Model Bileşenleri

A

Model Bileşenleri

API (Application Programming Interface)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"API, \"Uygulama Programlama Arayüzü\"nün (Application Programming Interface) kısaltmasıdır. Bir API, yazılım uygulamaları veya sistemler arasında iletişim kurmak için kullanılan bir dizi tanımlanmış kural, protokol ve araçları içeren bir arayüzdür. API'ler, farklı yazılım bileşenlerinin birbirleriyle etkileşimde bulunmasını sağlar ve bu sayede farklı uygulamalar arasında veri veya hizmet paylaşımını kolaylaştırır. Örneğin; OpenAI, geliştiricilerin ChatGPT'yi uygulamalarına veya hizmetlerine entegre etmeleri için bir API sağlamaktadır."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">API, "Uygulama Programlama Arayüzü"nün (Application Programming Interface) kısaltmasıdır. Bir API, yazılım uygulamaları veya sistemler arasında iletişim kurmak için kullanılan bir dizi tanımlanmış kural, protokol ve araçları içeren bir arayüzdür. API'ler, farklı yazılım bileşenlerinin birbirleriyle etkileşimde bulunmasını sağlar ve bu sayede farklı uygulamalar arasında veri veya hizmet paylaşımını kolaylaştırır. Örneğin; OpenAI, geliştiricilerin ChatGPT'yi uygulamalarına veya hizmetlerine entegre etmeleri için bir API sağlamaktadır.

B

Model Bileşenleri

Bağlam Penceresi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP'de (doğal dil işleme) bağlam penceresi, bir hedef kelimeyi çevreleyen ve o hedef kelimeye bağlam kazandırmak için kullanılan kelime sayısını ifade eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP'de (doğal dil işleme) bağlam penceresi, bir hedef kelimeyi çevreleyen ve o hedef kelimeye bağlam kazandırmak için kullanılan kelime sayısını ifade eder.

Model Bileşenleri

Bağlamsal Gömme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Bağlamsal Gömme\" veya \"Contextual Embeddings,\" kelimenin veya kelime öbeğinin içeriğini daha iyi anlamak ve çevresel bağlamını göz önünde bulundurarak temsil etmek için kullanılan bir tekniktir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Bağlamsal Gömme" veya "Contextual Embeddings," kelimenin veya kelime öbeğinin içeriğini daha iyi anlamak ve çevresel bağlamını göz önünde bulundurarak temsil etmek için kullanılan bir tekniktir.

Model Bileşenleri

Bilgi Getirimi (Retrieval Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir bilgi kaynağından veri almak için kullanılan bir sistem (tipik olarak bir Dönüştürücü). Erişim modellerinin büyük dil modelleriyle birleştirilmesi, LLM'yi bilinen bir veri külliyatına sabitleyerek halüsinasyon sorununu kısmen ele alır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir bilgi kaynağından veri almak için kullanılan bir sistem (tipik olarak bir Dönüştürücü). Erişim modellerinin büyük dil modelleriyle birleştirilmesi, LLM'yi bilinen bir veri külliyatına sabitleyerek halüsinasyon sorununu kısmen ele alır.

Model Bileşenleri

Büyük Dil Modelleri (LLM)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Büyük Dil Modelleri (Large Language Models veya LLM), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan son derece büyük ve karmaşık yapay zeka modelleridir. Bu modeller, muazzam olarak ifade edilecek miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve dilin karmaşıklığını anlama kapasiteleri oldukça yüksektir. Böylece metinler arasındaki ilişkileri ve bağlamları daha iyi yakalayabilirler ve çeşitli dil görevlerinde (örneğin, metin oluşturma, çeviri, sınıflandırma) daha başarılı sonuçlar elde ederler. Özellikle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) bu alandaki en bilinen LLM'lerden biridir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Büyük Dil Modelleri (Large Language Models veya LLM), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan son derece büyük ve karmaşık yapay zeka modelleridir. Bu modeller, muazzam olarak ifade edilecek miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve dilin karmaşıklığını anlama kapasiteleri oldukça yüksektir. Böylece metinler arasındaki ilişkileri ve bağlamları daha iyi yakalayabilirler ve çeşitli dil görevlerinde (örneğin, metin oluşturma, çeviri, sınıflandırma) daha başarılı sonuçlar elde ederler. Özellikle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) bu alandaki en bilinen LLM'lerden biridir.

Ç

Model Bileşenleri

Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network - GAN)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network veya GAN), genellikle görüntü, ses, metin ve diğer veri türlerini oluşturmak veya sentezlemek için kullanılır. GAN'lar jeneratör ve discriminator olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Bu iki ağ birbiriyle rekabet ettiği için ismini çekişmeli olarak almıştır. Jeneratör bir girdiye dayalı olarak bir çıktı oluşturur ve discriminator ise çıktının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye çalışır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network veya GAN), genellikle görüntü, ses, metin ve diğer veri türlerini oluşturmak veya sentezlemek için kullanılır. GAN'lar jeneratör ve discriminator olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Bu iki ağ birbiriyle rekabet ettiği için ismini çekişmeli olarak almıştır. Jeneratör bir girdiye dayalı olarak bir çıktı oluşturur ve discriminator ise çıktının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye çalışır.

D

Model Bileşenleri

Dil Modeli (Language Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dil Modeli (Language Model), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir yapay zeka modelidir. Temel olarak, dil modeli bir metin dizisini analiz eder ve bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmek için dil kurallarını ve yapılarını anlamaya çalışır. Bu nedenle dil modelleri, dilin anlamını, dilbilgisini ve metinler arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dil Modeli (Language Model), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir yapay zeka modelidir. Temel olarak, dil modeli bir metin dizisini analiz eder ve bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmek için dil kurallarını ve yapılarını anlamaya çalışır. Bu nedenle dil modelleri, dilin anlamını, dilbilgisini ve metinler arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılır.

Model Bileşenleri

Discriminator (Ayırt Edici)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Discriminator, Generative Adversarial Network (GAN) olarak bilinen bir yapay zeka modelinin önemli bir bileşenidir. GAN'lar, özellikle görüntü ve ses oluşturma gibi yaratıcı görevler için kullanılan derin öğrenme modelleridir. Bu model, Discriminator (Ayırt Edici) ve Generator (Üretici) adı altında iki temel bileşen içerir. Discriminator (Ayırt Edici), GAN modelinin eleştirmen veya değerlendirici kısmını temsil eder. Temel görevi, verilen bir girdiyi (genellikle bir görüntü veya ses) gerçek veya sahte olarak ayırt etmektir. Discriminator, eğitim süreci boyunca Generator tarafından üretilen sahte verileri gerçek verilerden ayırt etmeyi öğrenmeye çalışır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Discriminator, Generative Adversarial Network (GAN) olarak bilinen bir yapay zeka modelinin önemli bir bileşenidir. GAN'lar, özellikle görüntü ve ses oluşturma gibi yaratıcı görevler için kullanılan derin öğrenme modelleridir. Bu model, Discriminator (Ayırt Edici) ve Generator (Üretici) adı altında iki temel bileşen içerir. Discriminator (Ayırt Edici), GAN modelinin eleştirmen veya değerlendirici kısmını temsil eder. Temel görevi, verilen bir girdiyi (genellikle bir görüntü veya ses) gerçek veya sahte olarak ayırt etmektir. Discriminator, eğitim süreci boyunca Generator tarafından üretilen sahte verileri gerçek verilerden ayırt etmeyi öğrenmeye çalışır.

E

Model Bileşenleri

Embeddings

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Embeddings (Gömme), kelime veya kavramları sayısal vektörler veya matrisler şeklinde temsil etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem,makine öğrenme algoritmalarının kelimeler veya kavramlar arasındaki ilişkileri ve benzerlikleri daha iyi anlamasına olanak tanır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Embeddings (Gömme), kelime veya kavramları sayısal vektörler veya matrisler şeklinde temsil etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem,makine öğrenme algoritmalarının kelimeler veya kavramlar arasındaki ilişkileri ve benzerlikleri daha iyi anlamasına olanak tanır.

Model Bileşenleri

Encoder

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Encoder (Kodlayıcı), genellikle girdi verilerini işlemek ve ilgili özellikleri çıkarmak için kullanılan bir sinir ağı bileşenidir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtlar oluşturmak için kodlayıcı algoritmaları kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Encoder (Kodlayıcı), genellikle girdi verilerini işlemek ve ilgili özellikleri çıkarmak için kullanılan bir sinir ağı bileşenidir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtlar oluşturmak için kodlayıcı algoritmaları kullanır.

F

Model Bileşenleri

Foundational Model (Temel Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Foundational Model ( Temel Model), yapay zeka alanında son derece önemli bir rol oynayan ve çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka modelleridir. Bu modeller, metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyebilir ve bu verilere dayalı olarak çeşitli görevlerde üstün başarı sağlayabilirler. ChatGPT'nin temelini oluşturan GPT-3 ve GPT-4 temel modeller olarak kabul edilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Foundational Model ( Temel Model), yapay zeka alanında son derece önemli bir rol oynayan ve çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka modelleridir. Bu modeller, metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyebilir ve bu verilere dayalı olarak çeşitli görevlerde üstün başarı sağlayabilirler. ChatGPT'nin temelini oluşturan GPT-3 ve GPT-4 temel modeller olarak kabul edilir.

G

Model Bileşenleri

Generative model (Üretken Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generative model ( Üretken Model), belirli bir eğitim verisi kümesine benzer yeni veriler üretmek üzere tasarlanmış bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle tutarlı ve ilgili yanıtlar üretmek için üretken modelleri kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generative model (Üretken Model), belirli bir eğitim verisi kümesine benzer yeni veriler üretmek üzere tasarlanmış bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle tutarlı ve ilgili yanıtlar üretmek için üretken modelleri kullanır.

Model Bileşenleri

Generative pre-trained transformer (GPT)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generative pre-trained transformer (GPT), yapay zeka alanında önemli bir başarıya sahip olan bir dil modeli ailesini ifade eder. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş ve ardından kullanıcı istemlerine ve sorgularına dayalı olarak net ve alakalı metinler oluşturabilen son derece esnek yapay zeka modelleridir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generative pre-trained transformer (GPT), yapay zeka alanında önemli bir başarıya sahip olan bir dil modeli ailesini ifade eder. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş ve ardından kullanıcı istemlerine ve sorgularına dayalı olarak net ve alakalı metinler oluşturabilen son derece esnek yapay zeka modelleridir.

Model Bileşenleri

Generator (Jeneratör)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generator (Jeneratör), yapay zeka alanında, özellikle Generative Adversarial Network (GAN) gibi modellerin içinde kullanıldığı bir terimdir. Bir jeneratör, önceden tanımlanmış bir veri dağılımını taklit ederek yeni veriler üreten bir algoritma veya modeli ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generator (Jeneratör), yapay zeka alanında, özellikle Generative Adversarial Network (GAN) gibi modellerin içinde kullanıldığı bir terimdir. Bir jeneratör, önceden tanımlanmış bir veri dağılımını taklit ederek yeni veriler üreten bir algoritma veya modeli ifade eder.

Model Bileşenleri

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen ve özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir yapay zeka modelidir. GPT-3, metin tabanlı bir yapay zeka modeli olarak öne çıkar ve genellikle metin üretimi, otomatik cevaplar, metin anlama ve dil çevirisi gibi görevlerde kullanılır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen ve özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir yapay zeka modelidir. GPT-3, metin tabanlı bir yapay zeka modeli olarak öne çıkar ve genellikle metin üretimi, otomatik cevaplar, metin anlama ve dil çevirisi gibi görevlerde kullanılır.

M

Model Bileşenleri

Maksimum Yanıt Uzunluğu (Maximum Response Length)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT'nin tek bir yanıtta oluşturabileceği metin uzunluğu sınırıdır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT'nin tek bir yanıtta oluşturabileceği metin uzunluğu sınırıdır.

Model Bileşenleri

Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, verilerdeki örüntüleri tanımak üzere eğitilmiş bir programdır. Hava durumunu tahmin eden, dilleri tercüme eden, kedi resimlerini tanımlayan vb. bir modeliniz olabilir. Tıpkı bir model uçağın gerçek bir uçağın daha küçük, daha basit bir versiyonu olması gibi, bir YZ modeli de gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel bir versiyonudur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu, verilerdeki örüntüleri tanımak üzere eğitilmiş bir programdır. Hava durumunu tahmin eden, dilleri tercüme eden, kedi resimlerini tanımlayan vb. bir modeliniz olabilir. Tıpkı bir model uçağın gerçek bir uçağın daha küçük, daha basit bir versiyonu olması gibi, bir YZ modeli de gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel bir versiyonudur.

Model Bileşenleri

Model Mimarisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Karmaşık YZ modelleri genellikle her biri bir sinir ağı olan ve belirli bir işlevi olan çeşitli ayrık bileşenlere sahiptir. Örnek mimariler arasında konvolüsyon ağları, transformatörler ve tekrarlayan ağlar bulunur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Karmaşık YZ modelleri genellikle her biri bir sinir ağı olan ve belirli bir işlevi olan çeşitli ayrık bileşenlere sahiptir. Örnek mimariler arasında konvolüsyon ağları, transformatörler ve tekrarlayan ağlar bulunur.

O

Model Bileşenleri

Otoregresif Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir değişkenin geçmiş değerlerine dayalı olarak gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kullanılan istatistiksel bir analiz modelini ifade eder. ChatGPT bu yaklaşımı cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir değişkenin geçmiş değerlerine dayalı olarak gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kullanılan istatistiksel bir analiz modelini ifade eder. ChatGPT bu yaklaşımı cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için kullanır.

Ö

Model Bileşenleri

Ödül Modelleri (Reward Models)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Farklı yanıtları sıralamak için kullanılan modellerdir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Farklı yanıtları sıralamak için kullanılan modellerdir.

P

Model Bileşenleri

Parametre

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Modelin içinde bulunan ve tahminlerde bulunmasına yardımcı olan bir değişken. Bir parametrenin değeri veriler kullanılarak tahmin edilebilir ve genellikle modeli çalıştıran kişi tarafından belirlenmez."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Modelin içinde bulunan ve tahminlerde bulunmasına yardımcı olan bir değişken. Bir parametrenin değeri veriler kullanılarak tahmin edilebilir ve genellikle modeli çalıştıran kişi tarafından belirlenmez.

S

Model Bileşenleri

Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Modeller

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir metni alıp başka bir metne dönüştüren, özellikle makine çevirisi gibi alanlarda kullanılan özel sinir ağı modelleri."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir metni alıp başka bir metne dönüştüren, özellikle makine çevirisi gibi alanlarda kullanılan özel sinir ağı modelleri.

Model Bileşenleri

Sinir Ağı (Neural Network)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bazen yapay sinir ağları (YSA) olarak da adlandırılan bu ağlar, beyni modelleyerek yapay zeka geliştirmenin bir yöntemidir. Algılayıcı adı verilen ve bir ağ şeklinde birbirine bağlanan çok sayıda (bazen milyarlarca) düğümden oluşurlar. İnsanların bir sinir ağından model olarak bahsettiğini de göreceksiniz."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bazen yapay sinir ağları (YSA) olarak da adlandırılan bu ağlar, beyni modelleyerek yapay zeka geliştirmenin bir yöntemidir. Algılayıcı adı verilen ve bir ağ şeklinde birbirine bağlanan çok sayıda (bazen milyarlarca) düğümden oluşurlar. İnsanların bir sinir ağından model olarak bahsettiğini de göreceksiniz.

Model Bileşenleri

Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box), bir nesnenin veya nesne grubunun sınırlarını tanımlayan bir dikdörtgen veya kutu şeklinde bir çerçeve veya sınırlayıcı bölgeyi ifade eder. Bu terim, bilgisayarlı görüş, nesne tanıma ve nesne izleme gibi alanlarda sıkça kullanılır. Sınırlayıcı kutular, nesne tanıma algoritmalarında ve yapay zeka modellerinde kullanılarak nesnelerin konumlarını ve sınırlarını belirler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box), bir nesnenin veya nesne grubunun sınırlarını tanımlayan bir dikdörtgen veya kutu şeklinde bir çerçeve veya sınırlayıcı bölgeyi ifade eder. Bu terim, bilgisayarlı görüş, nesne tanıma ve nesne izleme gibi alanlarda sıkça kullanılır. Sınırlayıcı kutular, nesne tanıma algoritmalarında ve yapay zeka modellerinde kullanılarak nesnelerin konumlarını ve sınırlarını belirler.

T

Model Bileşenleri

Tahmine Dayalı Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Tahmine dayalı model, bir dizi girdi verisine dayalı olarak belirli bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir tür makine öğrenimi modelidir.Chatgpt, aldığı girdiyle alakalı yanıtlar oluşturmak için tahmine dayalı modeller kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Tahmine dayalı model, bir dizi girdi verisine dayalı olarak belirli bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle alakalı yanıtlar oluşturmak için tahmine dayalı modeller kullanır.

Model Bileşenleri

Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Tekrarlayan sinir ağı, doğal dil gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. Chatgpt, aldığı girdiyi analiz etmek ve anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için tekrarlayan sinir ağlarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Tekrarlayan sinir ağı, doğal dil gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. Chatgpt, aldığı girdiyi analiz etmek ve anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için tekrarlayan sinir ağlarını kullanır.

Model Bileşenleri

Transformer

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dil verileriyle iyi çalışan bir derin öğrenme modelidir. Bu model, metni bağlamına göre anlama ve onu anlamlı bilgilere dönüştürme konusunda çok başarılıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dil verileriyle iyi çalışan bir derin öğrenme modelidir. Bu model, metni bağlamına göre anlama ve onu anlamlı bilgilere dönüştürme konusunda çok başarılıdır.

Model Bileşenleri

Transformer Çözücüsü

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dönüştürücü modelin bir parçasıdır ve bir dizi içerisinde neyin geleceğini tahmin etme görevini üstlenir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dönüştürücü modelin bir parçasıdır ve bir dizi içerisinde neyin geleceğini tahmin etme görevini üstlenir.

Model Bileşenleri

Transformer'lar

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metin gibi dizileri işlemek üzere NLP'de tercih edilen bir sinir ağı yapısıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metin gibi dizileri işlemek üzere NLP'de tercih edilen bir sinir ağı yapısıdır.

Y

Model Bileşenleri

Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network)

Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network), bilgisayarlar tarafından karmaşık verileri işlemek, öğrenmek ve kararlar almak için kullanılan bir yapay zeka modeli türüdür. İnsan beyninin sinir ağına benzer bir yapıyı taklit ederler. Temel olarak, YSA'lar, çok sayıda yapay sinir hücresi (nöron) adı verilen işlem birimlerinden oluşur. Bu sinir hücreleri, verileri alır, işler, öğrenir ve sonuçları üretirler.