Öncelikle cevabı 2 ana paragrafta ele almamız gerekiyor diye düşünüyorum, şöyle: Temel Zorluklar ve Uyarlamalar, Senaryo Sonuçları ve Özellikler. Ayrıca bu soruyu ele alan çok detaylı bir araştırma var, onu da kaynak kısmına ekleyeceğim.[1]
Temel Zorluklar ve Uyarlamalar
ChatGPT-4'ü bir kuantum bilgisayara taşımak klasik bilgisayarlarda yaptığımız işlemleri tamamen farklı bir yöntemle yapmayı gerektiriyor. Yani örneğin kelime anlamlarını temsil eden "gömme" denilen vektörleri, kuantum dünyasında "qubit" dediğimiz parçacıkların genliklerine çevirmemiz gerekiyor. Bu dönüştürme de haliyle oldukça hassas ve büyük bir doğruluk istiyor çünkü yanlış bir şey olursa tüm sistemin dengesi bozulabilir.
Kuantum bilgisayarların en çok zorlandığı konulardan biri aslında GPT'nin "dikkat mekanizması". Bu aslında modelin hangi kelimelerin daha önemli olduğunu belirlediği bir işlem, diğer cevaplarımda detaylıca açıklamıştım. Klasik bilgisayarlarda bu işlem matris çarpmalarıyla yapılıyor ama kuantumda tamamen farklı algoritmalar kullanmamız gerekiyor. Üstelik "softmax" gibi matematiksel işlemleri doğrudan yapamıyoruz bu yüzden yerine daha uygun alternatifler bulmamız gerekiyor.
Görselin üst kısmı, klasik "self-attention" mekanizmasının nasıl çalıştığını anlatıyor. Burada girdiler (yani sorgular, anahtarlar ve değerler) arasında nokta çarpımları yapılıyor ve ardından softmax denilen bir işlemle dikkat skorları hesaplanıyor. Yani bu mekanizma kelimeler arasındaki bağlamı anlamak için GPT modellerinin temel yapı taşlarından biri.
Orta kısımda GPT'nin genel çalışma yapısı anlatılmış. Çok başlıklı dikkat, artık bağlantılar ve ileri beslemeli katmanlar gibi ana bileşenlerin nasıl bir araya geldiği gösteriliyor. Her katman veriyi alıp matris çarpmaları ve doğrusal olmayan dönüşümlerle daha anlamlı hale getiriyor. Bu katmanlar sayesinde de model verilen girdiyi adım adım işleyip nihai çıktıyı oluşturuyor.
Alt kısım ise tüm bu süreçlerin kuantum bilgisayarlara nasıl uyarlandığını anlatıyor. Burada veriler kuantum kayıtlarında saklanıyor ve işlemler kuantum kapıları ve iç içe geçmiş durumlarla yapılıyor. Kuantum devreleri sayesinde işlemler paralel bir şekilde gerçekleştirilebiliyor ve süperpozisyon özelliğiyle daha verimli hale getiriliyor. Ancak, kuantum ortamında yoğun matris çarpımları ve doğrusal olmayan dönüşümleri uygulamak ciddi bir zorluk, daha önce de kısaca belirttik. Bu nedenle bazı işlemleri farklı ve yaratıcı yöntemlerle çözmek gerekiyor.
Bir de modelin eğitimi var! GPT'yi eğitmek, tahmin edilen kelimeler ile doğru kelimeler arasındaki farkı ölçmek demek. Bu ölçümü kuantum dünyasında yapmak için özel testler gerekiyor. Klasik bilgisayarlardaki kayıp fonksiyonlarını doğrudan uygulayamıyoruz.
Senaryo Sonuçları ve Özellikler
Eğer bu zorlukların üstesinden gelirsek, kuantum bilgisayarların gücünden inanılmaz verim alabiliriz. Örneğin kuantumun süperpozisyon ve iç içe geçmişlik özellikleri sayesinde devasa matris işlemleri çok daha hızlı yapılabilir. Hatta bazı durumlarda, klasik bilgisayarlara kıyasla üstel hız kazanabiliriz. Bu da dil modellerini çok daha hızlı ve verimli hale getirebilir.
Ama bu kadar parlak bir tablo çizmeden önce gerçekçi olmalıyız tabii. Şu anki kuantum bilgisayarlar bu kadar büyük modelleri çalıştıracak kapasitede değil. GPT-4 gibi bir model milyonlarca parametreye ihtiyaç duyuyor ve bu bugünkü kuantum sistemlerinin boyutunu çok aşan bir şey. Ayrıca kuantum devrelerinin derinliği ve qubitlerin bozulması (dekoherens) gibi sorunlar da büyük engeller arasında. Bu konu özelinde Evrim Ağacı'nın şu videosuna da bakmanızı tavsiye ederim.
Eğer bir gün bu engelleri aşarsak kuantum tabanlı bir GPT modeli klasik bilgisayarların hayal bile edemeyeceği yeteneklere sahip olabilir. Karmaşık dil yapıları üzerinde daha hızlı ve daha doğru analizler yapabiliriz. Üstelik kuantum bilgisayarlar bazı işlemleri enerji açısından verimli bir şekilde yapabilir yani klasik pclere göre, ancak bu da henüz geliştirilmesi gereken bir alan.
Bu süreçte en olası çözüm hibrit bir sistem olur diye düşünüyorum, tabii bunun da zorlukları olacaktır. Yani, girdileri hazırlama ve çıktıları yorumlama gibi işlemleri klasik bilgisayarlarda yaparken, asıl ağır iş yükünü kuantum bilgisayara devredebiliriz mesela. Böyle bir iş birliği şimdilik daha uygulanabilir görünüyor en azından kanaatim o yönde.
Tabii 😂 bu hızla gittiğimizi varsayarsak önce kuantum bilgisayarını eğitiriz, sonra dekoherens yüzünden kendi kendine varoluş krizine girmesini kahve eşliğinde izleriz. 😂
Kaynaklar
- Y. Liao, et al. Gpt On A Quantum Computer. (14 Mart 2024). Alındığı Tarih: 1 Aralık 2024. Alındığı Yer: arXiv | Arşiv Bağlantısı
