GPT'den Çok Modlu Yapay Zeka'ya: Modern Yapay Zeka Yeteneklerini Anlamak

OpenAI 2018'de GPT'yi (Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü) tanıttığında, AI araştırma topluluğunun dışında çok az kişi bunun teknolojiyle ilişkimizi ne kadar dramatik bir şekilde yeniden şekillendireceğini tahmin edebilirdi. Çeşitli internet metinleri üzerinde eğitilen orijinal GPT modeli, basit istemlerden tutarlı, bağlamsal olarak alakalı metin üretmede şaşırtıcı yetenekler gösterdi.
GPT'yi devrim niteliğinde yapan şey sadece boyutu değildi (o zamanlar 117 milyon parametresi muazzam görünse de), aynı zamanda altta yatan mimarisiydi. Google araştırmacılarının "Dikkat Tek İhtiyacınız" makalesinde tanıttıkları dönüştürücü model, metin gibi ardışık verileri işlemede dikkate değer derecede etkili olduğunu kanıtladı. Jetonları birbiri ardına işleyen önceki yinelemeli sinir ağlarının aksine, dönüştürücüler kendi dikkat mekanizmaları aracılığıyla tüm dizileri aynı anda analiz edebiliyordu.
Bu paralel işleme yalnızca eğitim sürelerini hızlandırmakla kalmadı, aynı zamanda modelin metindeki uzun menzilli bağımlılıkları daha iyi yakalamasını sağladı. Aniden, AI paragraflar önce bahsedilenleri "hatırlayabildi" ve daha uzun çıktılar arasında tematik tutarlılığı koruyabildi. İlk kez makine tarafından üretilen metinler gerçek anlamda insan benzeri olmaya başladı.

GPT bir kavram kanıtıysa, GPT-2 halkın yapay zekanın potansiyelini kavramaya başladığı andı. 2019'da 1,5 milyar parametreyle yayınlanan GPT-2, o kadar ikna edici metinler üretti ki OpenAI başlangıçta potansiyel kötüye kullanım endişelerini dile getirerek tam sürümünü erteledi. Model tutarlı haber makaleleri yazabilir, ikna edici argümanlar üretebilir ve hatta tutarlı karakterler ve olay örgüsü olan kurgusal hikayeler üretebilirdi.
Ancak gerçek dönüm noktası 2020'de GPT-3 ile geldi. 175 milyar parametreyle (GPT-2'den 100 kat daha büyük) yeteneklerde kuantum sıçramasını temsil ediyordu. Model, araştırmacıların "ortaya çıkan yetenekler" dediği şeyleri sergiledi; açıkça eğitilmemiş ancak ölçek ve çeşitli verilere maruz kalma yoluyla geliştirilmiş yetenekler.
Belki de en dikkat çekici olanı, GPT-3'ün ilkel "az atışlı öğrenme" yetenekleri göstermesiydi. İstemde yalnızca birkaç örnekle çeviri, özetleme veya hatta temel kodlama gibi yeni görevlere uyum sağlayabiliyordu. Yapay zeka alanı, ölçeğin yalnızca performansı kademeli olarak iyileştirmediğini, aynı zamanda bu sistemlerin neler yapabileceğini temelden değiştirdiğini fark etmeye başladı.

GPT-3 ne kadar etkileyici olsa da, yine de gerçek dışı, önyargılı veya uygunsuz olabilecek metinler üretti. Bir sonraki atılım, modelleri büyütmekle ilgili değildi, onları insan değerleri ve niyetiyle daha uyumlu hale getirmekle ilgiliydi.
İnsan Geribildiriminden Güçlendirme Öğrenimi'ne (RLHF) girin. Bu eğitim metodolojisi, model çıktılarını derecelendiren ve yapay zekanın hangi yanıtların yararlı, doğru ve zararsız olduğunu anlamasına yardımcı olan bir geribildirim döngüsü oluşturan insan değerlendiricileri tanıtır. ChatGPT ve Claude gibi RLHF ile eğitilen modeller, zararlı çıktıları azaltırken günlük görevler için önemli ölçüde daha yararlı olduğunu kanıtladı.
RLHF, yapay zeka geliştirme felsefesinde önemli bir değişimi işaret etti. Ham tahmin gücü artık yeterli değildi; sistemlerin insan değerlerinin nüanslarını anlamaları gerekiyordu. Bu eğitim yaklaşımı, modellerin hassas konulara uygun şekilde yanıt vermesine, uygunsuz talepleri reddetmesine ve yanlışları güvenle ifade etmek yerine belirsizliği ifade etmesine yardımcı oldu.

Metin modelleri hızla gelişirken, araştırmacılar aynı anda yapay zekanın diğer modaliteleri (görüntüler, ses ve video) nasıl anlayabileceğini araştırıyorlardı. DALL-E, Midjourney ve Stable Diffusion gibi bilgisayarlı görme modelleri ortaya çıktı ve metin açıklamalarından çarpıcı görüntüler üretebildiler.
Bu sistemler, görüntü-metin çiftlerinden oluşan geniş veri kümeleri üzerinde difüzyon modellerini eğiterek çalıştı. Görsel kavramlar ile metinsel açıklamaları arasındaki ilişkiyi öğrenerek, "Salvador Dali tarzında satranç oynayan bir kedinin gerçeküstü bir resmi" gibi komutları karşılık gelen görüntülere dönüştürebildiler.
Benzer şekilde, konuşma tanıma modelleri giderek daha doğru hale geldi ve metinden sese sistemleri insan seslerinden neredeyse ayırt edilemez hale geldi. Video üretimi, henüz erken aşamalarındayken, Runway ML'nin Gen-2 ve Google'ın Lumiere gibi sistemlerle umut verici sonuçlar göstermeye başladı.
Her modalite hızla gelişiyordu, ancak büyük ölçüde ayrı sistemler olarak kaldılar. Bir sonraki devrim, bu yeteneklerin birleştirilmesinden gelecekti.

Gerçek çok modlu yapay zekaya geçiş, araştırmacıların aynı anda birden fazla girdi türünü işleyebilen ve modaliteler arasında akıl yürütebilen sistemler geliştirmesiyle başladı. GPT-4 Vision, Claude Sonnet ve Gemini gibi modeller artık metinle birlikte görüntüleri analiz ederek çok daha doğal bir etkileşim paradigması yaratabilir.
Bu sistemler görüntülerde gördüklerini tanımlayabilir, belgelerden metin çıkarabilir, çizelgeleri ve grafikleri analiz edebilir ve hatta görsel bulmacaları çözebilir. Bir kullanıcı buzdolabındaki malzemelerin bir fotoğrafını yükleyip "Bunlarla ne pişirebilirim?" diye sorabilir. Daha sonra yapay zeka öğeleri belirler ve uygun tarifler önerir.
Gerçek çok modlu sistemleri ayrı modelleri birbirine bağlamaktan farklı kılan şey, birleşik anlayışlarıdır. Bir görüntüdeki bir öğe hakkında soru sorduğunuzda, sistem yalnızca ayrı görüntü tanıma ve ardından metin oluşturma çalıştırmaz; modaliteler arasında entegre bir anlayış geliştirir. Bu, bir memenin neden komik olduğunu açıklamak veya metin ile görüntüler arasındaki tutarsızlıkları belirlemek gibi daha karmaşık akıl yürütmeyi mümkün kılar.

Etkili çok modlu yapay zeka oluşturmak, karmaşık teknik zorlukları çözmeyi içerir. Farklı veri türlerinin temelde farklı yapıları vardır; görüntüler piksellerden oluşan mekansal ızgaralardır, ses dalga formlarından oluşur ve metin ardışık belirteçlerdir. Bu farklı formatlar arasında anlamı yakalayan birleşik bir temsil nasıl oluşturulur?
Modern çok modlu mimariler, ham verileri paylaşılan bir temsili alana dönüştüren her bir modalite için özel kodlayıcılar kullanır. Örneğin, bir görüntü, onu parçalara ayıran ve bunları yerleştirmelere dönüştüren bir görüntü dönüştürücü (ViT) tarafından işlenebilirken, metin ayrı olarak belirteçlenir ve yerleştirilir. Bu farklı yerleştirmeler daha sonra çekirdek modelin bunları birlikte işleyebileceği ortak bir alana yansıtılır.
Bu "kule ve köprü" mimarisi, modellerin çapraz modal ilişkileri öğrenmesini sağlar; dildeki kavramların görsel özelliklere veya ses kalıplarına nasıl karşılık geldiğini anlamalarını sağlar. GPT-4 Vision bir fotoğraftaki bir dönüm noktasını tanıdığında, bu görsel temsili konumun geçmişi, önemi ve bağlamı hakkındaki metinsel bilgisiyle ilişkilendirebilir.
Eğitim süreci genellikle eşleştirilmiş içeriklerden oluşan büyük veri kümelerini içerir: altyazılı resimler, transkriptli videolar ve diğer hizalanmış çok-modlu veriler. Bu hizalamalardan öğrenerek, model, ilgili kavramların modaliteler arasında vektör uzayında birbirine yakın şekilde eşlendiği bir iç temsil oluşturur.

Çok modlu yapay zekanın pratik uygulamaları, endüstrileri genel olarak dönüştürüyor:
Sağlık hizmetlerinde sistemler, tanıya yardımcı olmak için tıbbi görüntüleri hasta kayıtları ve semptomlarıyla birlikte analiz edebilir. Bir doktor bir röntgen yükleyebilir ve olası endişeler hakkında belirli sorular sorabilir ve görsel analizi tıbbi bilgiyle birleştiren içgörüler elde edebilir.
Erişilebilirlik için, çok modlu yapay zeka, görme engelli kullanıcıların ayrıntılı açıklamalar aracılığıyla görsel içeriği anlamalarına yardımcı olur ve sağır kullanıcılara konuşulan içeriğin gerçek zamanlı transkripsiyonunu ve çevirisini sağlayarak yardımcı olur.
Eğitimde, bu sistemler öğrencilerin diyagramlar, tarihi fotoğraflar veya matematiksel denklemler hakkında soru sorabilecekleri ve öğrenme stillerine göre uyarlanmış açıklamalar alabilecekleri etkileşimli öğrenme deneyimleri yaratır.
İçerik oluşturucular, tamamlayıcı varlıklar oluşturmak için çok modlu yapay zekayı kullanır; makaleler yazar ve eşleşen çizimler oluşturur veya senkronize görseller ve anlatımla eğitim videoları üretir.
E-ticaret platformları, müşterilerin beğendikleri bir ürünün resmini yükleyebilecekleri ve benzer öğeleri bulabilecekleri görsel arama uygularken, yapay zeka da eşleştirdiği temel özellikleri açıklar.
Belki de en önemlisi, çok modlu sistemler daha doğal insan-bilgisayar etkileşimi paradigmaları yaratıyor. İletişimimizi katı bilgisayar arayüzlerine uyacak şekilde uyarlamak yerine, birbirimizle doğal olarak iletişim kurduğumuz yollarla, yani kelimelerin, görüntülerin, seslerin ve jestlerin akıcı bir kombinasyonu yoluyla teknolojiyle giderek daha fazla etkileşime girebiliyoruz.

Günümüzün çok modlu yapay zeka sistemleri etkileyici yeteneklerine rağmen önemli sınırlamalara sahiptir ve önemli etik kaygılar doğurur.
Görsel anlayış, insan algısıyla karşılaştırıldığında yüzeysel kalır. Yapay zeka nesneleri tanımlayabilir ve sahneleri tarif edebilirken, insanların anında tanıdığı ince görsel ipuçlarını, mekansal ilişkileri ve kültürel bağlamı sıklıkla gözden kaçırır. Çok modlu bir yapay zekadan karmaşık bir mühendislik diyagramını açıklamasını veya bir fotoğraftaki vücut dilini yorumlamasını istediğinizde, sınırlamaları hızla belirginleşir.
Bu sistemler ayrıca eğitim verilerinde bulunan önyargıları devralır ve bazen güçlendirir. Yüz tanıma bileşenleri belirli demografik gruplarda daha kötü performans gösterebilir veya görsel akıl yürütme, görüntülerin nasıl yorumlandığına ilişkin kültürel önyargıları yansıtabilir.
Çok modlu sistemlerde, potansiyel olarak hassas görsel ve ses verilerini işledikleri için gizlilik kaygıları artar. Bir kullanıcı, yapay zekanın tanıyabileceği ve potansiyel olarak yanıtlarına dahil edebileceği arka planda kişisel bilgiler içerdiğini fark etmeden bir görüntüyü paylaşabilir.
Belki de en acil sorun, çok modlu yapay zekanın ikna edici sentetik medya oluşturma potansiyelidir; ikna edici ancak uydurma içerik oluşturmak için gerçekçi görüntüleri, videoyu ve sesi birleştiren derin sahtecilikler. Bu teknolojiler daha erişilebilir hale geldikçe toplum, medya özgünlüğü ve dijital okuryazarlık konusunda acil sorularla karşı karşıya kalıyor.

İleriye baktığımızda, yapay zeka yeteneklerinin evrimi yavaşlama belirtisi göstermiyor. Bir sonraki sınır, sadece görme ve duymayı değil, sensör entegrasyonu ve gelişmiş simülasyon yoluyla dokunma, koku alma ve tat alma duyularını da içeren gerçek anlamda çok duyulu sistemler olabilir.
Ortaya çıkan araştırmalar, algıyı eylemle birleştirerek dünyayla fiziksel olarak etkileşime girebilen robotik platformlara bağlı sistemler olan somut yapay zekayı araştırıyor. Çok modlu yapay zeka ile donatılmış bir robot, nesneleri görsel olarak tanıyabilir, sözlü talimatları anlayabilir ve çevresini buna göre yönlendirebilir.
Ayrıca, uzun süreli etkileşimler boyunca kalıcı hafızayı koruyabilen ve bağlamsal anlayış oluşturabilen yapay zeka sistemleri üzerinde erken çalışmalar görüyoruz. Her bir konuşmayı izole olarak ele almak yerine, bu sistemler kullanıcılarla sürekli bir ilişki geliştirecek, geçmiş etkileşimleri hatırlayacak ve zamanla tercihleri öğrenecek.
Belki de en dönüştürücü gelişme, karmaşık muhakeme zincirlerini farklı modalitelerde gerçekleştirebilen yapay zeka sistemleri olacak; mekanik bir problemi görebilen, fizik prensipleri hakkında muhakeme yapabilen ve görsel, metinsel ve mekansal anlayışı bütünleştiren çözümler önerebilen sistemler.
Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, uzmanlaşmış araçlar ile genel amaçlı yardımcılar arasındaki çizgi giderek belirsizleşecek ve potansiyel olarak bir insanın tanımlayabileceği hemen hemen her bilgi işleme görevini esnek bir şekilde yerine getirebilen yapay zeka sistemlerine yol açacaktır.

Yalnızca metin içeren GPT modellerinden günümüzün karmaşık çok modlu sistemlerine doğru yolculuk, insanlık tarihindeki en hızlı teknolojik evrimlerden birini temsil ediyor. Yapay zeka, sadece yarım on yılda uzmanlaşmış araştırma araçlarından milyonlarca insanın günlük olarak etkileşim kurduğu, geniş çapta erişilebilir sistemlere dönüştü.
Bu hızlanmanın yavaşlama belirtisi yok ve muhtemelen hala yapay zeka hikayesinin ilk bölümlerindeyiz. Bu sistemler gelişmeye devam ettikçe, çalışma, öğrenme, yaratma ve iletişim kurma şeklimizi yeniden şekillendirecekler.
Geliştiriciler için çok modlu paradigma, daha sezgisel ve erişilebilir arayüzler oluşturmak için yeni olanaklar sunuyor. İşletmeler için bu teknolojiler, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirme ve müşteri deneyimlerini geliştirme fırsatları sunuyor. Bireyler için çok modlu yapay zeka, yaratıcılık, üretkenlik ve bilgiye erişim için güçlü araçlar sağlıyor.
Yine de bu gelecekte yol almak, hem yeteneklerin hem de sınırlamaların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektiriyor. En etkili uygulamalar, yapay zekanın zayıflıklarını hesaba katarak güçlü yönlerinden yararlanan ve kolektif yeteneklerimizi artıran insan-yapay zeka iş birlikleri yaratanlar olacak.
GPT'den çok modlu yapay zekaya geçiş sadece teknik bir başarı değil, teknolojiyle olan ilişkimizde temel bir değişimdir. Komutları yürüten bilgisayarlardan, bağlamı anlayan, anlamları modlar arasında yorumlayan ve insan iletişiminin zenginliği ve belirsizliğiyle etkileşime giren asistanlara geçiyoruz. Bu geçiş önümüzdeki yıllarda şaşırtıcı ve dönüştürücü yollarla gelişmeye devam edecek.