Gün geçtikçe Yapay Zeka alanında yaşanılan gelişmeler hız kesmeden devam ediyor. Bu
alanda son dönemlerin en trend olan konu başlıklarından biri ise Generative AI. Generative
AI(GenAI), yaratıcı ve üretken içerikler oluşturabilen bir yapay zeka türünü ifade eder.
Günümüzde ücretli/ücretsiz kullanıma sunulan çok sayıda GenAI aracı bulunuyor.
gibi örnekler ise bunların en çok bilinenlerinden yalnızca 3 tanesi…
Şimdi bu araçların bazı örnek kullanım senaryolarına geçmeden önce Generative AI sistemini
biraz daha iyi anlamaya çalışalım.
Geleneksel AI sistemleri, önceden belirlenmiş kurallara dayalı olarak belirli görevleri
gerçekleştirmek üzere programlanmışlardır. Ancak GenAI, veriye dayalı olarak yeni ve orijinal
içerikler üretme yeteneğine sahiptir.
GenAI sistemleri, genellikle derin öğrenme teknikleri ve derin sinir ağları kullanılarak
oluşturulur. Bu sayede derin sinir ağları, büyük miktarda veriye dayanarak karmaşık desenleri
tanımak ve yeni verileri üretmek için öğrenme süreçleri gerçekleştirebilir. GenAI modelleri de
bu öğrenme sürecinde elde ettiği bilgileri kullanarak, girdi olarak verilen örneğe benzer yeni
örnekler üretebilir.
NOT: Ancak hiçbir GenAI aracının üretmiş olduğu çıktılara %100 olarak güvenilmemelidir! Bu
sebeple bir aracı deneyimlemeye başlamadan önce kim tarafından ve hangi amaçlar için
geliştirildiğine göz atmayı ihmal etmeyin!
GenAI kullanılarak üretilen sistemleri ise temel olarak 2 grupta inceleyebiliriz
Chatbotlar, doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenme gibi teknolojileri kullanarak kullanıcı sorularını anlamaya, cevaplar üretmeye ve mantıklı bir şekilde etkileşimde bulunmaya çalışırlar. Bir chatbot, kullanıcı tarafından sorulan bir soruyu analiz eder, anlamaya çalışır, ardından en uygun cevabı üretir ve kullanıcıya geri dönüş sağlar.
Tüm GenAI araçları isteğimizi onlarla paylaşarak başlar. Yararlandığımız yapay zeka aracına bu
isteğimizi anlatmak için kullandığımız tüm kelime ve cümle yapıları ise prompt olarak
isimlendirilir.
Günlük yaşamımızda derdimizi açık ve doğru bir şekilde anlatabilmek ne kadar önemliyse, aynı
durum Chatbotlar için de geçerli. Bize tam olarak istediğimiz cevabı verebilmeleri için ise
kullanılan bazı teknikler vardır. Gelin şimdi bunları örnekler üzerinden inceleyelim.
Bu senaryoda olduğu gibi, modelin cevaplaması için aklımıza takılan bir soruyu doğrudan
modele girdi olarak verirsek, model isteğimizi tasarlamak için ücretsiz ve kolay bir yaklaşım
sağlar. Bu tarz yazımlar, ek örnek içermediğinden dolayı küçük ve deneysel bilgi istekleri için
genellikle daha uygundur. Ancak birçok isteğimizi karşılamakta yetersiz kalabilir!
Peki başka neler yapabiliriz?
Bu senaryoda da görüldüğü gibi, modele “Bugün çok güzel zaman geçirdik!” şeklinde bir
girdi verdiğimiz zaman istediğimiz cevabı alamamız kadar doğal bir durum yok.
Ancak modele sorumuzu sormadan önce istediğimiz cevap biçimini ona çeşitli kullanım
senaryoları ile sunarak bize istediğimiz formatta cevaplar vermesini sağlayabiliriz.
Bu senaryoda ise, 2. senaryoya benzer bir şekilde modele nasıl davranmasını istediğimizi
örneklerle değil, doğrudan bir rol vererek söylüyoruz.
Model davranış biçiminde bu senaryo ile bir önceki senaryo arasındaki en temel fark ise, 2.
senaryoda alacağımız cevapların sabit olup, 3. senaryo da ise tamamen rolü gereği
verebileceği cevaplarda özgürlük tanıyoruz.
Ayrıca yukarıda da bahsedilen, metin sınıflandırma, doküman özetleme, metin üretme gibi
belirli konularda özelleştirilen dil modelleri de bulunmaktadır. İşte bunlardan bazıları:
Görsel oluşturma grubuna geldiğimizde ise burada da farklı amaçlar doğrultusunda
kullanılabilen çeşitli araçlar olduğunu görürüz. Bunların en çok kullanılanlarını düşünürsek ise
karşımıza yine 4 temel ana başlık çıkıyor.
Yukarıda üretilen çıktı gerçekten istediğimiz bir sonuç mu? Kısa promptlar yazarak istediğimiz
sonuçlara ulaşmak için oldukça şanslı olmamız gerekir.
Yukarıdaki görsel kahve içen bir adamı bizim için resmediyor ancak bu aksiyonun nasıl bir
ortamda olmasını istiyorduk veya görselde olmasını istediğimiz başka detaylar da var mı? Bir
de şu örneğe bakalım