Yeni GPT-3 Dil Modeli NLP’yi Zirvelere Taşıyor

Bilgisayarınızla, telefonunuzla ya da oturma odanızdaki cihazınızla konuşabiliyorsanız, bu doğal dil işlemenin sayesinde gerçekleşir. Yapay zeka (AI) yazılımı içeren cihazınız sizi doğru şekilde anlayabilir ve cevap verebilir. Doğal dil işleme, son birkaç yılda çok yönlü gelişti, ancak kelime dağarcığının farklı öğelerini oluşturma, anlamsal ve bağlamsal ilişkileri anlama konusunda hala birtakım sorunlar var. Bu sorunlara rağmen, doğal dil işleme teknolojisi şirketler tarafından aktif olarak kullanıyor. NLP, bir çağrı merkezi temsilcisi müşteriyle çalışırken hem süreç otomasyonu hem de duygu analizi gibi bağlamsal yardım sağlayabildiğinden, otomatik çağrı yazılımında ve personel çağrı merkezlerinde oldukça sık kullanılmaktadır. Yeni çıkan GPT-3 dil modeli ise NLP’yi zirvelere taşıyor.

GPT-3 Nedir?

1,5 milyar parametre içeren GPT-2 dil modeli ile kıyaslandığında, yeni GPT-3 dil modeli 175 milyar parametre içerir. Bu yeni GPT-3 dil modeli ilk olarak bir AI geliştirme ve dağıtım şirketi olan OpenAI tarafından Haziran ayında duyuruldu, ancak model “teknolojinin kötü amaçlı uygulamalar için kullanılması endişesi” nedeniyle henüz genel kullanıma sunulmadı.

Bir AI çözüm sağlayıcısı olan Fractal Analytics’teki yetkili kişi Suraj Amonkar, “GPT-3 doğal dil transformatör mimarisini yeni bir seviyeye taşıyor.” dedi. GPT-3 ile sunulan imkanlar oldukça baştan çıkarıcı görünüyor. İçeriğimizin son bölümünde tam olarak neden böyle düşündüğümüzü örnekler ile görebileceksiniz.

GPT-3,  Hükümet veya çok uluslu bir şirket için, metin ve ses tabanlı mesajları hızla yerelleştirme ve neredeyse tüm dünya dillerine çevirme işlemini otomasyonla yapar. Bu şekilde yeni müşterilere erişim sağlıyor.

Araştırma kurumları, tıp ve yaşam bilimleri araştırmacıları için; yabancı dilde yazılmış bir makaleyi kolayca tercüme edebilme becerisine sahiptir. Medya, yayıncılık ve eğlence şirketleri için, sözlü ve yazılı kelimeyi birçok farklı dile çevirmenin hızlı bir yolu olabilir.

GPT-3 ile Başka Neler Yapılabilir?

1- E-Tablolar Üzerinde Otomatik Tamamlama

=GPT3()… the spreadsheet function to rule them all.

Impressed with how well it pattern matches from a few examples.

The same function looked up state populations, peoples' twitter usernames and employers, and did some math. pic.twitter.com/W8FgVAov2f

— Paul Katsen (@pavtalk) July 21, 2020

2- İngilizceden SQL’e çeviri

I got GPT-3 to start writing my SQL queries for me

p.s. these work against my *actual* database! pic.twitter.com/6RoJewXEEx

— Faraaz Nishtar 🦊 (@FaraazNishtar) July 22, 2020

3- Basit İngilizce ile Düzen Oluşturucu

This is mind blowing.

With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generates the JSX code for you.

W H A T pic.twitter.com/w8JkrZO4lk

— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 13, 2020

4- Basit İngilizce ile Kullanıcı Arayüzü Tasarımı

I built a UI creator in Figma using @OpenAI's GPT3.

Define your UI component in simple English, and GPT3 + @figmadesign will create full blown mockup for you. With accurate text, images and logos.

Very impressed with GPT3! It is absolutely incredible⚡️

How it works? Read on… pic.twitter.com/ryqO48VDPc

— Dhvanil (@dhvanilp) July 24, 2020

5- Metinden CSS Koduna Çeviri

Thanks to @gdb I had the occasion to play around with @OpenAI's GPT-3 and I'm amazed! I built a @tailwindcss code generator and the results are quite spectacular.

There's still much work to do, but it looks promising! You can sign up at https://t.co/vzS9LT9Q3L for early access. pic.twitter.com/quQlbADuUo

— Zoli Szőgyényi (@zolidev) July 23, 2020

6- Arama Motoru

I made a fully functioning search engine on top of GPT3.

For any arbitrary query, it returns the exact answer AND the corresponding URL.

Look at the entire video. It's MIND BLOWINGLY good.

cc: @gdb @npew @gwern pic.twitter.com/9ismj62w6l

— Paras Chopra (@paraschopra) July 19, 2020

7- İngilizceden Derin Öğrenme Framework’ü Olan Keras’a Çeviri

AI INCEPTION!

I just used GPT-3 to generate code for a machine learning model, just by describing the dataset and required output.

This is the start of no-code AI. pic.twitter.com/AWX5mZB6SK

— Matt Shumer (@mattshumer_) July 25, 2020