Yapay zekanın üretken dalı GenAI, son yıllarda muazzam bir gelişim gösterdi. Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlı görü ve ses işleme gibi alanlarda kaydedilen ilerlemeler sayesinde, metin, ses, görsel ve video gibi çeşitli formatlarda yeni ve özgün içerikler üretebilen üretken yapay zeka, hayatın her alanına nüfuz etti.
Üretken yapay zeka furyasına öncülük eden OpenAI’ın GPT serisi, GPT-4 ile yapay zekanın insan benzeri performans sergileme kapasitesini yeni bir düzeye taşımaya başladı. Bu evrimle birlikte, GenAI, geleneksel yapay zeka modellerinin ötesine geçerek, yaratıcılık gerektiren görevlerde insan aklını ve yeteneğini taklit edebilecek düzeyde içerikler üretebilir hale geldi.
GenAI’ın sunduğu bu yeni kabiliyetler, müzikten sanata, yazılım geliştirmeden eğitime kadar geniş bir yelpazede kullanım alanları buluyor. AI destekli araçlar, yazarların taslaklar oluşturmasını, müzisyenlerin yeni melodiler bestelemesini, sanatçıların özgün görseller yaratmasını ve yazılım geliştiricilerin daha etkin kodlama yapmasını mümkün kılarak yaratıcı süreçleri devrimleştiriyor. ChatGPT ve Copilot gibi araçlar, günlük görevlerin daha kolay tamamlanmasını sağlarken, DALL-E ve Midjourney’nin başını çektiği araçlar ise görsel sanat eserleri oluşturma gibi yaratıcı görevlerde öne çıkıyor.
Toplumun dokusunu yeniden şekillendiren dönüştürücü bir güç
Üretken yapay zekanın etkileri, bilgi yaratma ve tüketme yöntemlerimizi de temelden değiştiriyor. Gazeteciler ve içerik üreticileri için otomatize edilmiş ve geliştirilmiş içerik yaratma süreçleri sunan; eğitim alanında öğrencilere özelleştirilmiş öğrenme deneyimleri sağlayan, tıbbi görüntü analizinde doktorlara yardımcı olan ve müşteri hizmetlerinde insan benzeri empatiyle sorun çözme yeteneğine sahip yapay zeka araçları bulunuyor. Bu çeşitlilik, GenAI’ın yalnızca bir teknolojik yenilik olmadığını, aynı zamanda toplumun dokusunu yeniden şekillendiren dönüştürücü bir güç olduğunu gözler önüne seriyor.
Bu gelişmelerin yanı sıra üretken yapay zekanın sınırlılıkları ve karşılaştığı etik sorunlar da göz ardı edilemeyecek seviyede. Telif hakları ve yaratıcılık konularında ortaya çıkan soru işaretleri, yanıltıcı veya zararlı içerik üretme potansiyeli gibi riskler, konu üretken yapay zekayla çalışmak olduğunda dikkatli düzenleme, gözetimi ve eleştirel yaklaşımı zorunlu kılıyor. İçerisinde bulunduğumuz tartışmalı ortam, AI modellerinin daha etkili, erişilebilir ve etik olarak sorumlu hale getirilmesi için sürekli gelişmeye ve ilerlemeye ihtiyaç duyduğumuzu gösteriyor.
Üretken yapay zekanın geleceği parlak görünüyor ve bu teknolojinin toplumumuzu nasıl etkileyeceğine dair pek çok beklenti ve tahmin var. Yaratıcılığımızı geliştirmek, üretkenliğimizi artırmak ve çalışma ile yaşama şeklimizi iyileştirmek için GenAI’ın sunduğu kabiliyetlerden giderek daha fazla faydalanacağa benziyoruz. Önümüzdeki yıllarda, bireylerin ve kurumların GenAI araçlarına olan bağımlılığının artacağını ve bu teknolojinin insanlık için vazgeçilmez olacağını tahmin etmek zor değil. Ancak bu yolda ilerlerken, AI modellerini daha da etkili, etik ve adil bir şekilde kullanma yolunda ilerlememiz gerekiyor.
GenAI geliştirme rehberi
GenAI’ın sunduklarını beğendiyseniz, aklınıza ‘’peki bunu sıfırdan yapmak ne kadar zor’’ sorusunun gelmesi oldukça doğal. Kurumlar çeşitli yaklaşımlar kullanarak kendi GenAI modellerini oluşturabilirler. Yaygın yaklaşımlardan birisi, önceden eğitilmiş bir Büyük Dil Modeli (Large Language Model) kullanmayı ve kendi özel verilerinizi kullanarak üzerinde ince ayarlar yapmayı içeriyor. Bu karmaşık ve zaman alıcı bir süreç olsa da yüksek doğruluklu ve etkili GenAI modelleri üretilmesini sağlıyor.
Son dönemde sıkça görmeye başladığımız GenAI platformları, yapay zeka modelleri geliştirmek için yeni ve daha verimli bir yol sunuyor. GenAI platformları, kullanıcılara kod yazmak zorunda kalmadan kendi GenAI modellerini oluşturmak ve dağıtmak için ihtiyaç duydukları araçları ve kaynakları sağlıyor. Bu yöntem, kendi GenAI modellerini sıfırdan oluşturmak için gerekli uzmanlığa sahip olmayan organizasyonlar için iyi bir seçenek olabilirken, kişiselleştirme ve esneklik konularında yetersiz kalabiliyor.
Kendi GenAI’ınızı oluşturma konusunda kararlıysanız, altın soruyu kendinize sorarak başlayın: GenAI modelinizin hangi görevleri yerine getirmesini istiyorsunuz?
İhtiyaçlarınızı net bir şekilde belirledikten sonra, modelinizi eğitmek için gerekli olan verileri toplamaya başlayabilirsiniz.
İhtiyacınız olan veri türü, GenAI modelinizin gerçekleştirmesini istediğiniz belirli görevlere bağlı olarak değişkenlik gösterecektir. Örneğin, GenAI modelinizin metin oluşturmasını istiyorsanız, metin örneklerinden oluşan bir veri kümesi toplamanız gerekirken, GenAI modelinizin dilleri tercüme etmesini istiyorsanız, birden fazla dilde metin ve ya ses örneklerinden oluşan bir veri kümesi toplamanız gerekiyor.
Verilerinizi topladıktan sonra temizlemeniz ve eğitim için hazırlamanız gerekir. Bu, verilerdeki gürültüyü gidermeyi, verileri tutarlı bir şekilde biçimlendirmeyi ve verileri eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmayı içermeli. Bu şekilde GenAI’ınız anlamlı bağlamlar kurabilecek ve özelleştirilmiş cevaplar verebilecek hale gelecek. Yazımızın ilerleyen kısımlarında bunu nasıl yapabileceğinize değineceğiz.
Verileriniz hazırlandıktan sonra GenAI modelinizi eğitmeye başlayabilirsiniz. Eğitim süreci, modelin kapsamına ve karmaşıklığına bağlı olarak değişiklik gösterir fakat bir GanAI eğitim süreci genel hatları ile şu aşamalardan oluşur:
Adım 1: Bir LLM modelinin edinilmesi ve entegre edilmesi
GenAI uygulamanızı geliştirmenin ilk önemli adımı bir Büyük Dil Modeli (LLM) edinmek ve bunu entegre etmek. Bu LLM, yapay zeka sisteminizin arkasındaki güç merkezi olarak hizmet edecek ve veriler arasında GenAI’ın mantıklı bir bağlam kurmasını sağlayacak. Bunu başarmanın iki temel yolu var:
Seçenek 1: Ticari LLM modeli
Ticari LLM modellerini yapay zeka için kullanıma hazır çözümler gibi görebilirsiniz. Cohere, Mosaic ML, Anthropic, AWS Bedrock, Titan ve Google PALM gibi şirketler bu modelleri işletmelere sunuyor. Ticari bir modeli tercih GenAI modelinizin geliştirilme sürecini hızlandırabilirsiniz.
Seçenek 2: Açık kaynaklı LLM
Daha özelleştirilmiş bir yaklaşım arayanlar için Hugging Face gibi platformların açık kaynaklı LLM modelleri ekstra esneklik ve kontrol sağlıyor. Bu yaklaşım, özel gereksinimlerinizi karşılamak için ince ayar yapmanıza da olanak tanıyor. Ancak bu seçenek yalnızca ne yaptığını bilen uzmanlar tarafından tercih edilmeli.
Adım 2: Vektörlerle veri organizasyonu
LLM modelinizi belirledikten sonraki ilk adım, verilerinizi yapay zekanın anlayabileceği hale getirmek üzere düzenlemek. Bunun için veri depolama için yapılandırılmış bir çerçeve görevi gören bir vektör veritabanı kullanmanız gerekiyor.
Adım 3: Arama ve istem metodolojisi ile entegrasyon
Verileriniz vektör veritabanında yapılandırılmış haldeyken, arama ve istem metodolojisini kullanarak GenAI uygulamanızı oluşturmaya devam edebilirsiniz. Bu yaklaşım, iyi tanımlanmış bir dizi eylemi içerir:
Veri vektörleştirme
Metinsel verilerinizi (örneğin bir PDF kaynağı) sayısal temsillere dönüştürerek başlayın. Bu çeviri, verileri LLM modeli için sindirilebilir hale getirir ve GenAI modelinizin hem gelişim aşamasındaki hem de çalışmasındaki performansını olumlu yönde etkiler.
Veri vektörleştirme, çeşitli yöntemlerle yapılabilir. En yaygın yöntemlerden birisi ise metni kelimelere ayırmak ve her kelimeyi bir sayıya eşlemek olan sayısal vektörleştirmedir. Bunu yapmak, bir kitabı yapay zekanın anlayabileceği bir dile çevirmeye benzer ve karmaşık istemlerde yapay zekanın matematiksel bir bağlam kurmasını sağlar.
Veritabanı sorgulama
Metinsel verinizi GenAI’ınızın yorumlayabileceği sayısal bir veriye çevirdikten sonra bunun doğruluğunu ve yapay zeka modelinizin bunu doğru yorumladığını test etmeniz gerekir.
Verilerin sayısal gösterimlerini almak için vektör veritabanında bir arama yapın. Örneğin ‘’sarı’’ kelimesini ‘’1’’ sayısı ile vektörleştirdiyseniz, veri tabanınızda yapacağınız ‘’sarı’’ kelimesi ve ‘’1’’ sayısı aramaları sizi aynı sonuca götürmeli.
GenAI modelinin sorgulanması
Son olarak yapmanız gereken ise GenAI modelinizin büyük bir verinin tamamını vektörleştirebildiğini doğrulamak. Bunun sağlamasını, daha önce sayısal değerlerle vektörleştirdiğiniz uzun bir cümlenin GenAI’dan sayısal karşılığını isteyerek yapabilirsiniz.
Tüm bunları yaptıktan sonra geriye kalan, ufak ölçekli GenAI modelinizi yeni sayısal vektörler ile besleyerek yavaş yavaş büyütmek. Merak etmeyin, vektörleştirme işlemini elinizdeki her bir veri için kendiniz yapmanız gerekmiyor çünkü daha önce bahsettiğimiz ticari LLM modellerinin vektörleştirme algoritmaları da bulunuyor.
GenAI geliştirmenin püf noktaları
Tüm bu adımları uyguladıktan sonra elinizde kelimelerle sayısal vektörler arasında bağlam kurabilen bir sistem olacak fakat bu hala bir GenAI olmaktan çok uzak. Yapay zeka modelinize her seferinde büyüklüğü artacak yeni bir veri tabanı sunmanız ve tüm süreci tekrar etmeniz gerekiyor. GenAI’ınızın veriyi anlamlı bir şekilde yorumlama kabiliyeti arttıkça amaçlarınız için kişiselleştirilmiş bir yapay zeka aracı elde edeceksiniz.
İki potansiyel problemi gözden kaçırmamanız gerekiyor; çakışan veriler ve varsayımsal önyargılar.
Daha önce ChatGPT ve ya benzeri bir GenAI modelini kullandıysanız Türkçe cümleleri pek de doğru kuramadığını farketmişsinizdir. Peki bunun nedeni ne? Tabii ki de eş anlamlı kelimeler.
GenAI’ınızı özellikle Türkçe hazırlanmış bir veri tabanıyla oluşturmayı hedefliyorsanız eş anlamlı kelimeler yapay zeka modelinizin gelişimi için aşılması gereken en büyük engel. Örneğin ’’yüz‘’ kelimesinin TDK sözlüğüne göre 15 farklı anlamı vardır ve yapay zeka modelinizin bu kelimenin cümle içerisinde hangi anlamda kullanıldığını anlaması için 15 farklı sayısal vektör değeri tanımlamanız gerek. Bu yüzden, eğer bu sizin ilk GenAI denemeniz ise bu gibi anlam örtüşmelerinin daha az olduğu bir dilde hazırlanmış veri tabanı üzerinde çalışmanızda fayda var.
Hatalı varsayımlar ve ön yargılar
Varsayımsal önyargılar ise yapay zeka modellerinin en çok eleştirildiği konuların başında geliyor. Özellikle etnik genellemeler OpenAI gibi büyük yapay zeka şirketlerinin başını oldukça ağrıtmakta. Veri tabanınızı her ne kadar özenle seçmiş olursanız olun insani duygulardan ve insan mantığından yoksun bir ‘’yapay’’ zekaya insan yaşamını doğru bir şekilde yorumlamayı öğretmeye çalışıyorsunuz. Bu süreçte hatalı varsayımların ortaya çıkması oldukça muhtemel. Önüne geçmek için ise GenAI modelinizi sürekli denetlemeniz gerekiyor.
Bir GenAI yaratmak bir çocuk büyütmeye fazlasıyla benziyor ve kulağa her ne kadar komik gelse de iyi bir ebeveynseneniz GenAI’ınız da o kadar iyi çalışır hale geliyor. Modeliniz yavaş yavaş büyürken her adımını gözlemleyin, hatalarını düzeltin, yeni bilgiler içeren verileri öğretin ve beşeri dünyayı daha iyi anlamasını sağlayın. Kim bilir, belki de GenAI’ınız büyüdüğünde çok başarılı olur…
Bu yazı Digital Report Dergisinin 17. sayısında yayınlanmıştır.
