Bir Adım İleri, Devasa Bir Sıçrama Değil
GPT-4.5, ChatGPT Pro kullanıcılarına araştırma önizlemesi olarak sunuluyor. OpenAI, bu modelin ‘şimdiye kadarki en bilgili model’ olduğunu iddia ediyor, ancak ilk iletişimler, o1 veya o3-mini gibi modellerin performansına ulaşamayabileceğini gösteriyor. Bu, çığır açan gelişmelerden ziyade iyileştirme ve verimliliğe odaklanıldığını düşündürüyor.
Gelişmiş Yetenekler, İyileştirilmiş Etkileşim
Kullanıcılar GPT-4.5’ten ne bekleyebilir? OpenAI, birkaç temel alanda iyileştirmeler olduğunu vurguluyor:
- Yazma Becerisi: Model, daha yetenekli bir yazma asistanı olacak şekilde tasarlandı.
- Genişletilmiş Dünya Bilgisi: GPT-4.5, gerçek dünya kavramları ve bilgileri hakkında daha geniş bir anlayışa sahip.
- ‘Rafine Edilmiş Kişilik’: OpenAI, bu modelle etkileşimlerin daha doğal ve sezgisel olacağını iddia ediyor.
Şirket, GPT-4.5’in kalıpları tanıma ve bağlantılar kurma yeteneğini vurgulayarak, onu yazma, programlama ve pratik sorunlarla başa çıkma gibi görevler için özellikle uygun hale getiriyor.
Sınır Model Değil: Farkı Anlamak
Bu geliştirmelere rağmen, OpenAI, GPT-4.5’in tamamen yeni yeteneklere bir sıçrama olmadığını açıkça belirtiyor. Daha sonra revize edilen sızdırılmış bir belge, daha fazla bağlam sağladı:
‘GPT-4.5 bir sınır model değil, ancak OpenAI’ın en büyük LLM’si ve GPT-4’ün hesaplama verimliliğini 10 kattan fazla artırıyor,’ diye belirtildi belgede. ‘Önceki akıl yürütme sürümlerine kıyasla 7 yeni sınır yeteneği sunmuyor ve performansı çoğu hazırlık değerlendirmesinde o1, o3-mini ve derin araştırmanın altında.’
Bu ayrım önemli. GPT-4.5’in ölçek ve verimlilik açısından önemli bir yükseltme olmasına rağmen, bir ‘sınır’ modelin yapacağı gibi yapay zeka yeteneklerinin sınırlarını zorlamadığını gösteriyor.
Eğitim ve Geliştirme
Raporlar, OpenAI’ın GPT-4.5’i eğitmek için o1 akıl yürütme modelini (kod adı Strawberry) ve sentetik verileri kullandığını gösteriyor. Şirket, yeni denetim teknikleri ve yerleşik yöntemlerin bir kombinasyonunu doğruluyor:
- Denetimli İnce Ayar (SFT)
- İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)
Bunlar, GPT-4o’nun geliştirilmesinde kullanılan yaklaşımlara benzer.
Halüsinasyonları Ele Alma ve İşbirliğini Geliştirme
Dikkate değer bir gelişme, halüsinasyonlarda azalma. OpenAI’a göre, GPT-4.5, GPT-4o’dan daha az ve hatta o1 modelinden biraz daha az halüsinasyon görüyor.
OpenAI araştırmacısı Raphael Gontijo Lopes, işbirliğine odaklanıldığını vurguladı: ‘GPT-4.5’i daha iyi bir işbirlikçi olacak şekilde hizaladık, konuşmaları daha sıcak, daha sezgisel ve duygusal olarak daha incelikli hale getirdik.’ İnsan test kullanıcılarının GPT-4.5’i çeşitli kategorilerde GPT-4o’dan daha yüksek puanladığını belirtti.
CEO’nun Bakış Açısı: Sınırlamaları Kabul Etme
OpenAI CEO’su Sam Altman, X’teki bir gönderide GPT-4.5’in doğasını kabul etti: ‘devasa, pahalı model’ ve ‘kıyaslamaları ezmeyecek’. Bu samimi değerlendirme, bu sürümün devrim niteliğinde atılımlardan ziyade kademeli ilerleme ile ilgili olduğu fikrini pekiştiriyor.
Dağıtım Planı
GPT-4.5’in dağıtımı kademeli bir yaklaşım izliyor:
- Pro Kullanıcıları: Araştırma önizlemesi olarak anında erişim.
- Plus ve Team Kullanıcıları: Önümüzdeki hafta erişilebilirlik bekleniyor.
- Enterprise ve Edu Kullanıcıları: Plus ve Team kullanıcılarından sonra erişim sağlanacak.
Model, Microsoft’un Azure AI Foundry platformu aracılığıyla da Stability, Cohere ve Microsoft’un kendi tekliflerinin yanı sıra kullanılabilir.
Doğruluk ve Azaltılmış Halüsinasyonlar
OpenAI, GPT-4.5’in geliştirilmiş doğruluğunu vurgulayarak, diğer modellerine kıyasla daha doğru yanıtlar ürettiğini ve daha az halüsinasyon gördüğünü iddia ediyor. Bu, büyük dil modellerinde (yanlış veya anlamsız bilgiler üretme) kalıcı bir zorluk olan halüsinasyonlar için ileriye doğru atılmış önemli bir adım.
İleriye Bakış: GPT-5 ve AGI’ye Giden Yol
Önceki raporlar, OpenAI’ın sürümleri için bir zaman çizelgesi önerdi: Şubat sonuna kadar GPT-4.5 ve Mayıs ayı sonlarında GPT-5. Altman, GPT-5’i ‘teknolojimizin çoğunu entegre eden bir sistem’ olarak tanımladı. Şirketin Aralık ayındaki ‘Noel’in 12 günü’ duyuruları sırasında tanıtılan yeni o3 akıl yürütme modelini içermesi bekleniyor.
o3-mini daha önce piyasaya sürülürken, tam o3 modeli GPT-5 sistemi için ayrılıyor. Bu, OpenAI’ın daha yetenekli bir sistem oluşturmak için büyük dil modellerini birleştirme, potansiyel olarak yapay genel zekaya (AGI) yaklaşma vizyonuyla uyumlu.
GPT-4.5’in Mimarisine Daha Derin Bir Bakış
OpenAI kapsamlı teknik ayrıntılar yayınlamamış olsa da, mevcut bilgilere dayanarak GPT-4.5’in mimarisi hakkında birkaç çıkarım yapılabilir:
Daha Büyük Parametre Sayısı: OpenAI’ın ‘en büyük LLM’si’ olarak tanımlanan GPT-4.5’in, öncekilerden önemli ölçüde daha yüksek bir parametre sayısına sahip olduğunu varsaymak mantıklı. Bu artan kapasite, muhtemelen gelişmiş bilgi tabanına ve akıl yürütme yeteneklerine katkıda bulunuyor.
Optimize Edilmiş Hesaplama Verimliliği: Sızdırılanbelge, GPT-4’e kıyasla hesaplama verimliliğinde ‘10 kattan fazla’ bir iyileşmeden bahsetti. Bu, modelin bilgiyi daha etkili bir şekilde işlemesini sağlayan, potansiyel olarak daha hızlı yanıt sürelerine ve daha düşük enerji tüketimine yol açan mimari iyileştirmeler olduğunu gösteriyor.
Gelişmiş Dikkat Mekanizmaları: Kalıp tanıma ve bağlantı kurma vurgusu göz önüne alındığında, GPT-4.5’in dikkat mekanizmalarında gelişmeler içermesi muhtemeldir. Bu mekanizmalar, modelin girdi metninin en alakalı kısımlarına odaklanmasını sağlayarak daha tutarlı ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlar.
İyileştirilmiş Eğitim Verileri: ‘Yeni denetim teknikleri’ kullanımı, eğitim verilerinin kalitesi ve çeşitliliğindeki iyileştirmelere işaret ediyor. Bu, daha özel veri kümelerini dahil etmeyi, sentetik veri üretiminden yararlanmayı veya mevcut verileri filtrelemek ve temizlemek için daha karmaşık yöntemler kullanmayı içerebilir.
Sentetik Verilerin Rolü
GPT-4.5’in eğitiminde sentetik verilerin kullanıldığına dair raporlar özellikle dikkat çekici. AI modellerinin kendileri tarafından üretilen sentetik veriler, çeşitli potansiyel avantajlar sunar:
Veri Kıtlığının Üstesinden Gelme: Özellikle gerçek dünya verilerinin sınırlı veya elde edilmesi zor olduğu alanlarda mevcut veri kümelerini artırmak için kullanılabilir.
Yanlılığı Ele Alma: Sentetik veriler, gerçek dünya veri kümelerinde bulunan yanlılıkları azaltmak için dikkatlice hazırlanabilir ve bu da daha adil ve eşitlikçi AI modellerine yol açar.
Varsayımsal Senaryoları Keşfetme: Araştırmacıların, gerçek dünyada nadir veya gözlemlenmesi imkansız olabilecek senaryolar üzerinde modelleri eğitmesine olanak tanıyarak, beklenmedik durumlarla başa çıkma yeteneklerini geliştirir.
Ancak, sentetik verilerin kullanımı da endişeleri artırıyor:
Yanlılıkları Artırma Potansiyeli: Dikkatli bir şekilde kontrol edilmezse, sentetik veriler yanlışlıkla mevcut yanlılıkları artırabilir veya yenilerini ortaya çıkarabilir.
Aşırı Uyum Riski: Öncelikle sentetik veriler üzerinde eğitilen modeller, benzer sentetik veriler üzerinde iyi performans gösterebilir, ancak gerçek dünya girdilerine genellemekte zorlanabilir.
OpenAI’ın sentetik verileri kullanma yaklaşımı, bu riskleri azaltmak için dikkatli doğrulama ve testleri içeriyor.
‘Rafine Edilmiş Kişilik’: Daha Yakından Bir Bakış
OpenAI’ın GPT-4.5’in ‘rafine edilmiş bir kişiliğe’ sahip olduğu iddiası ilgi çekici. Bu, modelin etkileşimlerini daha ilgi çekici, doğal ve duygusal olarak zeki hale getirme çabalarını gösteriyor. Bu, birkaç tekniği içerebilir:
Konuşma Verileri Üzerinde İnce Ayar: Dilin, tonun ve sosyal ipuçlarının nüanslarını daha iyi anlamak için modeli büyük insan konuşmaları veri kümeleri üzerinde eğitmek.
Duygusal Zeka Modellerini Dahil Etme: İnsan duygularını tanımak ve bunlara yanıt vermek için tasarlanmış özel modelleri entegre ederek, GPT-4.5’in iletişim stilini buna göre uyarlamasına olanak tanır.
İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme: Daha doğal, ilgi çekici ve empatik olarak algılanan yanıtları ödüllendirmek için insan geri bildirimini kullanmak.
Amaç, tamamen işlevsel etkileşimlerin ötesine geçerek bir bağlantı ve uyum duygusu geliştirmek için daha insan benzeri bir konuşma deneyimi yaratmaktır.
Farklı Kullanıcı Grupları İçin Etkileri
GPT-4.5’in kademeli olarak kullanıma sunulması, çeşitli kullanıcı grupları için farklı etkiler olduğunu gösteriyor:
Pro Kullanıcıları: Erken benimseyenler olarak, Pro kullanıcıları modelin yeteneklerini deneme ve OpenAI’a geri bildirim sağlama fırsatına sahip olacaklar. Bu geri bildirim, modelin daha da geliştirilmesini şekillendirmede çok önemli olacak.
Plus ve Team Kullanıcıları: Bu kullanıcılar, yazma, kodlama ve araştırma gibi günlük görevlerinde GPT-4.5’in geliştirilmiş performansından ve iyileştirilmiş etkileşim stilinden muhtemelen yararlanacaklar.
Enterprise ve Edu Kullanıcıları: Bu kullanıcılar için, geliştirilmiş doğruluk ve azaltılmış halüsinasyonlar, profesyonel ve eğitim ortamlarında daha güvenilir ve güvenilir sonuçlar sağlayarak özellikle değerli olabilir.
Microsoft Azure AI Foundry Kullanıcıları: Bu platformda GPT-4.5’in kullanılabilirliği, geliştiriciler ve araştırmacılar için modele erişimi genişleterek yeniliği ve yeni AI destekli uygulamaların oluşturulmasını teşvik ediyor.
Daha Geniş Bağlam: OpenAI’ın Stratejisi
GPT-4.5’in piyasaya sürülmesi, bir sınır model olmasa da, OpenAI’ın yinelemeli geliştirme ve AGI’ye doğru kademeli ilerleme stratejisine uyuyor. OpenAI, artımlı iyileştirmeler yayınlayarak şunları yapabilir:
Kullanıcı Geri Bildirimi Toplama: Modellerini gerçek dünya kullanımı ve geri bildirimlerine göre sürekli olarak iyileştirin.
Beklentileri Yönetme: Aşırı heyecan yaratmaktan kaçının ve her sürüm için gerçekçi beklentiler belirleyin.
Rekabet Avantajını Koruma: Hızla gelişen AI alanında önde olun.
Gelecekteki Atılımlara Hazırlık: GPT-5 gibi daha önemli gelişmeler için zemin hazırlayın.
Bu yaklaşım, diğer bazı AI şirketlerinin ‘büyük patlama’ sürümleriyle çelişiyor ve giderek daha güçlü AI sistemlerini geliştirme ve dağıtmaya yönelik daha temkinli ve ölçülü bir yaklaşım öneriyor. Odak noktası sadece mümkün olanın sınırlarını zorlamak değil, aynı zamanda güvenlik, güvenilirlik ve kullanıcı memnuniyetini sağlamaktır.
GPT-4.5 gibi modellerin geliştirilmesi ve dağıtımı birçok soruyu gündeme getiriyor:
- Bir modelin “rafine edilmiş bir kişiliğe” sahip olup olmadığını nasıl ölçebiliriz?
- Daha az halüsinasyon gören bir modelin etkileri nelerdir?
- Sınır model olmayan bir modeli piyasaya sürmenin önemi nedir?
Bunların hepsi iyi sorular ve kesin cevapları yok.