07 Ağu 2025·8 dk
GPT-1’den GPT-4’e: OpenAI’nin GPT Modellerinin Tarihçesi
OpenAI’nin GPT modellerinin GPT-1’den GPT-4o’ya kadar tarihini keşfedin; her neslin dil anlayışı, kullanılabilirlik ve güvenlik alanında nasıl ilerlediğini görün.
OpenAI’nin GPT modellerinin GPT-1’den GPT-4o’ya kadar tarihini keşfedin; her neslin dil anlayışı, kullanılabilirlik ve güvenlik alanında nasıl ilerlediğini görün.
GPT modelleri, bir metin dizisinde bir sonraki kelimeyi tahmin etmek üzere tasarlanmış büyük dil modelleri ailesidir. Büyük miktarda metin okurlar, dilin kullanımındaki örüntüleri öğrenirler ve bu örüntüleri yeni metin üretmek, soruları yanıtlamak, kod yazmak, belgeleri özetlemek ve çok daha fazlası için kullanırlar.
Kısaltma temel fikri açıklar:
Bu modellerin nasıl evrildiğini anlamak, neler yapıp yapamayacaklarını ve neden her neslin yeteneklerinde sıçrama gibi hissettirdiğini açıklamaya yardımcı olur. Her sürüm model boyutu, eğitim verisi, amaçlar ve güvenlik çalışmaları hakkında alınan teknik seçimlerin ve ödünlerin bir yansımasıdır.
Bu makale kronolojik, yüksek düzey bir genel bakış sunar: erken dil modellerinden ve GPT-1’den, GPT-2 ve GPT-3’e, talimat ayarlaması ve ChatGPT’ye ve son olarak GPT-3.5, GPT-4 ve GPT-4o ailesine kadar. Yol boyunca ana teknik eğilimlere, kullanım modellerinin nasıl değiştiğine ve bu değişikliklerin büyük dil modellerinin geleceği hakkında ne anlattığına bakacağız.
GPT öncesinde, dil modelleri zaten NLP araştırmasının temel bir parçasıydı. Erken sistemler n‑gram modelleri idi; sabit bir pencereden önceki kelimelere bakarak basit sayımlar üzerinden bir sonraki kelimeyi tahmin ederlerdi. Yazım düzeltme ve temel otomatik tamamlama gibi işlevleri desteklediler ama uzun menzilli bağlam ve veri seyrekliği ile başa çıkmakta zorlandılar.
Sonraki büyük adım sinirsel dil modelleri oldu. Beslemeli ağlar ve daha sonra tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), özellikle LSTM ve GRU’lar, dağıtık kelime temsilleri öğrendi ve daha uzun dizileri teorik olarak işleyebildi. Aynı dönemde word2vec ve GloVe gibi modeller kelime gömme yöntemlerini popülerleştirdi ve ham metinden denetimsiz öğrenmenin zengin anlamsal yapı yakalayabileceğini gösterdi.
Ancak RNN’ler eğitimde yavaştı, paralelleştirme zordu ve çok uzun bağlamlarla hâlâ zorlanıyordu. 2017 tarihli “Attention Is All You Need” makalesi ile gelen kırılma, transformer mimarisini tanıttı. Transformer’lar özyineleme (recurrence) yerine öz-dikkat (self-attention) kullanarak dizideki herhangi iki konumu doğrudan bağlamayı mümkün kıldı ve eğitimi yüksek oranda paralelleştirdi.
Bu, dil modellerini RNN’lerin yapabileceğinin çok ötesine ölçeklendirmenin yolunu açtı. Araştırmacılar, internet ölçekli büyük metin korpuslarında bir sonraki token’ı tahmin edecek şekilde eğitilmiş tek bir büyük transformer’ın sözdizimini, anlamı ve hatta bazı yönlerde akıl yürütme yeteneklerini görev‑özgü denetimsiz olarak öğrenebileceğini görmeye başladılar.
OpenAI’ın kilit fikri bunu üretici ön eğitim (generative pre-training) olarak formüle etmekti: önce geniş, internet ölçekli bir korpus üzerinde bir decoder-only transformer eğit, sonra aynı modeli minimum ek eğitimle aşağı yönlü görevlere uyarlamak. Bu yaklaşım, birçok dar model yerine tek bir genel amaçlı model vaadi sundu.
Bu kavramsal değişim—küçük, görev-özel sistemlerden geniş, üretici olarak önceden eğitilmiş transformer’a—ilk GPT modelinin ve onu izleyen tüm GPT serisinin sahasını hazırladı.
2018’de yayımlanan GPT-1, OpenAI’ın bugün bildiğimiz GPT serisine doğru ilk adımıydı. 117 milyon parametreye sahipti ve 2017’de Vaswani ve arkadaşlarının tanıttığı Transformer mimarisi üzerine inşa edilmişti. Daha sonraki standartlara göre küçük olsa da, sonraki tüm GPT modellerinin izlediği temel reçeteyi netleştirdi.
GPT-1 şu basit ama güçlü fikirle eğitildi:
Ön eğitim için GPT-1, BooksCorpus ve Wikipedia benzeri kaynaklardan çekilen metinlerde bir sonraki token’ı tahmin etmeyi öğrendi. Bu amaç—bir sonraki kelime tahmini—insan etiketleri gerektirmiyordu; modelin dil, üslup ve gerçekler hakkında geniş bilgi edinmesini sağladı.
Ön eğitimden sonra aynı model, duygu analizi, soru‑yanıtlama, metinsel çıkarım gibi klasik NLP kıyaslamalarında ince ayar yapıldı. Küçük bir sınıflandırıcı başlığı eklendi ve bütün model (veya çoğu) etiketli veri setlerinde uçtan uca eğitildi.
Metodolojik olarak kilit nokta şuydu: aynı ön‑eğitimli model, birçok göreve hafifçe uyarlanabiliyordu; her görev için sıfırdan ayrı bir model eğitmeye gerek yoktu.
Görece küçük boyutuna rağmen GPT-1 birkaç etkili içgörü sundu:
GPT-1, zaten sıfır‑atış (zero-shot) ve az‑atış (few-shot) genelleme belirtileri gösteriyordu, ancak bu henüz ana tema değildi. Çoğu değerlendirme hâlâ her görev için ayrı ince ayar yapılmasına dayanıyordu.
GPT-1 tüketici amaçlı dağıtıma veya geniş geliştirici API’sine yönelmemişti. Bunu araştırma düzeyinde bırakan birkaç faktör vardı:
Yine de GPT-1, geniş metin korpuslarında üretici ön‑eğitimin ve ardından basit görev-özel ince ayarın şablonunu kurdu. Daha sonraki her GPT modeli, bu ilk jeneratif ön‑eğitimli transformer’ın ölçeklenmiş, rafine edilmiş ve gittikçe daha yetenekli birer evladı olarak görülebilir.
2019’da yayımlanan GPT-2, gerçekten küresel dikkat çeken ilk GPT oldu. Orijinal GPT-1 mimarisini 117 milyon parametreden 1.5 milyar parametreye çıkararak bir transformer dil modelinin basit ölçeklendirmesiyle ne kadar yol alınabileceğini gösterdi.
Mimari olarak GPT-2, GPT-1’e çok benziyordu: büyük bir web korpusu üzerinde sonraki token tahmini ile eğitilmiş decoder-only transformer. Ana fark ölçekti:
Bu büyüme akıcılığı, daha uzun pasajlarda tutarlılığı ve prompt’ları özel eğitim olmadan takip etme yeteneğini önemli ölçüde geliştirdi.
GPT-2, birçok araştırmacıyı "yalnızca" sonraki token tahmin etmenin neler yapabileceği konusunda yeniden düşünmeye itti.
Hiç ince ayar yapmadan GPT-2 şu tür sıfır‑atış görevleri yapabiliyordu:
Prompt’a birkaç örnek eklenince (az‑örnek), performans genellikle daha da iyileşti. Bu, büyük dil modellerinin bağlam içindeki örnekleri geçici bir programlama arayüzü gibi kullanarak geniş görevleri içsel olarak temsil edebileceğini işaret ediyordu.
Etkileyici üretim kalitesi, büyük dil modelleri etrafında ilk büyük kamu tartışmalarını tetikledi. OpenAI başlangıçta tam 1.5B modeli yayınlamayı erteledi ve şu endişeleri gerekçe gösterdi:
Bunun yerine OpenAI aşamalı bir yayın stratejisi benimsedi:
Bu kademeli yaklaşım, risk değerlendirmesi ve izleme merkezli erken bir Yapay Zeka konuşlandırma politikası örneğiydi.
Küçük GPT-2 denetimleri bile bir açık kaynak dalgasına yol açtı. Geliştiriciler modelleri yaratıcı yazarlık, kod tamamlama ve deneysel sohbet botları için ince ayar yaptı. Araştırmacılar önyargı, olgusal hatalar ve hata kipleri üzerinde çalışmalar yürüttü.
Bu deneyler, birçok kişinin büyük dil modellerine bakışını değiştirdi: niş araştırma objelerinden genel amaçlı metin motorlarına dönüşüm. GPT-2’nin etkisi, GPT-3, ChatGPT ve daha sonra gelen GPT-4 sınıfı modellerin kabulünü ve tartışmasını şekillendirdi.
2020’de gelen GPT-3, 175 milyar parametreyle manşet oldu—GPT-2’ye göre 100×’den fazla büyük bir atılım. Bu sayı, ezberleme gücünü simgelerken, daha da önemlisi daha önce görülmemiş davranışları tetikledi.
GPT-3 ile tanımlayıcı keşif bağlam içi öğrenme idi. Modele yeni görevler öğretmek için ağırlıklarını ince ayar etmek yerine, prompt’a birkaç örnek yapıştırmak yeterliydi:
Model ağırlıklarını güncellemiyordu; prompt’u geçici bir eğitim seti gibi kullanıyordu. Bu, sıfır‑atış, bir‑atış ve az‑atış promptlamayı ve kod veya model değiştirmeye gerek kalmadan istenen davranışı elde etmeye yönelik ilk prompt mühendisliği dalgasını başlattı.
GPT-2’nin indirilebilir ağırlıklarının aksine, GPT-3 büyük ölçüde bir ticari API aracılığıyla sunuldu. OpenAI 2020’de OpenAI API’nin özel betasını başlatarak GPT-3’ü geliştiricilerin HTTP üzerinden çağırabileceği genel amaçlı bir metin motoru olarak konumlandırdı.
Bu, büyük dil modellerini niş araştırma eşyasından geniş bir platforma dönüştürdü. Kendi modellerini eğitmek yerine girişimler ve işletmeler bir API anahtarıyla prototip oluşturup token başına ücret ödeyerek fikirlerini deneyebildiler.
Erken benimseyenler kısa sürede daha sonra standart hale gelecek kalıpları denediler:
GPT-3, tek bir genel modelin—API üzerinden erişilebilir—çok çeşitli uygulamaları güçlendirebileceğini göstererek ChatGPT ve sonraki GPT-3.5 ile GPT-4 sistemlerine zemin hazırladı.
Bazı GPT‑3 tabanlı modeller yalnızca internet‑ölçekli metin üzerinde sonraki token tahmini amacıyla eğitilmişti. Bu amaç, örüntüleri sürdürmede iyiydi ama insanların istemekte olduğu şeyi her zaman yapmıyordu. Kullanıcılar genellikle şu sorunlarla karşılaşıyordu:
Araştırmacılar, kullanıcı beklentileri ile model davranışı arasındaki bu boşluğa hizalanma problemi dedi: modelin davranışı insan niyetleri, değerleri veya güvenlik beklentileriyle güvenilir şekilde eşleşmiyordu.
OpenAI’ın InstructGPT (2021–2022) bir dönüm noktasıydı. Yalnızca ham metinle eğitmenin ötesine geçilip GPT-3’ün üzerine iki önemli aşama eklendi:
Bunun sonucunda modeller:
Kullanıcı çalışmalarında, daha küçük InstructGPT modelleri çoğu zaman çok daha büyük temel GPT-3 modellerinden tercih edildi; bu da hizalama ve arayüz kalitesinin ham ölçekten daha önemli olabileceğini gösterdi.
ChatGPT (2022 sonu), InstructGPT yaklaşımını çoklu tur diyaloga genişletti. Temelde GPT-3.5 sınıfı bir modeldi ve sohbet verileri üzerinde SFT ve RLHF ile ince ayarlandı.
API veya geliştiricilere yönelik bir playground yerine OpenAI şunları sundu:
Bu, teknik olmayan kullanıcıların da girişini kolaylaştırdı. Prompt mühendisliği bilgisi, kod veya yapılandırma gerekmeden sadece yazarak cevap almak mümkün hale geldi.
Sonuç, yılların transformer araştırması ve hizalama çalışmaları üzerine inşa edilmiş teknolojinin tarayıcıya sahip herkese açılmasıydı. Talimat ayarlaması ve RLHF sistemin işbirlikçi ve nispeten güvenli hissetmesini sağlarken sohbet arayüzü araştırma modelini küresel bir ürüne dönüştürdü.
GPT-3.5, büyük dil modellerinin çoğunlukla araştırma merakından çıkarak günlük yardımcı araçlar haline geldiği anı işaretler. GPT-3 ve GPT-4 arasında yer aldı, ancak gerçek önemi erişilebilirlik ve pratiklikteydi.
Teknik olarak GPT-3.5, GPT-3 mimarisini daha iyi eğitim verisi, güncellenmiş optimizasyon ve yaygın talimat ayarlaması ile rafine etti. text-davinci-003 ve sonrasında gpt-3.5-turbo gibi modeller, GPT-3’e kıyasla talimatları daha güvenilir takip etti, daha güvenli yanıtlar verdi ve çok turlu diyaloglarda daha tutarlı davrandı.
Bu, GPT-3.5’i GPT-4’e doğru doğal bir ara adım haline getirdi: günlük görevlerde daha iyi akıl yürütme, uzun promptları daha iyi ele alma ve daha stabil sohbet davranışı, ancak GPT-4’ün getireceği tam karmaşıklık ve maliyet sıçraması olmadan.
2022 sonlarında ChatGPT’nin ilk genel sürümü GPT-3.5 sınıfı bir modelle sunuldu ve RLHF ile ince ayarlandı. Bu, modelin:
büyük ölçüde geliştirdi.
Birçok kullanıcı için ChatGPT, büyük dil modeliyle ilk elden deneyim oldu ve “AI sohbetin” nasıl hissettirmesi gerektiğine dair beklentileri belirledi.
OpenAI, gpt-3.5-turbo modelini API üzerinden sunduğunda fiyat, hız ve yetenek arasında cazip bir denge sağladı. Önceki GPT-3 modellerinden daha ucuz ve hızlıydı; yine de talimat takibi ve diyalog kalitesi daha yüksekti.
Bu denge gpt-3.5-turbo’yu birçok uygulama için varsayılan tercih yaptı:
Böylece GPT-3.5, yeterince güçlü, ekonomik ve insan talimatlarına yakın hizalanma sunarak geniş ölçekte gerçek ürünlerin ortaya çıkmasını sağladı.
OpenAI’nin 2023’te sunduğu GPT-4, “büyük metin modeli”nden daha güçlü akıl yürütme becerilerine ve multimodal girdilere sahip genel amaçlı asistana doğru bir kaymayı işaret etti.
GPT-3 ve GPT-3.5’e kıyasla GPT-4 daha çok şunlara odaklandı:
Amiral gemisi aile arasında gpt-4 ve daha sonra maliyet ve gecikmeyi düşürmeyi amaçlayan gpt-4-turbo yer aldı.
GPT-4’ün önemli bir özelliği çokmodlu olmasıydı: metin girişinin yanı sıra görüntüleri de kabul edebiliyordu. Kullanıcılar şunları yapabildi:
Bu, GPT-4’ü metin‑sınırlı bir model olmaktan çıkarıp dili iletişim aracı olarak kullanan genel bir akıl yürütme motoru gibi hissettirdi.
GPT-4, güvenlik ve hizalama üzerinde daha güçlü bir vurgu ile eğitildi ve ayarlandı:
gpt-4 ve gpt-4-turbo gibi modeller ciddi üretim kullanımları için varsayılan tercih oldu: müşteri destek otomasyonu, kod yardımcıları, eğitim araçları ve bilgi aramaları gibi alanlarda. GPT-4, daha sonra verimlilik ve gerçek‑zamanlı etkileşim üzerine ilerleyen GPT-4o ailesi için de temel iyileştirmeleri sağladı.
GPT-4o ("omni") en yüksek başarıyı hedefleyen yaklaşımdan ziyade "hızlı, uygun maliyetli ve her zaman açık" olana doğru bir kaymayı temsil eder. GPT-4 düzeyinde kalite sunarken çalıştırma maliyetini ve gecikmeyi önemli ölçüde düşürmek üzere tasarlanmıştır.
GPT-4o metin, görsel ve sesi tek bir modelde birleştirir. Ayrı bileşenleri birbirine bağlamak yerine şunları yerel olarak işler:
Bu entegrasyon gecikmeyi ve karmaşıklığı azaltır. GPT-4o neredeyse gerçek zamanlı cevap verebilir, yanıtlarını akarken iletebilir ve bir konuşma içinde modaliteler arasında sorunsuz geçiş yapabilir.
GPT-4o’nun ana tasarım hedeflerinden biri verimliliktir: dolar başına daha iyi performans ve istek başına daha düşük gecikme. Bu sayede OpenAI ve geliştiriciler:
Bunun sonucu olarak bir zamanlar yüksek ücretli API’lerle sınırlı kalan yetenekler öğrencilere, hobilere, küçük girişimlere ve AI ile ilk kez denemek isteyen ekiplere de açıldı.
GPT-4o mini erişilebilirliği daha da ilerletir; en yüksek tepe yeteneğin bir kısmını feda ederek hız ve çok düşük maliyet sunar. Uygun olduğu kullanım örnekleri:
4o mini ekonomik olduğu için geliştiriciler onu uygulamalara, müşteri portallarına, dahili araçlara veya düşük bütçeli servislere daha rahat gömebilirler.
Birlikte GPT-4o ve GPT-4o mini, gelişmiş GPT özelliklerini gerçek zamanlı, konuşmaya dayalı ve çokmodlu kullanım durumlarına genişletir ve kimlerin bu teknolojilerden yararlanabileceğini arttırır.
Her GPT neslinde birkaç teknik akım tekrar eder: ölçek, geri bildirim, güvenlik ve uzmanlaşma. Bunlar, her yeni sürümün neden sadece daha büyük değil niteliksel olarak farklı hissettirdiğini açıklar.
GPT ilerlemesinin arkasındaki kilit keşiflerden biri ölçekleme yasalarıdır: model parametreleri, veri boyutu ve hesaplamayı dengeli şekilde artırdıkça performans birçok görevde düzgün ve öngörülebilir biçimde iyileşir.
Erken modeller şunu gösterdi:
Bu, sistematik bir yaklaşıma yol açtı:
Ham GPT modelleri güçlü ama kullanıcı beklentilerine kayıtsız olabilir. RLHF onları yardımcı asistanlara dönüştürür:
Zamanla bu, talimat ayarlaması + RLHF kombinasyonuna dönüştü: önce çok sayıda talimat–yanıt çiftiyle ince ayar, sonra davranışı rafine etmek için RLHF. ChatGPT tarzı etkileşimlerin temelini bu süreç oluşturur.
Yetenekler arttıkça, sistematik güvenlik değerlendirmeleri ve politika uygulaması gereksinimi de büyüdü.
Teknik yaklaşımlar arasında şunlar vardır:
Bu mekanizmalar tekrarlı olarak iyileştirilir: yeni değerlendirmeler hata kiplerini keşfeder, bu da eğitim verisine, ödül modellerine ve filtrelere geri besleme sağlar.
Başlangıçta tek bir “amiral gemisi” model ve birkaç daha küçük varyant etrafında dönen bir yaklaşım vardı. Zamanla eğilim, farklı kısıtlar ve kullanım durumları için optimize edilmiş model aileleri yönünde değişti:
Altında yatan, ortak taban mimarileri ve eğitim boru hatlarıdır; ardından hedeflenmiş ince ayar ve güvenlik katmanları ile bir portföy üretilir. Bu çok‑model stratejisi bugün GPT evriminin belirleyici teknik ve ürün eğilimlerinden biridir.
GPT modelleri dil tabanlı AI’yı niş bir araştırma aracından birçok insan ve kuruluşun üzerine inşa ettiği altyapıya dönüştürdü.
Geliştiriciler açısından GPT modelleri esnek bir “dil motoru” gibi davranır. Kuralları el ile kodlamak yerine doğal dil promptları gönderilir ve metin, kod veya yapılandırılmış çıktılar alınır.
Bu yazılım tasarımını değiştirdi:
Sonuç olarak birçok ürün artık GPT’yi bir eklenti yerine çekirdek bileşen olarak kullanıyor.
Şirketler GPT modellerini dahili ve müşteri odaklı ürünlerde kullanıyor.
Dahili olarak ekipler destek triage’ını otomatikleştiriyor, e‑postaları ve raporları taslaklıyor, programlama ve QA’ya yardımcı oluyor ve belgeleri analiz ediyor. Dışa dönük olarak GPT sohbet botları, üretkenlik araçlarında yardımcı pilotlar, kod asistanları, içerik ve pazarlama araçları ve finans, hukuk, sağlık gibi alanlara özgü copilots’lar oluşturuluyor.
API’ler ve barındırılan ürünler, gelişmiş dil özelliklerini altyapı yönetmeden veya model eğitmeden eklemeyi mümkün kılarak küçük ve orta ölçekli kuruluşların önünü açtı.
Araştırmacılar fikir üretmek, deneyler için kod üretmek, makale taslaklamak ve doğal dilde hipotezleri keşfetmek için GPT kullanıyor. Eğitimciler ve öğrenciler açıklamalar, alıştırma soruları, rehberlik ve dil desteği için GPT’den yararlanıyor.
Yazarlar, tasarımcılar ve içerik üreticileri GPT’yi taslaklama, fikir üretme, dünya‑kurma ve metinleri cilalamada işbirlikçi bir araç olarak kullanıyor; model yerine kişinin yerini almak yerine keşfi hızlandırıyor.
GPT modellerinin yayılması ciddi kaygıları da beraberinde getiriyor. Otomasyon bazı işleri değiştirebilir veya yerinden edebilirken, diğer işler için talep artışı ortaya çıkabilir ve çalışanları yeni becerilere yönlendirebilir.
Eğitim verisi insan verisi olduğundan, modeller önyargıları yansıtabilir ve çoğaltabilir. Ayrıca inandırıcı ama yanlış bilgi üretme veya spam, propaganda gibi yanlış kullanım riskleri de mevcut.
Bu riskler hizalama teknikleri, kullanım politikaları, izleme ve tespit/provenans araçları üzerinde çalışılmasına yol açtı. Güçlü yeni uygulamalar ile güvenlik, adalet ve güven arasındaki dengeyi sağlamak devam eden bir meydan okumadır.
GPT modelleri daha yetenekli oldukça temel sorular "onları inşa edebilir miyiz?"den "nasıl inşa, dağıtım ve yönetişim yapmalıyız?"a kayıyor.
Verimlilik ve erişilebilirlik. GPT-4o ve GPT-4o mini, yüksek kaliteli modellerin düşük maliyetle, daha küçük sunucularda hatta kişisel cihazlarda çalıştırılabileceği bir geleceğe işaret ediyor. Temel sorular:
Kişiselleştirme ama aşırı uyumlama olmadan. Kullanıcılar tercihlerini, üslubunu ve iş akışlarını hatırlayan modellere istiyor; aynı zamanda veri sızıntısı veya kişiye aşırı uyumlama olmadan. Açık sorular:
Güvenilirlik ve akıl yürütme. En iyi modeller bile hâlâ uydurma yapar, sessizce başarısız olur veya dağılımdaki değişikliklere karşı öngörülemez davranabilir. Araştırma şu konuları inceliyor:
Erişimin güvenliği ve hizalanma. Modeller araçlar ve otomasyon yoluyla ajans kazandıkça, onları insan değerleriyle hizalamak ve güncelleme sürecinde hizalamayı korumak devam eden bir sorundur. Bu kültürel çoğulculuğu da kapsar: hangi değerler kodlanıyor ve anlaşmazlıklar nasıl ele alınıyor?
Düzenleme ve standartlar. Hükümetler ve sektör grupları şeffaflık, veri kullanımı, watermarking ve olay raporlaması için kurallar hazırlıyor. Açık sorular:
Geleceğin GPT sistemleri muhtemelen daha verimli, daha kişiselleştirilmiş ve araçlar ve organizasyonlarla daha sıkı entegre olacak. Yeni yeteneklerle birlikte daha resmi güvenlik uygulamaları, bağımsız değerlendirmeler ve daha net kullanıcı kontrolleri de beklenmelidir. GPT-1’den GPT-4’e kadar olan tarih, sürekli bir ilerlemeyi gösterir; ancak teknik gelişmelerin yönetişim, toplumsal katkı ve gerçek dünya etkilerinin dikkatli ölçümü ile eş zamanlı ilerlemesi gerektiğini de vurgular.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri, bir dizide bir sonraki kelimeyi tahmin edecek şekilde eğitilmiş büyük sinir ağlarıdır. Bu şekilde, geniş metin kütüphaneleri üzerinde çalıştırıldıklarında dil bilgisi, üslup, gerçekler ve akıl yürüten örüntüleri öğrenirler. Eğitildikten sonra şunları yapabilirler:
Tarihi bilmek şunları netleştirir:
Ayrıca gerçekçi beklentiler koymaya da yardımcı olur: GPT’ler güçlü örüntü öğrenicileridir; hata yapmaz birer kaynak değildirler.
Ana dönüm noktaları şunlardır:
Talimat ayarlaması ve RLHF modelleri insanların istedikleri şekilde daha güvenilir hale getirir.
Birlikte, daha yardımcı ve net cevaplar, tehlikeli istekleri reddetme eğilimi ve küçük, hizalanmış modellerin bazen büyük, hizalanmamış olanlardan daha işe yarar olması elde edilir.
GPT-4, önceki modellere göre birkaç önemli fark taşır:
GPT-4o ve GPT-4o mini, hız, maliyet ve gerçek zamanlı kullanım için optimize edilmişlerdir:
Bunlar gelişmiş GPT özelliklerini daha geniş kullanıcılar ve daha çok uygulama için ekonomik hale getirir.
Geliştiriciler GPT modellerini şöyle kullanır:
API erişimi sayesinde takımlar kendi büyük modellerini eğitmek veya barındırmak zorunda kalmadan bu yetenekleri ürünlerine entegre edebilirler.
Güncel GPT modellerinin önemli sınırlamaları vardır:
Geleceğe yönelik eğilimler şunlardır:
Makalenin önerdiği pratik rehberler:
Bu değişiklikler GPT-4’ü yalnızca bir metin üreteci olmaktan çıkartıp genel amaçlı bir asistana yaklaştırdı.
Kritik kullanımlarda çıktılar doğrulanmalı, retrieval ve doğrulayıcılar gibi araçlarla desteklenmeli ve insan denetimi ile eşleştirilmelidir.
Yön, daha yetenekli ama daha kontrollü ve hesap verebilir sistemlere doğru olacaktır.
GPT’leri etkili kullanmak, onların güçlü yanlarını güvenlik önlemleri ve iyi ürün tasarımıyla birleştirmeyi gerektirir.