GPT’nin Öğrenmiş Olabileceği Yedi Konu Başlığı
Merakımdan dolayı GPT’nin ne üzerine çalışmış olabileceğini merak ettim. Basitçe öğrenilmiş veri ve tipler aramak biraz sıkıcı göründü, bu yüzden doğal dil işleme araştırmalarının hangi tür sorunlarla ilgilendiğini araştırdım.
Papers with Code websitesi, “dünya çapında araştırmacıların aynı sorunu incelediği” anlamına gelen 583 doğal dil işleme araştırma konusunu sınıflandırıyor. GPT’nin kapsamlı içeriğiyle öğrendiği küçük bir müfredatın bu tür sorunları içerdiği muhtemeldir.
Bunlar arasından günlük hayatla yakından ilgili olan yedi konu başlığını seçtim.
Veriden Metin Üretimi
Bu araştırma konusu, yaygın olarak karşılaşılan “tablo” verilerinden açıklayıcı metin üretmeyi içerir. Bu, benim gibi veri analistlerinin üretkenliği için gerekli bir çalışmadır ve aynı zamanda işleri etkileyen bir çalışmadır (GPT’nin işleri etkileyen tek şey olduğunu düşünmüyorum, değil mi?).
Veriyi açıklamak ve yorumlamak, makineler için çok özgürce hayal etme veya amaç enjekte etme durumunda zor olabilir. Her şeyden önce, doğru bir şekilde ifade edilmelidir. Ve bu açıklama basit değildir. Açıklaması yapılacak konunun ne olduğu, hangi noktaya odaklanılacağı ve netliği artırmak için hangi ifadelerin kullanılacağı gibi çeşitli alt konuları aynı anda çözmelidir.
Metin Stili Dönüşümü
Ses çalışmalarında “ses taklidi” varsa, doğal dil işlemede “stil dönüşümü” vardır. Örneğin, cümlenin aynı anlamını korurken farklı konuşmacıların tarzını değiştirme tekniğidir.
“Rahat bir ton”u “öfkeyle konuşmaya”, “erkek tarzı”nı “kadın konuşmacının tarzına” ve “çocuksu kelimeler ve cümleler”i “yetişkin dilbilgisi”ne dönüştürebilirsiniz.
Örneğin, Elon Musk’ın SpaceX hakkındaki teknik açıklamasını Harry Potter’ın konuşma tarzına dönüştürmek bir cümlenin anlamını korurken farklı konuşmacıların tarzını değiştirme tekniğidir.
Klinik Dil Çevirisi
Hafif bir soğuktan öteye giden semptomlarımız olsa bile, anadilimizde bir doktorun teşhisini duysak bile, sanki yabancı bir dil gibi gelebilir. Bu boşluğu kapatmak için, genel halkın anlayabileceği bir dile özel terimlerle dolu tıbbi metinleri çeviren bir araştırma alanı bulunmaktadır.
Amaç Sınıflandırması
Basitçe söylemek gerekirse, birinin net bir şekilde ifade etmese bile ne demek istediğini anlamanın bir çalışmasıdır. Örneğin, bir ticaret hizmetinde, birinin satın alma yapmak isteyip istemediğini, daha pahalı bir aboneliğe yükseltmek isteyip istemediğini veya aboneliği iptal etmek isteyip istemediğini belirlemeye yardımcı olabilir. Eğer bir sohbet botuysa, kullanıcı tarafından bırakılan birkaç kelimeye dayanarak ilgili konuları belirleyebilir ve kullanıcının faydalı bulabileceği bilgileri önerebilir.
Hikaye Tamamlama
Bu araştırma, hikayenin eksik kalan kısımlarını tamamlamayı hedefler, hatta hikayenin kusursuzca tamamlanmamış olması durumunda bile. Bu sadece sonuç değil, ana metnin eksik kısımlarını tahmin etmek ve sorunsuz bir şekilde bağlantı kurmak da dahil olabilir. Hikayede çok fazla teknik terim bulunuyorsa veya çok fazla arka plan bilgisi gerektiriyorsa, okuyucuların hikayeyi takip etmelerine yardımcı olmak için açıklamalar sağlanabilir.
Bu araştırmanın faydası sadece romanlarla sınırlı değildir ve günlük hayatta da uygulanabilir. Birçok insan, başkalarının zaten bildiğini varsayarak “bilgi laneti”ne kurban gider. Hikaye Tamamlama modeli, insanlar arasında bilgi aracı olarak müdahale edebilirse yardımcı olabilir.
Görsel Anlatım
Manhattan İstasyonu’ndan bir kişinin koştuğu bir resim verilmiş olsa, aşağıdaki şekillerde iki farklı açıklama yazılabilir.
- “Manhattan İstasyonu’nun 2. çıkışında bir kişi koşuyor. Yanında bir ağaç, bir yol ve bir araba var.”
- “Bugün yine geç kaldı.”
İnsanlar, bu şekilde tek bir resimden bağlamı anlayabilir ve bir hikaye oluşturabilirler. Ancak yapay zeka için bu zor bir görevdi. Ve birden fazla resmi tutarlı bir hikayeyle bağlamak için bağlam sağlamak ve sonunda cümleler oluşturmak, Görsel Anlatım araştırmasında başka bir seviyedir.
Kavramdan Metin Üretimi
“Kavram temelli metin üretimi”, daha önce bahsedilen “Hikaye Tamamlama”dan biraz farklıdır. Bir hikayeyi tamamlama araştırması boş bir bağlamı doldururken, bu kez tanımlanan birkaç kelimeyle makul bir cümle oluşturur.
Bu sefer GPT4’e de bir görev verdim. Dört kelimeyle bir cümle yapmasını istedim: “sabah, kahve, ekmek, metro.” Bu artık GPT için kolay bir görev gibi görünüyor.
Erken sabah kalktı, kendine bir fincan kahve doldurdu, sıcak ekmekten bir ısırık aldı ve işe gitmek için metro istasyonuna doğru yola çıktı.
Bu makaleden seçilen içerikler çeşitli araştırma konularından sadece birkaç tanesidir. Doğal dil işleme dışında yapay zeka araştırma alanı, konuşma tanıma, görüntü/video oluşturma ve daha fazlasını içerir ve sınırsızdır. Şimdiye kadar yapılan araştırmaları gözden geçirerek ve “Bu türleri öğrendim, bu tür sorularla genişletebilirim” düşüncesiyle beyin fırtınası yapabilirsiniz. Ayrıca, harika fikirler keşfetmek için bu siteyi ziyaret etmeyi de unutmayın.