10 Eylül 2023

Yapay zekâ uygulamaları ve ChatGPT

Yapay zekâ yardımı ile yazdığım ilk makale denemem...

Değerli T24 okuru, bu yazı benim T24'te yazdığım 100. yazım. Yaklaşık 3 yıldır, T24'te dijital teknolojiler ve dijital dönüşümle ilgili makaleler yazıyorum. Yüzüncü yazımı kutlamak ve daha anlamlı bir hale getirmek için yapay zekâ yardımıyla yazmaya karar verdim. Umarım beğenilir…

Yapay zekâ uygulamalarına kolay uyum sağladık. Birçok kişi yapay zekâ uygulamalarını kullandığının farkında bile değil. Aslında telefonlarımızda, bilgisayarlarımızda kullandığımız birçok uygulama yapa zekâ desteklidir. Yapay zekâyı bir motor olarak düşünürsek onun yakıtının da büyük veri olduğunu unutmamız gerekiyor. Veri olmadan yapay zekâ tek başına bir iş beceremez.

Günümüzün en popüler yapay zekâ uygulaması ChatGPT'dir. Pek çok meslek alanında yoğun olarak kullanılmaya başlandı ve hızla da kullanıcı sayısı artıyor. Şahsen ben, günde en az iki kere bu uygulamaya başvuruyorum ve kullanmaktan çok mutluyum.

ChatGPT, Open AI tarafından bir sohbet robotu olarak üretilmiştir. Uygulama, kendisine sorduğunuz soruları karşınızda bir insan varmış gibi cevaplayabiliyor.

İsmini ilk kısmındaki 'Chat' sohbet anlamına geliyor. GPT'nin açılımı ise Generative Pre-trained Transformer'dır. Bunu Türkçeye çevirirsek; Önceden Eğitimli, Üretken Transformatör diyebiliriz.

Lafı hiç uzatmadan ChatGPT'ye bırakayım ve kendisini bize tanıtmasını isteyeyim.

Benim sorum:

"Sevgili ChatGPT, sen ne zaman kullanıma girdin? Nasıl çalışıyorsun? Temel çalışma prensiplerin nelerdir?'

ChatGPT'nin cevabı:

"Ben, GPT-3.5 mimarisine dayalı bir dil modeliyim ve OpenAI tarafından geliştirildim. Bilgi kesim tarihim Eylül 2021'dir ve bu tarihten sonraki gelişmeler hakkında bilgi sahibi değilim. Ayrıca, 'sevgili' gibi kişisel bir bağlamda değil, bir bilgi kaynağı olarak buradayım. Çalışma prensiplerim şu şekildedir:

Büyük Ölçekli Eğitim: Ben ve benzeri dil modelleri, büyük miktarda metin verisiyle eğitiliriz. Bu eğitim verisi, internetteki metinler, kitaplar, makaleler ve daha fazlasını içerir. Bu veriyi kullanarak dil yapısını ve kelime ilişkilerini öğreniriz.

Özgül Görevler için Ayar: Ben, belirli görevlere veya kullanım senaryolarına uygun hale getirilebilirim. Örneğin, müşteri destek chatbotları oluşturmak için özel olarak eğitilebilirim. Bu, belirli bir görevi daha iyi yerine getirebilmem için modelin ayarlarının yapılması anlamına gelir.

Transfer Öğrenme: Dil anlama yeteneğini öğrendikten sonra, bu yetenekleri çeşitli görevlerde kullanabilirim. Öğrenilen bilgi, bir sinir ağı ağı üzerinden kodlanır ve ardından belirli bir görev için uygun bir çıkış üretilir.

Çoklu Görevler: Ben, metin girişleriyle çeşitli görevleri gerçekleştirebilirim. Örneğin, çeviri yapabilir, metin oluşturabilir, soruları yanıtlayabilir veya metin tabanlı görevlerde yardımcı olabilirim. Model, giriş metnini ve belirli bir görevi anladıktan sonra uygun bir yanıt üretir.

Sonuç Üretimi: Ben, bir metin girişi alırım ve öğrendiğim dil bilgisiyle bu girişi anlarım. Ardından, belirli bir görev için uygun bir yanıt üretmek için bu anlayışı kullanırım. Yanıt, modelin öğrendiği metin verisine dayalı olarak oluşturulur.

Özetle, ben ve benzeri dil modelleri, büyük veri kümesiyle eğitiliriz ve bu veriyi kullanarak dil anlama ve metin üretme yetenekleri geliştiririz. Belirli görevlere uygun hale getirilebiliriz ve kullanıcıların metin tabanlı sorularına yanıtlar üretebiliriz. Ancak kullanırken dikkatli olunmalı ve sonuçların doğruluğu ve güvenilirliği değerlendirilmelidir.'

Benim sorum: (İlk cevabından ürktüğüm için 'sevgili' hitabını kullanmamaya karar verdim.)

"ChatGPT, seni daha verimli kullanmak ve doğru cevaplar alabilmek için neler yapılmalıdır? Önerilerin nedir?"

ChatGPT'nin cevabı:

"Beni verimli bir şekilde kullanmak ve doğru cevaplar almak için aşağıdaki önerilerimi göz önünde bulundurabilirsiniz:

Açık ve belirli sorular sorun:

Sorularınızı mümkün olduğunca açık ve belirli bir şekilde sorun. Özellikle karmaşık veya çoklu adımlı soruları daha basit sorulara bölmek, daha iyi sonuçlar elde etmenize yardımcı olabilir.

Kontrol ifade edin:

İsteğe bağlı metin girişleri kullanarak modelin yanıtlarını daha fazla kontrol edebilirsiniz. Örneğin, 'Lütfen bana şunun hakkında bilgi ver: ...' veya 'Aşağıdaki konuyla ilgili bir özet yap: ...' gibi ifadelerle modeli belirli bir şekilde yönlendirebilirsiniz.

İpucu ve sınırlamalar ekleyin:

Modelin yanıtlarını belirlemek için sınırlamalar veya ipuçları eklemek, istediğiniz türde yanıtlar almanıza yardımcı olabilir. Örneğin, 'Lütfen yanıtınızı 50 kelimeyle sınırlayın' gibi bir sınırlama ekleyebilirsiniz.

Çıkışları değerlendirin:

Modelin ürettiği cevapları dikkatli bir şekilde değerlendirin. Cevaplar doğru ve uygun mu? Yanıtlarınızın içeriği ve kalitesi, kullanıcı beklentilerine uygun olmalıdır.

Eğitim verisi ve ayarları anlayın:

Modelin eğitildiği veri kümesini ve ayarlarını anlamak önemlidir. ChatGPT, geniş bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinden, genel dil anlama yeteneğine sahiptir ancak bazı konularda daha iyi performans gösterebilir.

Çoklu denemeler yapın:

Modelin cevapları birçok faktöre bağlıdır. Eğer modelin ilk yanıtı istediğiniz gibi değilse, farklı bir açıklama veya sorma şekli deneyebilirsiniz.

Dikkatli ve sorumlu kullanın:

ChatGPT gibi dil modellerini dikkatli ve sorumlu bir şekilde kullanın. Özellikle hassas veya yanıltıcı bilgilere erişim sağlayan soruları sormaktan kaçının.

İfade değişiklikleriyle oynayın:

Modelin yanıtlarını daha etkili hale getirmek için ifade değişiklikleri yapabilirsiniz. Farklı kelimeler kullanarak veya cümleleri yeniden düzenleyerek daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.

Unutmayın ki ChatGPT gibi dil modelleri otomatikleştirilmiş sistemlerdir ve sonuçları kullanıcı tarafından dikkatli bir şekilde değerlendirilmelidir. Doğru yanıtlar almak için deneme yanılma yöntemini kullanarak modeli en iyi şekilde nasıl kullanabileceğinizi keşfetmek önemlidir."

Bu da benim yapay zekâ yardımı ile yazdığım ilk makale denemem olsun.

Elbette siber alemde ChatGPT tek değil. Rakiplerini ve ChatGPT kapsamı dışına çıkan diğer yapay zekâ uygulamalarını da bir sonraki yazımda anlatacağım.

Hayri Cem kimdir?

Hayri Cem 14 Şubat 1959 yılında İstanbul'da doğdu. Eğitimini sırasıyla aşağıdaki okullarda sürdü: Namık Kemal İlkokulu, Darüşşafaka Lisesi, Şişli Lisesi, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler fakültesi (lisans), İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi (Yüksek Lisans).

1984 yılında Türkiye'nin ilk piyasa araştırma şirketlerinden olan Bileşim International Araştırma Şirketini kurdu. 1989 yılında Türkiye'nin ilk elektronik TV İzleyici Ölçüm Araştırmalarını yapan AGB Anadolu'yu kurdu. 2000 yılında Bileşim Medya şirketini kurdu. Zaman içerisinde hisselerini AGB, Nielsen ve GfK şirketlerine sattı. 2007-2015 yılları arasında uluslararası  Nielsen araştırma şirketinin Gelişmekte Olan Ülkeler CEO'su oldu.

Emekli olduktan sonra Anadolu Üniversitesi ve Maltepe Üniversitesinde Medya Planlama, Araştırma Yöntemleri ve Dijital Dönüşüm dersleri vermektedir.

Yazarın Diğer Yazıları

Metaverse platformlarının doğuracağı yeni meslekler

Metaverse'in iş dünyasında daha fazla etkisi olacağı ve bu yeni dijital dünyada çeşitli mesleklerin doğacağı öngörülmektedir

Blockchain ve kripto para teknolojilerinin doğuracağı yeni meslekler

Blockchain teknolojisi, finans sektöründen tedarik zinciri yönetimine, dijital kimlik doğrulamadan oylama sistemlerine kadar geniş bir yelpazede sektörleri dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu dönüşüm, teknolojiyi anlayan ve uygulayabilen, aynı zamanda sektörel zorlukları ve fırsatları değerlendirebilen yeni mesleklerin ortaya çıkmasına yol açacaktır. İşte Blockchain teknolojileriyle ilişkili bazı yeni meslekler

Mühendislik alanındaki yeni meslekler

Geleneksel mühendislik alanlarına, dijital teknolojilerdeki gelişmelere paralel olarak yeni alt dallar eklenmektedir