Yapay Zeka Analizi: GPT-4.5 ve Gelecek

GPT-4.5: Bir Devrim Değil, İyileştirme

OpenAI, kısa süre önce GPT-4.5’i ChatGPT Pro kullanıcılarına sundu; Plus, Team, kurumsal ve eğitim hesapları da yakında erişebilecek. OpenAI’ye göre, dahili olarak ‘Orion’ olarak bilinen bu model, “insan niyetini daha iyi kavrayarak, ince ipuçlarını ve örtük beklentileri daha fazla nüans ve duygusal zeka ile yorumluyor”. GPT-4o’nun geliştirme sürecini yansıtan yeni denetim tekniklerinin yanı sıra geleneksel ince ayar ve insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenmeyi kullanıyor. GPT-4.5, gerçek zamanlı arama yetenekleri sunar, dosya ve resim yüklemelerini destekler ve yazma ve kodlama için bir tuval ile entegre olur. Ancak, şu anda ChatGPT’de bulunan ses modu, video veya ekran paylaşımı gibi çok modlu özelliklerden yoksundur.

OpenAI, denetimsiz öğrenmenin bir modelin doğruluğunu ve sezgisini artırdığını vurguluyor. Bu yaklaşım, GPT-3.5, GPT-4 ve şimdi de GPT-4.5 gibi modellerdeki gelişmelerin arkasındaki itici güç olmuştur. Ayrı olarak, akıl yürütmeyi ölçeklendirmek, modelleri bilgiyi sistematik olarak işlemek ve yanıt vermeden önce bir düşünce zinciri oluşturmak üzere eğitir. Bu metodik yaklaşım, OpenAI o1 ve OpenAI o3-mini gibi modeller tarafından gösterildiği gibi, karmaşık STEM ve mantık zorluklarının üstesinden gelme yeteneklerini geliştirir. GPT-4.5, artan hesaplama gücünden, daha büyük veri kümelerinden ve mimari yeniliklerden yararlanan, denetimsiz öğrenmeyi ölçeklendirmenin en iyi örneği olarak sunulmaktadır. Microsoft Azure AI süper bilgisayarlarında eğitilen bu modelin, halüsinasyonları azaltan ve güvenilirliği artıran daha geniş bilgiye ve dünyanın daha derin bir anlayışına sahip olduğu iddia ediliyor.

Bu gelişmelere rağmen, GPT-4.5 önemli bir heyecan yaratmadı. Çığır açan bir sıçramadan ziyade artımlı bir iyileştirme olarak algılanıyor. OpenAI gelişmiş duygusal zeka, nüans ve yaratıcılık iddiasında bulunsa da, birçok kullanıcı GPT-4o’ya kıyasla önemli bir fark gözlemlemedi. GPT-4o’nun önemli bir özelliği olan çok modlu gelişmelerin olmaması da bu algıya katkıda bulunuyor.

Ayrıca, GPT-4.5 anlamsız çıktılar üretme eğilimi göstermiştir. OpenAI’nin dahili doğruluk kıyaslama aracı SimpleQA, GPT-4.5’in zamanın %37,1’inde halüsinasyon gördüğünü (uydurmaları gerçek olarak güvenle sunduğunu) ortaya koyuyor. Bu, aynı kıyaslamada %61,8 oranında halüsinasyon gören bir başka gelişmiş “akıl yürütme” modeli olan GPT-4o ile karşılaştırıldığında bile önemli bir endişe kaynağıdır. Daha küçük, daha ucuz o3-mini modeli, %80,3 ile daha da yüksek bir halüsinasyon oranı sergiliyor.

Claude 3.7 ile Anthropic ve Gemini ile Google’ın ilerlemeleri gibi rakiplerin yer aldığı mevcut AI ortamı, önemli yükseltmeler için beklentileri artırdı. Kullanıcılar sadece iyileştirmeler değil, atılımlar arıyor ve GPT-4.5, mevcut haliyle bu beklentiyi karşılamıyor gibi görünüyor.

Akıl Yürütme Modellerinin Yükselişi ve Yatırımcı Güveni

Elon Musk, kısa süre önce X’te Yapay Genel Zeka’nın (AGI) ufukta olduğunu öne sürdü. Bu açıklama, OpenAI, Google, Meta, Microsoft, DeepSeek, Anthropic ve Musk’ın kendi xAI’si gibi teknoloji devleri arasında insan benzeri düşünmeyi taklit etmek için tasarlanmış AI sistemleri olan akıl yürütme modelleri geliştirme yarışının ortasında geldi.

Yatırımcılar bu arayışa açıkça heves gösteriyor. Hibrit akıl yürütme özelliğine sahip Claude 3.7 Sonnet’i piyasaya sürdükten kısa bir süre sonra Anthropic, 3,5 milyar dolarlık önemli bir E Serisi finansman turu sağladı. Bu, değerlemesini 61,5 milyar dolara çıkararak OpenAI’ye karşı önemli bir rakip olarak konumunu sağlamlaştırdı. Lightspeed Venture Partners liderliğindeki ve Salesforce Ventures, Cisco, Fidelity, Jane Street ve diğerlerinin de dahil olduğu yatırım, AI gelişimi için hesaplama gücünü genişletmek, güvenlik araştırmalarını geliştirmek ve küresel büyümeyi hızlandırmak için kullanılacak.

Akıl Yürütmenin Sınırlarını Zorlamak: BBEH Kıyaslaması

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) giderek artan bir şekilde günlük uygulamalara entegre ediliyor ve çeşitli alanlarda sağlam akıl yürütme yetenekleri talep ediyor. Bununla birlikte, mevcut kıyaslamalar genellikle matematik ve kodlamaya öncelik vererek diğer önemli akıl yürütme türlerini ihmal eder. BIG-Bench veri kümesi, LLM’leri karmaşık akıl yürütme görevlerinde değerlendirmek için yaygın olarak kullanılsa da, modeller o kadar önemli ilerleme kaydettiler ki, hem BIG-Bench’te hem de daha zorlu varyantı olan BIG-Bench Hard’da (BBH) neredeyse mükemmel puanlar elde ediyorlar. Bu doygunluk, bu kıyaslamaları daha fazla ilerlemeyi ölçmek için daha az etkili hale getiriyor.

Bu sınırlamayı gidermek için araştırmacılar BIG-Bench Extra Hard’ı (BBEH) tanıttı. Bu yeni kıyaslama, BBH’deki her görevi önemli ölçüde daha zor bir sürümle değiştirirken, yine de benzer akıl yürütme becerilerini değerlendiriyor. BBEH üzerindeki testler, en iyi genel amaçlı modellerin bile yalnızca %9,8’lik bir puan elde ettiğini, özellikle akıl yürütme için tasarlanmış en iyi modelin ise %44,8’e ulaştığını ortaya koyuyor. Bu sonuçlar, LLM’lerin karmaşık akıl yürütme ile karşılaştığı devam eden zorlukları vurgulayarak, iyileştirme için önemli bir alan olduğunu gösteriyor. Araştırma makalesinin tamamı, bu yeni kıyaslama hakkında daha fazla ayrıntı sunmaktadır.

AI Destekli Uydular: Uzay Keşfi ve Operasyonlarında Yeni Bir Dönem

Hyderabad merkezli bir uzay teknolojisi girişimi olan TakeMe2Space, kısa süre önce Seafund liderliğinde ve Blume Ventures, Artha Venture Fund, AC Ventures ve diğer melek yatırımcıların katılımıyla 5,5 crore Rs’lik bir ön tohum finansman turu sağladı. Bu finansman, mütevazı olsa da, Hindistan’ın uzaydaki ilk AI laboratuvarını kurma yolunda önemli bir adımı temsil ediyor. TakeMe2Space, fonları, kullanıcıların Orbitlab adlı bir web konsolu aracılığıyla doğrudan bir yörünge uydusuna yer gözlem AI modelleri veya diğer uzay deneyleri yüklemelerini sağlayacak bir platform olan MOI-1’i (My Orbital Infrastructure–Technology Demonstrator) geliştirmek için kullanmayı planlıyor. Kullanıcılar, uydu kullanım süresi için dakikada 2 ABD doları oranında ödeme yapacaklar.

Şirketin MOI-TD platformunun, bir yer istasyonundan büyük AI modellerini yukarı bağlama, uydu üzerinde harici kod yürütme ve kodlanmış ve şifrelenmiş sonuçları güvenli bir şekilde aşağı bağlama yeteneğini gösterdiği bildirildi. Bu, daha otonom ve verimli uydu operasyonlarına doğru bir hareketi temsil ediyor.

TakeMe2Space bu çabada yalnız değil. ESA (OPS-SAT ile) ve Globalstar gibi kuruluşlar da güvenli IoT iletişiminden yörüngede AI modeli yürütmeye kadar AI destekli uydu teknolojisinin gerçek dünya uygulamalarına öncülük ediyor. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, AI güdümlü uydular giderek daha otonom hale gelerek daha verimli uzay operasyonlarına yol açacak ve araştırma, güvenlik ve küresel bağlantı için yeni olanaklar sunacak.

Geleneksel olarak, uydular veri işleme, karar verme ve komut yürütme için büyük ölçüde yer istasyonlarına bağımlıydı. Verilerin aşağı bağlanması, Dünya’da analiz edilmesi ve ardından işlenmiş içgörülerin uyduya geri yüklenmesi gerekiyordu - bu hem zaman alıcı hem de bant genişliği yoğun bir süreçti. Bununla birlikte, AI ve uç bilişimdeki (verileri bulutta değil, cihazın kendisinde işleme) gelişmeler, artık uyduların verileri yerleşik olarak işlemesini, otonom kararlar almasını ve yalnızca en önemli içgörüleri güvenli bir şekilde iletmesini sağlıyor. Bu, daha hızlı, daha akıllı ve daha verimli operasyonlarla sonuçlanır.

Modern AI destekli uyduların çalışması tipik olarak üç temel adımı içerir:

1. AI Algoritmalarının Yukarı Bağlantısı: AI algoritmaları, yer istasyonlarından uydulara iletilerek onlara gelişmiş veri işleme yetenekleri sağlar.
2. Yerleşik Veri Analizi: AI modelleri, görüntüleri, sensör verilerini ve diğer girdileri doğrudan yörüngede analiz ederek sürekli yer müdahalesi ihtiyacını en aza indirir.
3. İçgörülerin Güvenli Aşağı Bağlantısı: Uydular, ham verileri iletmek yerine, bant genişliğini koruyan ve güvenliği artıran şifrelenmiş içgörüleri gönderir.

Bu AI güdümlü yaklaşım çeşitli avantajlar sunar. Uyduların verileri uzayda işlemesini sağlayarak gecikmeyi önemli ölçüde azaltır ve yer istasyonlarından talimat beklemeden gerçek zamanlı koşullara daha hızlı yanıt verilmesini sağlar. Bant genişliği kullanımı optimize edilir, çünkü büyük hacimli ham veriler yerine yalnızca en alakalı içgörüler iletilir. Güvenlik ayrıca, siber tehdit ve veri ihlali riskini azaltan şifreli iletişim yoluyla iyileştirilir. Bu faydalar özellikle afet müdahalesi, askeri operasyonlar ve uzay araştırmaları gibi uygulamalarda değerlidir.

AI destekli uyduların gerçek dünya uygulamaları çeşitlidir ve etkilidir:

• Afet Yönetimi: AI ile donatılmış uydular, orman yangınlarını, selleri ve kasırgaları gerçek zamanlı olarak tespit ederek acil müdahale ekiplerinin hızlı hareket etmesini sağlar.
• Hassas Tarım: AI modelleri, hassas tarım uygulamalarını geliştirmek için mahsul sağlığını ve toprak koşullarını analiz eder.
• Çevresel İzleme: Çevre ajansları, hava ve su kirliliği seviyelerini izlemek için uydu verilerini kullanır.
• Otonom Navigasyon ve Uzay Operasyonları: AI, potansiyel tehditleri tahmin ederek ve bunlara tepki vererek çarpışmadan kaçınmayı iyileştirir ve uyduların güvenliğini sağlar. Ayrıca, uydu takımyıldızlarının koordinasyonunu kolaylaştırarak kapsama alanını ve verimliliği artırır. Ayrıca AI, yörüngesel enkaz hareketlerini izlemede ve tahmin etmede çok önemli bir rol oynayarak uzay altyapısına zarar verme riskini azaltır.
• Savunma ve Güvenlik: AI destekli gözetim sistemleri, yetkisiz faaliyetleri ve askeri hareketleri daha yüksek doğrulukla tespit eder.
• Telekomünikasyon ve IoT: AI güdümlü uydular, daha akıllı trafik yönlendirmesine katkıda bulunarak uydu internet bağlantısını iyileştirir ve kesintisiz küresel iletişim sağlar.
• Uzay Keşfi: AI, uzay teleskoplarının asteroitleri ve ötegezegenleri tespit etmedeki verimliliğini artırarak uzay keşif çabalarını önemli ölçüde ilerletir.

Çok sayıda avantaja rağmen, AI destekli uyduların geliştirilmesi ve konuşlandırılmasında zorluklar devam etmektedir:

• Sınırlı Hesaplama Gücü: Uydular, AI yeteneklerini kısıtlayan düşük güçlü, radyasyona dayanıklı çipler üzerinde çalışmalıdır.
• Zorlu Uzay Ortamı: Radyasyona maruz kalma, donanım arızası riski oluşturur.
• Güvenlik Tehditleri: Uzayda harici kodun yukarı bağlanması ve yürütülmesi, siber saldırıları önlemek için dikkatli yönetim gerektirir.
• Maliyet ve Geliştirme Süresi: AI uyumlu uydu donanımını oluşturmak, test etmek ve doğrulamak maliyetli ve zaman alıcı bir süreçtir.
• Uyarlanabilirlik Gereksinimleri: Yörüngede konuşlandırılan AI modelleri, minimum güncellemelerle çalışarak ve yeni senaryolara otonom olarak uyum sağlayarak yüksek düzeyde uyarlanabilir olmalıdır.

AI’nin Kilidini Açmak: ChatGPT’de Tekrarlayan İfadeleri Ortadan Kaldırmak

AI, içerik oluşturmada, yazmaya yardımcı olma, beyin fırtınası yapma, netliği iyileştirme, yapıyı iyileştirme ve genel okunabilirliği artırma konusunda değerli bir araç olabilir. Bununla birlikte, AI tarafından oluşturulan metinle ilgili yaygın bir sorun, tekrarlayan kelime seçimleri nedeniyle formüle dayalı dile olan eğilimidir. AI, yeni, etkili mesajlar sunmak yerine, genellikle tanıdık kalıplara dayanarak etkinliği ve özgünlüğü azaltır.

“Delve,” “tapestry,” “vibrant,” “landscape,” “realm,” “embark,” “excels,” “It’s important to note…,” ve “A testament to…” gibi aşırı kullanılan kelimeler ve ifadeler, AI tarafından oluşturulan içeriğin kalitesini önemli ölçüde azaltabilir. Ürün pazarlamacıları için bu tekrar, mesajlaşmayı daha az ilgi çekici hale getirebilir, kitle katılımını azaltabilir, marka farklılaşmasını zayıflatabilir ve içgörülerin ve stratejik mesajlaşmanın kalabalık bir pazarda öne çıkmasını engelleyebilir.

ChatGPT’nin bellek özelliğinden yararlanarak, bu sorunu azaltmak ve aşırı kullanılan kelimeleri ve ifadeleri ortadan kaldırmak mümkündür. Bu özelliği etkili bir şekilde nasıl kullanacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Erişim: ChatGPT’ye web sitesi veya mobil uygulama aracılığıyla erişilebilir.

Faydaları:

• Gelişmiş Özgünlük: AI tarafından oluşturulan içeriğin daha az robotik ve daha insani hissetmesini sağlar.
• İyileştirilmiş Marka Mesajlaşması: Marka farklılaşmasını zayıflatan genel ifadelerden kaçınır.
• Artırılmış Etkileşim: Gereksizliği azaltarak daha etkili iletişimi teşvik eder.

Örnek: Ürün Pazarlama İçeriği Oluşturma

Yeni bir ürün lansmanı için içerik hazırlamakla görevli bir ürün pazarlamacısını düşünün. ChatGPT’ye yapılan ilk istek, “delving into an intricate landscape of innovation…” gibi tekrarlayan ve genel ifadelerle dolu bir yanıtla sonuçlanabilir ve bu da mesajlaşmanın ilhamsız hissetmesine neden olur.

Daha ilgi çekici ve benzersiz içerik oluşturmak için pazarlamacı şu adımları izleyebilir:

1. İstemi Ayarlama: Pazarlamacı ChatGPT’ye açıkça talimat verir: “Lütfen şu kelimelerden kaçının: delve, tapestry, vibrant, landscape, realm, embark, excels. Bunu belleğe kaydet.” Bu, ChatGPT’ye yanıtlarında bu terimleri aktif olarak filtrelemesini söyler.
2. Kalıcı Bellek Kullanımı: “Bunu belleğe kaydet” ifadesi, ChatGPT’nin bu özel talimatları birden fazla etkileşimde saklamasını sağlar. Bu, belirtilen kelimelerden ve ifadelerden kalıcı olarak kaçınılmasını sağlar. ChatGPT, metin oluşturmadan önce belleğini kontrol edecek ve belirlenen terimlerden kaçınmak için talimatlara uyacaktır.
3. Manuel İnceleme: Yanıtı oluşturduktan sonra, pazarlamacı içeriği kalan herhangi bir gereksizlik için inceler ve netlik ve etki için dili ince ayarlar.

Etkililik:

• İstem Özelleştirme: Belirli talimatlar, AI’nın çıktısını şekillendirmeye yardımcı olur.
• Bellek Tutma: ChatGPT, kelime kaçınma kurallarını konuşmalar arasında saklayabilir ve takip edebilir.
• Manuel İyileştirme: Son bir insan düzenlemesi, netlik ve özgünlük sağlar.

Not: Bu bölümde sunulan araçlar ve analizler dahili testlere dayanmaktadır ve açık değer göstermektedir. Öneriler bağımsızdır ve araç yaratıcılarından etkilenmemiştir.

Ek AI Haberleri ve Gelişmeleri

• AI Destekli Akıllı Telefonlar Yükselişte: Deutsche Telekom, Barselona’daki Mobil Dünya Kongresi 2025’te, Perplexity asistanı içeren AI destekli bir akıllı telefon piyasaya sürme planlarını duyurdu. Bu asistan, taksi sipariş etme, masa ayırtma, gerçek zamanlı olarak dilleri çevirme ve kullanıcı sorgularını yanıtlama gibi günlük görevleri basitleştirmek için tasarlanmıştır. Şirket, bunu milyonlarca müşteriye e-posta yazarak, arama başlatarak, metinleri özetleyerek ve takvimleri yöneterek destekleyecek sanal bir asistan olarak görüyor. AI Phone, işlevselliğini geliştirmek için Google Cloud AI, ElevenLabs ve Picsart’ı entegre edecek ve bu yıl içinde piyasaya sürülmesi planlanıyor. Bir InMobi birimi olan Glance ve Google Cloud da, akıllı telefon kilit ekranlarında ve ortam TV ekranlarında kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için tüketiciye yönelik AI uygulamaları geliştirmek üzere Google’ın AI modellerinden yararlanmak için bir işbirliği duyurdu. Glance şu anda dünya çapında 450 milyondan fazla Android tabanlı akıllı telefonu destekliyor.

• Devlet Sektörlerinde Kritik Siber Olaylarda Düşüş: En son Kaspersky Yönetilen Algılama ve Yanıt (MDR) analist raporuna göre, hükümet ve kalkınma endüstrileri, 2024 yılında doğrudan insan katılımını içeren yüksek şiddetli olaylarda önemli bir düşüş yaşadı. Bununla birlikte, gıda, BT, telekom ve endüstriyel sektörler bu tür olaylarda bir artış gösterdi.

• OpenAI, Sora’yı ChatGPT’ye Entegre Etmeyi Planlıyor: OpenAI, AI video oluşturma aracı Sora’yı doğrudan ChatGPT’ye entegre etmek için çalışıyor. Şu anda Sora, yalnızca özel bir web uygulaması aracılığıyla kullanılabilir ve kullanıcıların 20 saniyeye kadar sinematik klipler oluşturmasına olanak tanır. OpenAI ayrıca Sora tarafından desteklenen bir AI görüntü oluşturucu geliştiriyor.