ChatGPT Cümleyi Okurken Neye Bakıyor? Transformer
Bölümler (11)
2017'de yayımlanan tek bir makale ("Attention is All You Need") yapay zekanın yönünü değiştirdi. GPT, ChatGPT, çeviri, hatta görsel üreten modeller — hepsinin altında aynı fikir var: attention, yani "dikkat". Bu videoda Transformer mimarisini ve kalbindeki dikkat mekanizmasını sıfırdan, animasyonla öğreniyoruz: eski modellerin (RNN) sorunu, dikkat fikri, sorgu-anahtar-değer (query-key-value), self-attention, çok başlı dikkat ve tüm bunların neden bir devrim olduğu. Hiçbir ön bilgi gerekmiyor.
"Yapay Zeka & LLM Nasıl Çalışır" serisinin beşinci videosu.
Bu videoda öğrenecekleriniz:
- Transformer öncesi modellerin (RNN) iki büyük sorunu
- attention (dikkat) fikri: her kelimenin diğerlerine önem ağırlığı vermesi
- bir zamirin doğru kelimeye nasıl bağlandığı (somut örnek)
- query-key-value üçlüsünün kütüphane araması benzetmesiyle mantığı
- self-attention: her kelimenin bağlamla zenginleşmiş yeni temsili
- çok başlı dikkat (multi-head) neden gerekli
- paralellik sayesinde Transformer'ın neden devasa modelleri mümkün kıldığı
Sabit soru: Sence yapay zekanın bu "dikkati", bizim bir şeye odaklanmamıza ne kadar benziyor? Yorumlara yaz.
Beni takip et:
Web: bapati.com
X: x.com/FG_1903
YouTube: youtube.com/@BapatiTech
LinkedIn: linkedin.com/in/fırat-gurkan
GitHub: github.com/FiratGurkan
📚 Serinin tüm bölümleri: bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber
