ChatGPT’nin Cevap Verme Mekanizması

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer), OpenAI tarafından geliştirilmiş büyük ölçekli bir yapay zeka sohbet modelidir. Modelin insan benzeri metinler üretme ve karmaşık sorgulara yanıt verme yeteneği, onun temelini oluşturan büyük dil modeli (LLM – Large Language Model) mimarisi ve kapsamlı eğitim sürecinden kaynaklanmaktadır. Bu makale, ChatGPT’nin kullanıcı girdilerine nasıl yanıt verdiğini, hangi prensiplere ve verilere dayandığını akademik bir perspektifle incelemektedir.

Özet

ChatGPT’nin cevap verme davranışı, üç temel bileşen tarafından şekillendirilir: 1) Ön Eğitim (Pre-training) aşamasında devasa metin külliyatları üzerinde öğrendiği istatistiksel dil kalıpları, 2) İnce Ayar (Fine-tuning) aşamasında insan geri bildirimiyle özellikle görev için optimize edilmesi (RLHF) ve 3) kullanıcıdan gelen prompt (komut/sorgu) ve modelin üretim sırasında uyguladığı çıkarım (inference) algoritmaları. Model, bir sonraki en olası kelimeyi tahmin etmeye dayalı olasılıksal bir sistem olarak çalışır; ancak bu süreç, güvenli, yararlı ve insan merkezli çıktılar üretmek için karmaşık filtreleme ve düzenleme mekanizmalarıyla yönetilir.

1. Giriş

ChatGPT, dönüştürücü (transformer) mimarisinin[1] bir uygulamasıdır. Bu mimari, modelin metindeki kelimeler (veya “token”lar) arasındaki uzun vadeli bağımlılıkları anlamasına olanak tanıyan kendinden dikkat (self-attention) mekanizmasına dayanır. Modelin cevap verme davranışı, ham bir veri kümesinden istatistiksel örüntüleri öğrenmekten ziyade, insan etkileşimiyle hassas bir şekilde ayarlanmış çok aşamalı bir eğitim sürecinin sonucudur.

2. Temel Bileşenler ve Eğitim Süreci

2.1. Ön Eğitim (Pre-training)

İlk aşamada model, internetin büyük bir kısmını, kitapları, makaleleri ve diğer metin kaynaklarını içeren yüzlerce milyarlarca kelimeden oluşan devasa ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu aşamada model, bir otoregresif dil modelleme görevini (bir metin dizisindeki bir sonraki token’ı tahmin etme) öğrenir. Bu süreçte dilin sözdizimsel (gramer) ve anlamsal (anlam) yapılarını, olgusal bilgileri ve çeşitli yazım stillerini içeren istatistiksel bir temsili içselleştirir[2]. Ancak, bu aşamanın sonucu yalnızca eğitim verisindeki kalıpları yansıtan, kontrolsüz ve bazen istenmeyen çıktılar üretebilen bir modeldir.

2.2. İnce Ayar ve İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)

ChatGPT’yi ham bir dil modelinden kullanışlı bir asistan haline getiren asıl süreç, bu ikinci aşamadır. Bu süreç üç adımdan oluşur[3]:

1. Gözetimli İnce Ayar (Supervised Fine-Tuning – SFT): İnsan eğiticiler (AI trainers), hem kullanıcı girdilerini (prompt’ları) hem de ideal model yanıtlarını yazarak bir veri seti oluşturur. Model, bu veri seti üzerinde ince ayara tabi tutularak sohbet formatına ve arzu edilen yanıt stilne adapte olur.
2. Ödül Modeli Eğitimi (Reward Model – RM): Model, aynı sorguya birden fazla yanıt üretir. İnsan eğiticiler, bu yanıtları kalitelerine göre sıralar. Bu sıralamalar, hangi çıktıların insanlar tarafından tercih edildiğini (daha güvenli, daha yardımsever, daha doğru) öğrenen bir ödül modelini eğitmek için kullanılır.
3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning – RL): Ana SFT modeli, bu aşamada bir pekiştirmeli öğrenme algoritması olan Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO)[4] kullanılarak daha da optimize edilir. Model, ödül modelinden aldığı puana (reward) göre kendi politikasını (yanıt üretme stratejisini) günceller. Amaç, yüksek puan alan, yani insan tercihleriyle uyumlu yanıtlar üretme olasılığını en üst düzeye çıkarmaktır.

Bu RLHF süreci, modelin yalnızca istatistiksel olarak olası olanı değil, aynı zamanda güvenli, yararlı ve dürüst olanı üretmesi için kritik öneme sahiptir.

3. Çıkarım (Inference) ve Yanıt Oluşturma

Bir kullanıcı sorgusu geldiğinde, model şu adımları izler:

1. Prompt İşleme: Kullanıcının girdiği metin, modelin anlayacağı sayısal token’lara dönüştürülür.
2. Bağlamsal Anlama: Transformer’ın kendinden dikkat mekanizması, prompt’taki her bir token’ın diğerleriyle olan ilişkisini hesaplayarak sorgunun bağlamını ve niyetini anlamaya çalışır.
3. Olasılıksal Üretim: Model, eğitim verisinden öğrendiği kalıplara ve ince ayar sırasında edindiği tercihlere dayanarak, vocabulary’deki her bir olası sonraki token için bir olasılık dağılımı oluşturur.
4. Token Seçimi: Model, bir sonraki token’ı seçmek için çekirdek örnekleme (nucleus sampling) veya açıklığa göre arama (beam search) gibi algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar, tamamen deterministik olmayan, ancak rastgeleliği kontrollü (sıcaklık – temperature parametresi ile) bir üretim süreci sağlar.
5. Yineleme: Seçilen token çıktıya eklenir ve bu proses, bir <end-of-sequence> token’ı üretilene veya maksimum uzunluk sınırına ulaşılana kadar tekrarlanır.

4. Sınırlamalar ve Etik Kaygılar

ChatGPT’nin cevap verme mekanizması mükemmel olmaktan uzaktır. Temel sınırlamalar şunları içerir:

• Hallüsinasyon (Yanılsama): Model, eğitim verisinde bulunmayan veya yanlış bilgileri yüksek bir güvenle, inandırıcı bir şekilde üretebilir[5].
• Güncellik Eksikliği: Modelin ön eğitim verisi belirli bir tarihe kadardır (örneğin, GPT-3.5 için Eylül 2021) ve gerçek zamanlı olaylar hakkında bilgi sahibi değildir.
• Yanlılık (Bias): Eğitim verisindeki toplumsal, kültürel ve ideolojik önyargılar modelin çıktılarına yansıyabilir.
• Belirsizlik: Model, kendi bilgi sınırlarını ve “bilmediğini” tam olarak anlayamaz. Yanıtları, gerçek bir anlama yetisinden ziyade istatistiksel ilişkilere dayanır.

5. Sonuç

ChatGPT’nin cevap verme davranışı, sofistike bir yapay sinir ağı mimarisinin, devasa veri kümeleri üzerindeki istatistiksel öğrenmenin ve insan tercihlerini modellemenin karmaşık bir birleşimidir. Model, bir sonraki en olası kelimeyi tahmin etmek üzere optimize edilmiş olsa da, İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) gibi yenilikçi yöntemlerle kullanışlı ve nispeten güvenli bir sohbet asistanına dönüştürülmüştür. Ancak, halüsinasyon ve yanlılık gibi temel sınırlamalar, onun bir bilgi kaynağı olarak değil, bir düşünme ve yazma yardımcısı olarak ele alınması gerektiğini göstermektedir.

Kaynaklar

[1] Vaswani, A. et al. (2017). “Attention Is All You Need.” Advances in Neural Information Processing Systems.
[2] Brown, T. B. et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” Advances in Neural Information Processing Systems.
[3] Ouyang, L. et al. (2022). “Training language models to follow instructions with human feedback.” arXiv:2203.02155.
[4] Schulman, J. et al. (2017). “Proximal Policy Optimization Algorithms.” arXiv:1707.06347.
[5] Ji, Z. et al. (2023). “Survey of Hallucination in Natural Language Generation.” ACM Computing Surveys.

Not: Bu makale, ChatGPT’nin çalışma prensiplerini özetlemektedir. Modelin iç mimarisi ve eğitim prosedürleri zamanla güncellenmekte ve geliştirilmektedir. En güncel ve teknik detaylar için OpenAI’nin yayınladığı araştırma makalelerine (arXiv.org gibi platformlarda) başvurulması önerilir.