Yapay Zeka Nasıl Düşünür? Sohbet Yapay Zekalarının Sırrı

Sohbet yapay zekaları (ChatGPT, Gemini, Claude vb.), karşımızdaki bir insan gibi akıcı ve mantıklı yanıtlar verdiğinde, doğal olarak akıllara şu soru geliyor: Bir bilgisayar kodu yığını, karmaşık bir soruyu nasıl oluyor da anlamlı bir şekilde yanıtlayabiliyor? Cevap, Büyük Dil Modellerinde (LLM'ler) yatıyor.

Ana Soru: Sohbet Yapay Zekaları Nasıl Mantıklı Cevaplar Üretiyor?

Sohbet yapay zekaları "düşünmez" veya bir insan gibi "anlamaz". Onların başarısı, muazzam bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş istatistiksel örüntü tanıma ve bir sonraki kelimeyi tahmin etme yeteneğine dayanır.

1. Geniş Kapsamlı Eğitim (Veri Kümesi)

• Eğitim Verisi: LLM'ler, internetten (web siteleri, kitaplar, makaleler, sosyal medya yazıları) toplanan petabaytlarca (binlerce terabayt) metin verisi üzerinde eğitilir.

Bu veri kümesi, insan dilinin gramer yapısını, kelime dağarcığını, bağlam ilişkilerini ve bilgi içeriğini temsil eden devasa bir örnektir.

• Amaç: Model, bu verileri analiz ederek hangi kelimelerin genellikle hangi kelimelerden sonra geldiğine dair istatistiksel olasılık haritaları oluşturur.

2. Kendi Kendine Denetimli Öğrenme (Next-Word Prediction)

• Temel Mekanizma: Bir LLM'nin temel görevi, bir cümledeki veya paragraftaki bir sonraki kelimenin ne olacağını tahmin etmektir.

• Örnek: Modele "Türkiye'nin başkenti..." cümlesi verildiğinde, eğitim verilerinde bu diziyi en çok takip eden kelimenin "Ankara" olduğunu çok yüksek bir olasılıkla hesaplar ve bu kelimeyi seçer. Bu süreç, bir cümleyi veya tüm bir yanıtı oluşturana kadar art arda tekrarlanır.

• Mantıksal Tutarlılık: Mantıklı ve tutarlı yanıtlar, modelin milyonlarca metin örneğinde gördüğü gramer, sözdizimi ve anlamsal örüntüleri başarıyla taklit etmesinden kaynaklanır.

3. İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli Öğrenme (RLHF)

En mantıklı ve faydalı yanıtların verilmesini sağlayan kritik aşama şudur:

• İnsan Derecelendirmesi: Eğitimden sonra, insan denetçiler (derecelendiriciler), modelin ürettiği çeşitli yanıtları kalite, tutarlılık, yardımcı olma derecesi ve zararsızlık gibi kriterlere göre derecelendirir.

• Model İnce Ayarı (Fine-Tuning): Bu derecelendirmeler, modelin daha sonra bu insan tercihlerine göre optimize edilmesi için kullanılır. Bu sürece İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) denir.

• Sonuç: RLHF, modelin istatistiksel olarak en olası yanıt yerine, insanlar tarafından en çok istenen, doğru ve etik yanıtı üretmesini sağlar. Bu sayede model, salt istatistiksel bir makineden, yararlı bir asistana dönüşür.

Özet: Sihir Değil, Matematik

Sohbet yapay zekalarının mantıklı görünmesinin ardında bir bilinç veya gerçek bir anlama yeteneği değil; devasa bir veri kümesinden öğrenilmiş karmaşık istatistiksel ilişkiler ve gelişmiş tahmin algoritmaları vardır. Model, aldığı girdiyi (prompt), gördüğü milyarlarca örnekle eşleştirir ve bu bağlama en uygun, gramer ve anlamsal açıdan tutarlı kelime dizisini yüksek bir olasılıkla art arda getirerek yanıtı oluşturur.