Yapay zeka modelleri ve platformları
Üretken AI: CHATGPT, DALL-E, Midjourney ve Daha Fazlasının Arkasındaki Fikir
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Sanat, iletişim ve gerçekliği algılama dünyası hızla değişiyor. İnsan yaratıcılığı ve makine hesaplaması arasındaki uçurumu köprüleyen yeni bir devrim gerçekleşiyor. Bu, Üretken AI’dir.
Üretken modeller, insanlarla makineler arasındaki çizgiyi bulanıklaştırdı. GPT-4 gibi modellerin ortaya çıkışı ile doğal ve bağlamsal dil oluşturma konusunda önemli adımlar atıldı. Bu gelişmeler, belge oluşturma, sohbet botu diyalog sistemleri ve sentetik müzik besteciliği gibi uygulamaları destekledi.
Microsoft (MSFT ), Cortana uygulamasını sonlandırarak daha yeni Üretken AI yeniliklerine odaklanıyor. Apple (AAPL ) da 22.6 milyar dolarlık Ar-Ge bütçesinin önemli bir kısmını Üretken AI’ye ayırdı.
Yeni Bir Model Çağı: Üretken ve Ayrımcı
Üretken AI’nin hikayesi, yalnızca uygulamaları değil, temel olarak iç işleyişini anlatıyor. Yapay zeka ekosisteminde iki model bulunuyor: ayrımcı ve üretken.
Ayrımcı modeller, günlük hayatta karşılaştığımız modellerdir. Bu algoritmalar, girdi verilerini alır ve hedef çıktıya eşler, örneğin bir kelime çevirisi veya tıbbi teşhis. Bunlar, eşleme ve tahmin ile ilgili.
Üretken modeller ise yaratıcılardır. Sadece yorumlama veya tahmin yapmazlar, yeni ve karmaşık çıktılar üretirler.
Üretken Modellerin Arkasındaki Teknolojiler
Üretken modeller, derin sinir ağlarına dayanır. Bu ağlar, insan beyninin işleyişini taklit eder ve multifasetli veri varyasyonlarını işler.
Üretken modeller nasıl ortaya çıkar? Genellikle derin sinir ağları ile inşa edilir ve multifasetli veri varyasyonlarını işler. Bir örnek, Generative Adversarial Network’tir (GAN), burada iki sinir ağı, üretici ve ayrımcı, birbirlerinden öğrenir ve birbirleriyle rekabet eder.
GAN’lerin yanı sıra, Variational Autoencoders (VAE) de üretken model alanında önemli bir rol oynar. VAE’ler, görüntüleri oluşturmak için kullanılır ve insan estetiğinin karmaşıklığını taklit eder.
Üretken AI Türleri: Metin-Metin, Metin-Görüntü
Transformers ve LLM
Google (GOOGL ) Brain’in “Attention Is All You Need” makalesi, dil modellemesi konusunda bir dönüm noktası oldu. Transformer modeli, dikkati temel alan bir yaklaşım sundu ve bu, büyük veri setlerinde daha hızlı ve verimli eğitim sağladı.
Large Language Models (LLM) gibi GPT-4, Bard ve LLaMA, insan dili, kodu ve daha fazlasını anlamak ve üretmek için tasarlandı. Bu modeller, milyarlarca parametreye sahip ve büyük miktarda metin verisi ile eğitilir.
LLM’ler, “few-shot” öğrenme yeteneğine sahiptir ve sınırlı sayıda örnekten genelleyebilir.
Large Language Models (LLM)’in 2023 Sonrası Durumu
| Model Adı | Geliştirici | Parametreler | Erişim ve Kullanılabilirlik | Önemli Özellikler ve Notlar |
| GPT-4 | OpenAI | 1.5 Trilyon | Açık Kaynak Değil, API Erişimi ile | Çok çeşitli görevlerde etkileyici performans, 32.768 tokenlik girdi uzunluğu |
| GPT-3 | OpenAI | 175 Milyar | Açık Kaynak Değil, API Erişimi ile | Az ve sıfır atış öğrenme yetenekleri, doğal dilde metin tamamlama |
| BLOOM | BigScience | 176 Milyar | İndirilebilir Model, Barındırılan API Mevcut | Çok dilli LLM, 13 programlama dilini destekler |
| LaMDA | 173 Milyar | Açık Kaynak Değil, API veya İndirme Yok | Diyalog eğitimli,几乎 her konuda konuşabilir | |
| MT-NLG | Nvidia /Microsoft | 530 Milyar | API Erişimi, Başvuru ile | Megatron mimarisini kullanarak çeşitli NLP görevleri |
| LLaMA | Meta AI | 7B-65B | İndirme, Başvuru ile | Araştırmaya, hükümete ve akademisyenlere AI erişimi sağlamak için tasarlandı |
LLM’ler Nasıl Kullanılır?
LLM’ler çeşitli şekillerde kullanılabilir:
- Dolaylı Kullanım: Před-eğitimli bir LLM’i metin oluşturma veya işleme için kullanma.
- İnce Ayar: Bir LLM’i belirli bir görev için uyarlamak.
- Bilgi Alımı: LLM’leri daha büyük mimarilerde bilgi alma sistemleri geliştirmek için kullanma.
Çoklu Dikkat Mekanizması: Neden Bir tane yerine Çoklu?
Tek bir dikkat mekanizmasına güvenmek sınırlayıcı olabilir. Metinde farklı kelimeler veya diziler farklı türde alakalar veya ilişkiler içerebilir. Bu, çoklu dikkat mekanizmasının devreye girdiği yer.
ChatGPT: En Popüler Üretken AI Aracı
GPT’nin 2018’de ortaya çıkışı, 12 katman, 12 dikkat başlığı ve 120 milyon parametreden oluşuyordu. GPT-2, 2019’da ortaya çıktı ve parametre sayısını 1.5 milyara çıkardı.
GPT-3, 96 katman, 96 dikkat başlığı ve 175 milyar parametreye sahipti. GPT-3’ün eğitim verisi, CommonCrawl, WebText, İngilizce Wikipedia ve diğer kaynaklardan oluşuyordu.
ChatGPT’nin çalışma prensibi, insan geri bildirimi ile takviye edilen pekiştirme öğrenimi ile ilgilidir.
Üretken AI’nin Uygulamaları
Metinsel Alanlar
Metin ile başlayan Üretken AI, chatbot’lar gibi ChatGPT ile temel olarak değişti. Doğal Dil İşleme (NLP) ve büyük dil modelleri (LLM) gibi teknolojilere dayanır.
Sanat
Görüntü dünyası, özellikle DALL-E 2’nin 2022’de tanıtılmasıyla birlikte Üretken AI ile önemli dönüşümler geçirdi. Bu teknoloji, metinlerden görüntüler oluşturabilir ve hem sanatsal hem profesyonel etkileri vardır.
Video Üretimi
Video üretimi, Üretken AI’nin masih gelişmekte olan bir alanıdır. İmajen Video, Meta Make A Video ve Runway Gen-2 gibi platformlar sınırları zorluyor.
Kod Oluşturma
Kod oluşturma, Üretken AI’nin önemli bir yönüdür. ChatGPT, GitHub Copilot, Alphacode ve CodeComplete gibi araçlar kod oluşturma için tasarlandı.
SONUÇ
Üretken AI, insan yaratıcılığı ve makine hesaplamasının birleşmesiyle ortaya çıktı. ChatGPT ve DALL-E 2 gibi platformlar, Üretken AI’nin sınırlarını genişletiyor.
Üretken AI’nin etik etkileri önemlidir. Üretken AI, sınırsız yaratıcılık vaat ederken, verilerin gücünü ve potansiyel önyargıları dikkate almak önemlidir.
With tools like ChatGPT becoming more accessible, now is the perfect time to test the waters and experiment. Whether you’re an artist, coder, or tech enthusiast, the realm of Generative AI is rife with possibilities waiting to be explored. The revolution is not on the horizon; it’s here and now. So, Dive in!
