1. ChatGPT’nin Temeli: Sayılarla Düşünen Bir Zeka

Yapay zeka aslında kelimeleri değil, sayıları işler. Bu, verimliliği artırır çünkü kelimeleri sayılarla temsil ederek çok daha az kaynakla çok daha fazla bilgi işlenebilir. “Oku baban gibi eşek olma” gibi çift anlamlı cümleleri bile sayılarla analiz ederek doğru bağlamı çıkarabilir.

2. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Dilin Yapısı

ChatGPT’nin temelinde doğal dil işleme (NLP) yatıyor. Kelimelerin cümle içindeki bağlamlarını, dilbilgisel yapılarını ve morfolojik yapılarını tanımlayarak her dil için etkili tahminlerde bulunabiliyor. Türkçede eklerin çokluğu, İngilizce ile çeviri kolaylığı gibi farklar, modele öğretiliyor.

3. Tokenization ve Normalization: Kelimeleri Anlamlandırmak

Her cümle, önce kelimelere ayrılıyor (tokenization) ve sonra noktalama işaretleri, özel karakterler temizlenerek normalize ediliyor. Bu adım, modelin aynı anlamdaki farklı yazımları ayırt etmesini engeller.

4. Bağlamı Anlama: Gabur = Bira?

Yusuf’un verdiği örneklerden biri olan “Gabur” kelimesi, hiç açıklama yapılmadan doğru bağlamla tahmin edilebiliyor. Çünkü model çevresindeki kelimeleri analiz ederek neye daha yakın olduğunu hesaplıyor. Bu süreç vektörler ve mesafeler (örneğin kosinüs benzerliği) yardımıyla çalışıyor.

5. Dil Modelleri ve Olasılık Hesapları

N-gram modelleri gibi istatistiksel yöntemler sayesinde, bir kelimeden önce veya sonra hangi kelimenin gelme ihtimali yüksekse model onu tahmin edebiliyor. Bu da yazım hatalarını düzeltme ve anlam eksiklerini tamamlama gibi yeteneklerin temelini oluşturuyor.

6. Dil Öğrenimi: Bizden Hızlı Öğrenen Zekâ

Yapay zeka, bizim gibi tekrar tekrar öğrenmeye ihtiyaç duymaz. En verimli haliyle her bağlamı analiz eder ve öğrendiği şeyleri hızla genelleyebilir. İnsan beynine benzer şekilde tasarlanmış ama çok daha hızlı çalışan bir sistemle karşı karşıyayız.