Transformer’a Geçiş ile Bağlam Kuran Yapay Zeka

Transformer mimarisi yapay zeka alanında çığır açan bir gelişmedir. 2017’de Google araştırmacıları tarafından “Attention is All You Need” makalesiyle tanıtılmış ve ilk çıktığında çeviri gibi alanlarda kullanılması amaçlanmıştır. Doğal dil işleme alanında devrim yaratmış bir yapay sinir ağı mimarisidir. Bu mimarinin dikkat mekanizması onu daha önce benzer amaçlarla geliştirilmiş mimarilerden ayırır. Transformer dikkat mekanizması sayesinde, bir cümlenin her bir kelimesinin diğer kelimelerle olan ilişkisini aynı anda modelleyebilmekte. Bu, geleneksel yöntemlerin zorlandığı uzun mesafeli bağlamları ve karmaşık bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalayabilmelerini sağlıyor.
Transformer’ın bir diğer önemli avantajı, paralel işlemeyi desteklemesidir. Geleneksel sekans tabanlı yöntemler (örneğin RNN ve LSTM), metni sırayla işlerken, Transformer tüm metni aynı anda işler. Bu, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken modeli hem hızlı hem de verimli kılar. Modern donanımlar (GPU/TPU) ile büyük bir uyum sağlayarak çok daha kısa sürede büyük ve güçlü yapay zeka modellerinin eğitilmesini mümkün kılar.
Transformer modelleri, genellikle büyük veri setleri üzerinde önceden eğitilir ve bu bilgi başka görevlerde yeniden kullanılır. Bu önyükleme (pretraining) ve transfer öğrenme yaklaşımı, dil modellerini birçok farklı görevde hızlı ve verimli bir şekilde uyarlamayı mümkün kılar. Böylece hazır modellerde kısa bir ikincil eğitim (fine-tuning) sonrasında farklı görevlerde kullanılabilirler. BERT ve GPT gibi popüler modeller, bu yöntemle doğal dil işleme görevlerinde çığır açan başarılarda rol oynamışlardır.
Transformer mimarisinin bir diğer avantajı da esnek yapısıdır. Transformer, farklı dil modelleme ihtiyaçlarına göre kolayca ölçeklenebilir. Küçük ölçekli modellerden (örneğin DistilBERT) devasa modeller (GPT-4) kadar geniş bir yelpazede uyarlanabilir. Ayrıca, çok dilli modeller sayesinde birden fazla dili aynı anda destekleyebilir.
Bu avantajlar transformerları daha önceki teknolojilere teknolojilere göre çok daha etkili kılar. Günümüzde ChatGPT, Claude, Gemin gibi büyük dil modellerinin temelinde tranformerlar vardır.
Transformer modelleri gerçekten çığır açıcı bir teknolojidir, fakat her teknoloji gibi bunların da önemli zayıf yönleri var. En başta, bu modeller operasyon için büyük miktarda kaynağa ihtiyaç duymaktadırlar. Büyük bir GPU gücü gerektiriyorlar ve enerji tüketimleri de küçümsenmez. Düşünsenize, büyük bir modeli eğitmek için milyonlarca dolar harcamak gerekebiliyor. Üstelik bellek kullanımları da metin uzunluğu arttıkça katlanarak artıyor.
Bir diğer önemli sorun, bu modellerin sabit bir “pencere” boyutuna sahip olması. Yani çok uzun metinleri tam olarak işleyemiyorlar. Düşünün, bir roman veriyorsunuz ve model sadece ilk birkaç sayfayı hatırlayabiliyor. Bu da uzun bağlamları anlamada sorunlara yol açıyor.
İlginç olan başka bir nokta da, aynı soruya her zaman aynı cevabı vermiyorlar. Bazen tutarlı olmakta zorlanabiliyorlar. Daha da ilginci, ” halüsinasyon ” dediğimiz bir sorunları var – yani gerçekte olmayan bilgileri sanki gerçekmiş gibi anlatabiliyor. Hem de bunu çok kendinden emin bir şekilde yapıyorlar.
Eğitim verilerine olan bağımlılıkları da önemli bir sorun. Eğitildikleri verilerdeki önyargıları öğrenebiliyorlar ve güncel olmayan bilgiler içerebiliyorlar. Nadir konularda da performansları düşük olabiliyor. Mesela çok spesifik bir konuda soru sorduğunuzda, eğitim verisinde yeterince örnek yoksa zorlanabiliyorlar. En endişe verici durumlardan biri de artık büyük şirketlerin parameter sayısı bile net bilinmeyen modellerini eğitirken kimi zaman kaynağı bilinmeyen veriler kullanmaları. Bu, eğitimlerine tamamen bağlı olan yapay zeka modellerin, art niyetli kişilere karşı daha savunmasız kılabiliyor.
Matematiksel işlemlerde de şaşırtıcı hatalar yapabiliyorlar. Basit toplama işleminde bile bazen yanlış sonuçlar verebiliyorlar. Karmaşık mantık problemlerini çözmekte de zorlanıyorlar. Bu da onları hassas hesaplamalar için güvenilmez kılıyor.
Dil ve kültür konusunda da sınırları var. Bazı dillerde ,özellikle düşük kaynaklı dillerde, diğerlerine göre daha başarısız oluyorlar. Kültürel incelikleri, yerel referansları tam olarak anlayamıyorlar. Bu da özellikle uluslararası kullanımda sorunlara yol açabiliyor.
Etik ve güvenlik açısından da endişe verici yönleri var. Bütün çabalara rağmen zararlı içerik üretme potansiyelleri var ve kötü niyetli kullanıma açıklar. Gizlilik ve veri güvenliği konusunda da riskler oluşturabiliyorlar.
Modelleri optimize etmek de başlı başına bir zorluk. Model büyüdükçe eğitimi zorlaşıyor ve daha çok bilgi gerektiriyor. Bir de kararlarının arkasındaki mantığı açıklamak neredeyse imkansız – derin sinir ağları kara kutu gibi çalışıyorlar.
Tabii bu sorunların çoğu üzerinde yoğun araştırmalar yapılıyor ve sürekli yeni çözümler geliştiriliyor. Ama şu an için bu sınırlamaların farkında olmak, teknolojiyi daha doğru kullanmak açısından önemli. Bu sayede daha gerçekçi beklentiler oluşturup, karşı karşıya olduğumuz riskler hakkında daha büyük bir farkındalık geliştirebiliyoruz.