veya durdurulması, hasta bakımını, gizliliği ve güvenliği tehlikeye atabilir.

Acil ihtiyaç, sağlık hizmetlerinde LLM geliştirme için açık ve kapsayıcı bir yaklaşım. Sağlık kurumları, araştırmacılar, klinisyenler ve hastalar, sağlık hizmetleri için açık kaynaklı LLM’ler geliştirmek için küresel olarak işbirliği yapmalı. Bu yaklaşım, Trilyon Parametre Konsorsiyumu gibi, hesaplama, finansal kaynaklar ve uzmanlık havuzunu sağlayacaktır.