Yapay Zekanın Sessiz Devrimi

2017'de Google araştırmacıları "Attention is All You Need" başlıklı bir makale yayınladığında, çoğu kişi bunun ne anlama geldiğini anlayamadı. Bugün, o makalenin temeli attığı mimari — Transformer — modern yapay zekanın kalbinde atıyor.

Dikkat Mekanizması Nedir?

Geleneksel sinir ağları, veriyi sıralı olarak işlerdi. Bir cümleyi anlamak için kelimeleri tek tek, soldan sağa okumak zorundaydılar. Bu yaklaşım hem yavaştı hem de uzun vadeli bağlantıları yakalamakta zorlanıyordu.

Transformer mimarisi bu sorunu self-attention mekanizmasıyla çözdü:

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V):
    """
    Q: Query matrisi
    K: Key matrisi  
    V: Value matrisi
    """
    d_k = K.shape[-1]
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)
    attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
    return torch.matmul(attention_weights, V)

Bu basit formül, her kelimenin cümledeki diğer tüm kelimelerle ilişkisini aynı anda hesaplamasını sağlıyor.

Ölçeğin Gücü

İlginç olan şu: Transformer mimarisi ilk ortaya çıktığında, kimse bunun ne kadar ölçeklenebilir olduğunu tam olarak anlamamıştı. OpenAI'ın GPT serisi, bize basit bir gerçeği gösterdi:

"Yeterince büyük bir model, yeterince fazla veriyle eğitildiğinde, beklenmedik yetenekler ortaya çıkarıyor."

Bu fenomen — emergence — hâlâ tam olarak anlaşılmış değil. 10 milyar parametreli bir model yapamadığı şeyleri, 100 milyar parametreli bir model birdenbire yapabiliyor.

Parametreler ve Yetenekler

*Tahmin, resmi rakamlar yayınlanmadı.

Sessiz Devrim

Bu teknolojinin "sessiz" denmesinin bir nedeni var. ChatGPT'nin Kasım 2022'deki lansmanına kadar, bu gelişmelerin çoğu akademik makalelerde ve araştırma laboratuvarlarında kaldı.

Ama sessizce olan şeyler:

1. Kod yazma tamamen değişti. GitHub Copilot, geliştiricilerin üretkenliğini ölçülebilir şekilde artırdı.

2. İçerik üretimi demokratikleşti. Küçük ekipler, büyük ajansların kapasitesine ulaştı.

3. Araştırma hızlandı. Literatür taraması saatler yerine dakikalar alıyor.

Sonraki Adım: Multimodality

Gelecek, tek bir modaliteyle sınırlı değil. Metin, görüntü, ses ve video — hepsi aynı model tarafından anlaşılabilir ve üretilebilir hale geliyor.

interface MultimodalInput {
  text?: string;
  image?: ImageData;
  audio?: AudioBuffer;
  video?: VideoFrame[];
}
 
// Gelecekte böyle bir API görmek şaşırtıcı olmayacak
const response = await model.generate({
  text: "Bu görüntüyü analiz et",
  image: uploadedImage,
  outputFormat: "detailed_analysis"
});

Bu devrim sessiz, ama etkileri gürültülü olacak. Hazırlıklı olmak için en iyi zaman — şimdi.