Gerçek yaşam senaryolarında insanlardan daha az yetenekli olsa da bazı mesleki
Ve akademik değerlendirmelerde insan seviyesinde performans gösterebilen resim ve metinleri anlayıp metin şeklinde cevap verebilen çok modlu bir model…

14 Martta duyurulan GPT4'ün tek cümlelik tanıtımı bu. Bu tanım içerisinde çok önemli mesajlar var. En önemli mesaj “çocuk büyüdü” bizim çocuk daha dün anne
baba derken bugün birçoğumuzun çuvallayacağı; felsefe, sanat tarihi, yazma, okuma, biyoloji, sosyoloji, antropoloji hepsinde bizi geride bırakıyor artık hepsinden istediği üniversiteye girebilecek puanları 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 ya da üreticiyi önceden eğitilmiş çevirici gibi bir anlamı var. İsim pek açıklayıcı olmasa da bir makine öğrenmesi modelinden bahsediyoruz burada. Neural network 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 anladığımızda; 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 yeteneği. Burada devasa boyutlarda veri söz konusudur ki şu anda veriden bol ne var değil mi? Bilgisayarlar, makineler bu devasa veriyi kullanarak bu veriler içerisindeki bağlantıları, anlamlı ilişkileri görmek ve bunları kullanarak tahminler yapabilmek için algoritmalar uygular. Derin öğrenme ise bunun bir dalı, burada insanı daha da taklit etme söz konusu. Makine öğrenmesine, siz veriler arasına 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 veriden bahsediyoruz. GPT'nin de en başından beri yapmaya çalıştığı şey bu. Internet ile birlikte bir anlamda artık bir bilgi çöplüğüne dönmeye başlayan bu karmaşa içerisinde size yardımcı olacak bir işçi, bir yardımcı, bir asistan.

Siz tek tek aklınızdaki sorunun cevabını oradan buradan toplayacağınız verilerle bulmaya çalışacağınıza, bunun içine 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 veriyle başa çıkacak durumda değiliz. Gerçekten de bir yol göstericiye ihtiyacımız var. GPT işte en basit haliyle bu ve ilk defa GPT-3 olarak bilinen bu derin sinir ağı modeli ve bu modelin sunduğu “chat gpt” 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, avukatlar, doğru kullandıklarında, doğru sorulara 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. DİL.

Evet bundan önce veriyi, bağlantıları, cevapları, bulsa da bunu size ifade edemiyorlardı, 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 hikâyeyi değiştiren şey de bu. İnandırıcı. Bir insan olduğuna inandırması… Bizim gibi konuşması, bizim gibi yazması, bizim gibi. Bu işte Allen Turing'in, bir makinenin insansız 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 var ya, isterseniz buraya şimdi çok girmeyelim. Dilerseniz bunu bir makineyi ne zaman insan olarak kabul etmeliyiz başlıklı ayrı bir makalede konuşuruz. Ama GPT, sanki bizden daha iyi gibi değil mi, bazı konularda. Şimdi GPT4'e gelelim. Geçen gün yayınlanan ve ortalığı karıştıran modeller. Şimdi bunu anlamak için GPT3 ile karşılaştırmak daha doğru olacaktır. GPT3'e baktığımızda makine öğrenmesi parametresi 175 milyar civarındaydı, bunu işleme kapasitesi olarak düşünebilirsiniz. 175 milyar, GPT4'te ne kadar biliyor musunuz? Sıkı durun; 100 trilyonun üzerinde. 175 milyar karşısında 100 trilyon parametre. Teknik detayına girmeden şöyle açabiliriz bunu. GPT3, özellikle dil becerileri konusunda insanı andırıyordu ya; bunu işte çok daha geliştirecek demek. Bu daha insansı olacak daha da önemlisi GPT3 de sadece metin olarak soru sorabiliyorduk ya yazarak işte, artık görselde sunabileceğiz yeni modelde bir fotoğraf, resim gönderip, bununla ilgili yorum yapmasını, analiz etmesini, neden komik olduğunu, falan sorabileceğiz mesela.

Evet. Bir örnek, bir fotoğraf gösteriyoruz ve bu fotoğrafı bana anlatır mısın diyoruz. Burada Dünya haritasını andıracak şekilde dizilmiş çıtır tavukların bulunduğu bir tepsi için altındaki yorumda “bazen dünyanın uzaydan çekilmiş fotoğraflarına bakıp güzelliğine hayran kalıyorum” açıklaması bulunan bir paylaşım fotoğrafı var.
GPT4'te şöyle cevap veriyor; “bu paylaşım, iki alakasız şeyi birleştiren bir şaka.”

Dünyanın uzaydan çekilmiş fotoğrafları ve çıtır tavuklar paylaşım 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 görselin 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 bir şey var karşımızda. Sihir gibi değil.

Başta söyledik ama, sihir gibi değil mi? Bitti mi? Tabii ki bitmedi. Asıl büyük olay bu modelin bizim doğrudan hayatımızla ilgili konularda bize yetişmiş olması.

Sınavlar mesela, hepimizin en önemli dönüm noktaları, çoğu kez. GPT4'ün girdiği, gerçek yaşamda insanların da girdiği sınavların bir listesi var ve GPT4'ün puanları da malum. Mesela LSAT olarak bilinen sınav Amerika başta olmak üzere; hukuk okumak isteyen öğrenciler için en önemli sınav. Bir hayli de zor bir sınavdır. Harvard'da hukuk okumak istiyorsanız 170'in üzerinde bir puan almanız lazım. GPT4 163 almış. Burada Harvard’ı kaçırsa da Virginia, Boston, Corneal, California Berkeley gibi üniversitelere girebilir.

Daha liste de uzuyor. Neredeyse hukukla ilgili tüm sınavlarda ortalamanın üzerinde bir not almış bazı sınavlarda tek rakibi olan önceki GPT3 en kötü %10 arasında yer alırken GPT-4 en iyi % arasına girmeyi 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. Biri snake ya da pong gibi oyunları sadece talimatları söyleyerek baştan yazdırmış. GPT4 0'dan oyun yazmış. 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. Bu işin bir de şirketler tarafı var. Microsoft henüz birkaç hafta önce copilot’u duyurdu. Word gibi uygulamalara entegre olan bu hizmetle, toplantılarınızı önceden planlayabilir, dosyalarınızı Excel'e veya PowerPoint sunumuna dönüştürülmesini isteyebilir, toplantılardan notlar çıkarmasını isteyebilirsiniz. Evet! Toplantıları dinleyerek her şeyi yazıya dökebiliyor ve üzerine eylem maddelerini, neler yapılması gerektiğini, alınan kararları da ayrıca raporlayabiliyor. Birçok şirkette şu an bunu nasıl entegre edebilirizin hesaplarını yapıyor. Her şey ama her şeye dokunacak bir gelişme bu.

Özetlemek gerekirse GPT4 daha fazla işlem kapasitesi ile birlikte cevapların doğruluğu ve analiz konularında önceki versiyonlarından veya dünyadaki herhangi bir makine öğrenmesi modelinden çok daha iyi. Ancak kesinlikle mükemmel değil. Bunu unutmamak gerekiyor. Fakat şu an için dünyadaki tüm yapay zeka sistemleri ile karşılaştırıldığında, en geniş bilgi veri tabanı ile birlikte, en yaratıcı model. Görsel girişi de yapabildiğiniz için kullanım olasılıklarınızda inanılmaz artmış durumda. Tanıtım sunumunda mesela bir kâğıda yazılan basit bir talimatı gerçek bir web sayfasına dönüştürebildiğini gördük. Olasılıklar bayağı fazla… Bununla birlikte daha önce yetersiz görünen, kelime sayısı 25 bin kelimeye kadar çıkarıldı. 25.000 kelimelik bir metni analiz ettirebilir, içerisinden notlar çıkarabilir, özetini çıkarabilir, veya neye ihtiyacınız varsa onu yaptırabilirsiniz. 25.000 kelimeye kadar hikaye, makale de yazdırabilirsiniz. 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 ne biliyor musunuz? Daha dün GPT-3'e chat gpt'ye bu kadar şaşırmışken ve henüz sindirememişken çok kısa sürede bu denli hızlı bir gelişim. Yani birkaç günde 30 yıllık 50 yıllık bir gelişme gerçekleşti. Baş döndürücü. O yüzden bu konuyu sindire sindire, konuşalım bol bol. Acele etmeden, özünü kavrayarak. Belki neler yapabileceğimizi uygulamalı olarak konuşarak. Ne dersiniz?