“Gerçek yaşam senaryolarında insanlardan daha az yetenekli olsa da bazı mesleki ve akademik değerlendirmelerde İNSAN SEVİYESİNDE PERFORMANS gösterebilen, resim ve metinleri anlayıp metin şeklinde cevap verebilen ÇOK MODLU bir model…” 14 Mart’ta duyurulan GPT-4’ün bir cümlelik tanıtımı bu… Bu tanım içerisinde çok önemli mesajlar var. En önemli mesaj. Çocuk büyüyor. Bizim çocuk. Daha dün anne-baba derken bugün… Birçoğumuzun çuvallayacağı LSAT, SAT, Sanat Tarihi, Yazma, Okuma, Biyoloji, Kalkülüs… Hepsinde bizi geride bırakıyor. Hepsinden istediği üniversiteye girebilecek puanı alabiliyor. Bırakın sınavları geçmeyi.
Makine öğrenmesi, derin öğrenme derken biz ona bir şeyler öğretmeye çalışıyorduk ya uzun süredir. Dünkü çocuk artık bu konularda ve birçoğunda hepimize ders verebilecek duruma geliyor. Makine artık öğrenmeye devam ederken öğretmeye başlıyor. Hepimiz ona bir şeyler soruyor, aldığımız inanılmaz ayrıntılı cevaplar karşısında şaşkına dönüyoruz. Evet. Farkındasınız değil mi? Bazı eşikler aşılıyor. Belki de aşıldı… GPT-4 geldi. Hem de öyle bir geldi ki… — GPT. Duymuşsunuzdur mutlaka ama ilk defa duyanlar için ufak bir açalım. Neden bahsediyoruz.
GPT dediğimiz “Generative Pre-trained Transformer”. Generatif Önceden Eğitilmiş Çevirici” İsim pek açıklayıcı olmasa da. Bir makine öğrenmesi modelinden bahsediyoruz burada. Neural Newtork olarak bilinen Sinir Ağı yapısı ile çalışan bir model bu. Sinir Ağı denmesi de beynimizdeki nöronların yapısını andırmasından kaynaklanıyor. Çok fazla veriyi, yani özetle interneti kullanarak size şimdilik metin şeklinde cevap veren bir algoritma özünde. Şunu anlamamız gerekiyor öncelikle. Bunların hiçbirisi sihir değil. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme nedir bunu iyi anladığınızda bunun bir sihir olmadığını çok iyi anlayabilirsiniz.
Makine öğrenmesini şöyle basitçe anlatabiliriz aslında. “Makine öğrenmesi bir makinenin herhangi bir şeyi sizin programlamanıza gerek kalmadan yapabilmeyi öğrenme yeteneğidir.” Burada devasa boyutlarda veri söz konusudur ki şu anda veriden bol ne var değil mi? Bu devasa veriyi bilgisayarlar kullanarak bu veriler içerisindeki bağlantıları, anlamlı ilişkileri görmek ve bunları kullanarak tahminler yapabilmek için algoritmalar uygularlar.
Derin öğrenme ise bunun bir dalı. Burada insanı daha da taklit etme söz konusudur. Makine öğrenmesine siz veriler arasında neye bakması gerektiğini söyleyebilirsiniz. Derin öğrenmede ise sadece verileri verir ve ondan bu veriler içerisinden anlam çıkarmasını beklersiniz. Yani burada olay ne? Veri. Devasa, korkunç miktarda veri. GPT’nin de en başından beri yapmaya çalıştığı şey bu. İnternet ile birlikte bir anlamda artık bir bilgi çöplüğüne dönmeye başlayan bu karmaşa içerisinde size yardımcı olacak bir “işçi” olmak. Bir yardımcı.
Siz tek tek aklınızdaki sorunun cevabını oradan buradan toplayacağınız verilerle bulmaya çalışacağınıza bunun için eğitilmiş GPT’ye soruyorsunuz ve o size o derya içerisinden en anlamlı cevabı getiriyor. Anlıyorsunuz değil mi bunun ne kadar önemli bir şey olduğunu? Ve bir sihir olmadığını. Bu çok önemli zira gerçekten artık bu kadar veri ile başa çıkacak durumda değiliz. Gerçekten de bir yol göstericiye ihtiyacımız var. GPT işte bu en basit haliyle.
Ve ilk defa GPT 3 olarak bilinen bu derin sinir ağı modeli ve bu modelin sunduğu ChatGPT hizmeti ile biz bu zevki yaşadık. Müthiş bir şeydi bu. Ne sorarsak soralım bir şekilde anlamlı bir cevap alıyor ve inanılmaz bir zaman kazanıyorduk. Ki şahsen biliyorum, doğru şekilde kullanabilen birçok insan mesleki anlamda yıllar kazandılar. Yazılımcılar, veri analistleri başta olmak üzere öğretmenler, araştırmacılar, profesörler… Doğru kullandıklarında, doğru soruları sorduklarında kendilerinin asla yapamayacağı şeyleri yapabilmeye başladılar.
Ama bu yeni bir şey değil… Yani bu tip modeller, makine öğrenmesi modelleri yıllardır var. Çok uzun süredir. Burada değişen ne peki? En başından beri bu modellerin çuvalladığı en önemli noktayı büyük oranda çözdü GPT. Dil. Evet. Bundan önce veriyi, bağlantıları, cevapları bulsa da bunu size ifade edemiyordu. Yine sizin bunu bir şekilde anlatmanız, insan diline çevirmeniz gerekiyordu. İşte GPT’nin sorduğunuz sorulara verdiği cevaplar o kadar “insansıydı ki”… Burada işler değişmeye başladı. “Bir insanın yazdığına inanmanızı sağlayacak kadar inandırıcı…” Evet. Sanırım tüm hikayeyi değiştiren şey bu…
İnandırıcı. Bir insan olduğuna inandırması sizi… Bizim gibi konuşması. Bizim gibi yazması. Bizim gibi… Bu işte Alan Turing’in bir makinenin insansı zekaya sahip olup olmadığına dair yapabileceğimizi söylediği Turing testinin de aradığı bir şey… İnsansı… Ama her anlamda. Şu anda evet o kadar değil ama ilk defa. Tarihte ilk defa bu kadar bize benzeyen… Hangi anlamda? Dil… Bizi farklı kılan o yeteneğimiz. Buraya şimdi çok girmeyelim isterseniz. Dilerseniz bunu “bir makineyi ne zaman insan olarak kabul etmeliyiz” başlıklı ayrı bir videoda konuşalım. GPT, sanki… Bizden daha iyi gibi değil mi bazı noktalarda?
GPT 4’e gelelim şimdi. Neden ortalık bu kadar çalkalanıyor. Şimdi bunu anlamak için GPT-3 ile karşılaştırmak daha doğru olacaktır. GPT-3’e baktığımızda makine öğrenmesi parametresi 175 milyar civarındaydı. İşleme kapasitesi olarak düşünebiliriz bunu. 175 milyar… GPT-4’te ne kadar biliyor musunuz? Sıkı durun. 100 trilyonun üzerinde… 175 milyar karşısında 100 trilyon parametre… Teknik detayına girmeden şöyle açabiliriz bunu. GPT-3 özellikle dil becerileri konusunda insanı andırıyordu ya. Bunu işte çok daha geliştirecek demek bu. Daha insansı olacak. Daha da önemlisi. GPT-3’te sadece metin olarak soru sorabiliyorduk ya?
İşte artık görsel de sunabileceğiz. Yeni modelde bir fotoğraf, resim gösterip bununla ilgili yorum yapmasını, analiz etmesini. Neden komik olduğunu da sorabileceğiz mesela… Evet. Örnek: Bir “meme” gösteriyoruz ve “bu meme’i bana anlatır mısın” diyoruz. Burada dünya haritasını andıracak şekilde dizilmiş çıtır tavukların bulunduğu bir tepsi için “bazen dünyanın uzaydan çekilmiş fotoğraflarına bakıp güzelliğine hayran kalıyorum” açıklaması bulunan bir meme var. GPT-4’de şöyle cevap veriyor: “Bu meme iki alakasız şeyi birleştiren bir şaka: dünyanın uzaydan çekilmiş fotoğrafları ve çıtır tavuklar.
Meme’in üzerindeki metin bu fotoğrafın dünyanın uzaydan çekilmiş güzel bir fotoğraf olduğunu söylüyor. Ancak aslında çıtır tavuklar var ve çok az dünya haritasını andırıyor… Buradaki şaka metin ve görselik beklenmedik bir karışımından ortaya çıkıyor.” Gibi bir açıklama yapıyor… Bakın. Bu örnek tek başına ne ile karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor. İnsan gibi düşünen, insan gibi gören, insan gibi bağlantıları ve en önemlisi “alakasız bağlantıları” bile görebilen bir şey var karşımızda… Sihir gibi…Değil. Başta söyledik ama… Gibi. Değil mi? Bitti mi? Bitmedi elbette.
Asıl büyük olay bu modelin bizim doğrudan hayatımızı ilgilendiren konularda bize yetişmiş olması. Sınavlar mesela. Hepimizin en önemli dönüm noktaları çoğu kez. Bu listeye bakalım. Burada GPT-4’ün girdiği, gerçek yaşamda, insanların da girdiği sınavların bir listesi var. Ve GPT-4’ün puanları da karşımızda. LSAT mesela. Amerika başta olmak üzere Hukuk okumak isteyen öğrenciler için en önemli sınav. Bayağı da zor bir sınavdır. Harvard’da hukuk okumak istiyorsanız 170’in üzerinde bir puan almanız lazım. GPT-4… 163 almış. Bu puanla Harvard’ı kaçırsa da Virginia, Boston, Cornell, California, Berkeley gibi üniversitelere girebilir…
Daha liste uzuyor görüyorsunuz. Bazı sınavlarda tabi tek rakibi önceki GPT-3. Mesela bazılarında GPT-3 en kötü %10 arasında yer alırken GPT-4 en iyi %10 arasına girmeyi de başarmış. Bir de işin “üretim” tarafı var. Daha önce bahsettiğim gibi. Doğru kullanıldığında tek başınıza dev bir kadro olabilirsiniz. Sizin için kod yazan, tasarım yapan, size şirketinizi nasıl kuracağınızı, nasıl büyüteceğinizi söyleyen. Adım adım size pazarlamadan satışa kadar yol gösterebilecek bir “asistan” var karşınızda. Birkaç örnek de buradan verelim. Hemen bu “asistanı” kullanmaya başlayan dünyanın dört bir tarafından kullanıcılar neler yapmışlar bakın:
Biri snake-pong gibi oyunları sadece talimatları söyleyerek baştan yazdırmış. Sıfırdan oyun yazdırmış. Biri hiç kod bilmeden Chrome için bir uzantı yapıp yayınlamış. Biri hiçbir avukata gerek kalmadan bir dava dosyası hazırlatmış. Daha birçok örnek göreceğiz önümüzdeki günlerde.
Bir de işin şirketler tarafı var. Microsoft henüz dün Copilot’ı duyurdu. Word gibi uygulamalara entegre olan bu hizmetle toplantılarınızı önceden planlayabilir, dosyalarınızı excel’e veya powerpoint sunumuna dönüştürmesini isteyebilir, toplantılardan notlar çıkarmasını isteyebilirsiniz. Evet. Toplantıları dinleyerek her şeyi yazıya dökebiliyor ve üzerine eylem maddelerini, neler yapılması gerektiğini, kararları da ayrıca raporlayabiliyor… Birçok şirket de şu an bunu nasıl entegre edebilirizin hesaplarını yapıyor. Her şey. Ama her şeye dokunacak bir gelişme bu… Özetlemek gerekirse.
GPT-4 daha fazla işlem kapasitesi ile birlikte cevapların “doğruluğu” ve “analiz” konularında önceki versiyonlardan daha iyi ancak kesinlikle mükemmel değil. Bunu unutmamak gerekiyor. Fakat şu an için dünyadaki tüm yapay zeka sistemleri ile karşılaştırıldığında en geniş “bilgi veritabanı” ile birlikte “en yaratıcı” model. Görsel girişi de yapabildiğiniz için kullanım olasılıklarınız da inanılmaz artmış durumda. Tanıtım sunumunda mesela bir kağıda yazdığı basit bir talimatı gerçek bir web sayfasına dönüştürebildiğini gördük. Olasılıklar bayağı fazla.
Bununla birlikte daha önce yetersiz görülen kelime sayısı 25.000 kelimeye kadar çıkarıldı. 25.000 kelimelik bir metni analiz ettirebilir, içerisinden notlar çıkarabilir, özetini çıkarabilir veya neye ihtiyacınız varsa onu yaptırabilirsiniz… Doğru kullandığımızda insanlığın boşa zaman harcadığı birçok işi yaptırabilir ve daha yaratıcı işlere daha fazla zaman ayırabiliriz özünde. Asıl sorunlara odaklanabiliriz.
Yani aslında özetle şu anda henüz sonuçlarından kimsenin tam da emin olamadığı yeni bir çağın içerisine girmiş bulunuyoruz. Bunun gideceği yeri görmek şahsen beni heyecanlandırıyor. Zira henüz burada bahsetmediğim birçok yeni kapıyı da açabilir bu gelişme. En çarpıcısı ise daha dün GPT-3’e bu kadar şaşırmışken ve henüz sindirememişken çok kısa sürede bu denli hızlı bir gelişim… Baş döndürücü. O yüzden bu konuyu sindire sindire konuşalım ileride bol bol. Acele etmeden, özünü kavrayarak… Belki neler yapabileceğimizi uygulamalı olarak konuşarak… Ne dersiniz?
