İstatistikler
Beğendiği gönderiler
Herkese selam arkadaşlar, sizce son yıllara damga vuran teknolojik gelişme nedir? Ben chatgpt gibi platformlar olduğunu düşünüyorum. Tuşlu telefonlardan dokunmatiğe geçtik ya, yaşlı amcalar teyzeler çok şaşırıyor. Ben belki onların yüz katı kadar şaşırıyorum ve ne zaman aklıma gelse hayret ediyorum. Eskiden soru sormak için tenefüslerde hoca kovalardık, şimdi ne yazarsan yaz ister ders olsun ister başka bir şey anında bir sürü çözüm buluyor. Mükemmel bir şey bu ya.
Gelecekte merak ettiğim birkaç şey var. Bildiğim kadarıyla makine öğrenmesi bir sürü veri ile besleyerek gerçekleşiyor. Bir kadın ile bir erkeğin görüntüsünden makinenin hangisinin kadın hangisinin erkek olduğunu ayırt etmesi için bir sürü kadın ve erkek resmi ile sistemi beslemek gerekiyor. Acaba ileride bu yöntem dışında makine öğrenebilir mi? Gerçi biz de böyle öğreniyoruz çevremizdeki beslendiğimiz verilerden çıkarım yapıyoruz. Saçma bir soru belki ama acaba ileride ne olacak bununla alakalı merak ediyorum.
ilkerozalp ek olarak şunu söyleyeyim sen söyleyince aklıma geldi. Sıfır hata yapan bir yapay zeka olacak mı acaba 1.000.000 örnek ile beslersin 1.000.001 inci durumu görmemiştir hatalı bir sonuç verir. Sanki imkansızmış gibi geliyor bu.
Literatüre hakim değilim hatalı bir şey söylediysem affola.
Gelecekte merak ettiğim birkaç şey var. Bildiğim kadarıyla makine öğrenmesi bir sürü veri ile besleyerek gerçekleşiyor. Bir kadın ile bir erkeğin görüntüsünden makinenin hangisinin kadın hangisinin erkek olduğunu ayırt etmesi için bir sürü kadın ve erkek resmi ile sistemi beslemek gerekiyor. Acaba ileride bu yöntem dışında makine öğrenebilir mi? Gerçi biz de böyle öğreniyoruz çevremizdeki beslendiğimiz verilerden çıkarım yapıyoruz. Saçma bir soru belki ama acaba ileride ne olacak bununla alakalı merak ediyorum.
ilkerozalp ek olarak şunu söyleyeyim sen söyleyince aklıma geldi. Sıfır hata yapan bir yapay zeka olacak mı acaba 1.000.000 örnek ile beslersin 1.000.001 inci durumu görmemiştir hatalı bir sonuç verir. Sanki imkansızmış gibi geliyor bu.
Literatüre hakim değilim hatalı bir şey söylediysem affola.
Gizlenen 16 yanıtı da gör! Çatlarsın yoksa...
Teknolojide gelişme diyebilirsek sadece yapay zeka var ama oda hatalı olabiliyor, günümüze baktığımızda işlemciler ve yapay zeka diyebiliriz, telefonlardaki teknoloji aynı sayılır, senelerdir takip ediyorum büyük çapta birşey göremedim yapay zeka haricinde, hatasız kul olmaz, yapay zekada aynı :D
Sorunuza cevap vermeyeceğim ama konuda bahsi geçen yapay zeka ile görüşümü yazmak isterim.
-yapay zeka yazıya gecen insan fikri kadar güçlüdür. Günümüze kadar geçen tüm insanların yazıya aktarabildiği bilgi kadar.
bu fikirler oluşması için insanların çok büyük zorluklara karşı bir şeyler üretme zorunluluğu vardı.
bilgiye erişim bu kadar kolay olunca üretme ve fikir oluşturma hızlı bir düşüşe gececek
yapay zekayı besleyen datalar artık yine yapay zekanın oluşturduğu bilgiler olacak. Çünkü insan bir fikir üretme eylemi hızla düşecek ve muhtemelen burada bir kısır döngü oluşturacak.
Hızlı bir çağa gececeğiz ama o çağdan çıkmamız için yine bir zorlukları aşmamız gerekecek. İnsan beyni temel bilgi üretme ihtiyaçlarında bu kadar tembel olunca muhtemelen gelişememiş beyinler o üretimi pek kolay yapamayacak.
-yapay zeka yazıya gecen insan fikri kadar güçlüdür. Günümüze kadar geçen tüm insanların yazıya aktarabildiği bilgi kadar.
bu fikirler oluşması için insanların çok büyük zorluklara karşı bir şeyler üretme zorunluluğu vardı.
bilgiye erişim bu kadar kolay olunca üretme ve fikir oluşturma hızlı bir düşüşe gececek
yapay zekayı besleyen datalar artık yine yapay zekanın oluşturduğu bilgiler olacak. Çünkü insan bir fikir üretme eylemi hızla düşecek ve muhtemelen burada bir kısır döngü oluşturacak.
Hızlı bir çağa gececeğiz ama o çağdan çıkmamız için yine bir zorlukları aşmamız gerekecek. İnsan beyni temel bilgi üretme ihtiyaçlarında bu kadar tembel olunca muhtemelen gelişememiş beyinler o üretimi pek kolay yapamayacak.
Hayallerinizi yıkmak istemezdim ama yapay zeka sanıldığı gibi insanlık için bir buff değil tam tersi nerf'dir. Milyonlarca veri arasından 1 saniye altında sonucu getirebilmenin çok büyük bir enerji malilyeti vardır.
Google verilerine göre yapay zeka sistemi devreye girdiğinden bu yana dünya çapında kendine ait veri merkezlerinde enerji kullanımı %80 oranında arttığını bununda karbon salınımını %50 oranında artırdığını paylaştı. Yeşil enerji ile karşılayabildikleri miktar sadece %30'muş.
Yine gelecek planlamasına göre 2030 yılında dünya üzerinde yapay zekanın tüketeceği enerji %6.6 olarak hesaplanmış. Bu çok büyük bir değer. Kısa zaman diliminde bunu karşılayabilecek bir yeşil enerji bulunamazsa (teknoloji üretilemezse) son 100 yılda içten yanmalı motorların dünyaya verdiği zarardan daha fazlasını vereceği bu sebeple de getirdiği yarardan çok verdiği zararın ön plana çıkacağı tartışılıyor.
Aynı sebepten öncü firmalar (chatgpt, vs) bir çok özelliğini pro adı altında abonelik ile çalışan sisteme dönmeye başladı. Her geçen gün yeni eklenen veriler ile katlanan enerji harcamı bir müddet sonra karşılanamaz boyuta geleceği için çıkmaz bir noktaya gireceği düşünülüyor.
İşin özü yapay zeka geleceği olmayan bir heves gibi duruyor.
Dipnot: Kullanım istatistikleri incelendiğinde dünyaya verilen bu zararın karşısında alınan yarara bakıldığında sorgulanan verilerde insanlığın %99.99'ı gereksiz saçma sapan insanlığa bir yararı olmayacak sorularla yapay zeka sistemini meşgul ettiği görülüyor. Herhangi bir yapay zekaya sordugunuz her bir sorunun bir enerji karşılığı var. "Mor renginde sıçabilmenin mümkünatı var mıdır?" sorusunu sorarken iki kez düşünmeniz gerektiğini unutmayın.
Google verilerine göre yapay zeka sistemi devreye girdiğinden bu yana dünya çapında kendine ait veri merkezlerinde enerji kullanımı %80 oranında arttığını bununda karbon salınımını %50 oranında artırdığını paylaştı. Yeşil enerji ile karşılayabildikleri miktar sadece %30'muş.
Yine gelecek planlamasına göre 2030 yılında dünya üzerinde yapay zekanın tüketeceği enerji %6.6 olarak hesaplanmış. Bu çok büyük bir değer. Kısa zaman diliminde bunu karşılayabilecek bir yeşil enerji bulunamazsa (teknoloji üretilemezse) son 100 yılda içten yanmalı motorların dünyaya verdiği zarardan daha fazlasını vereceği bu sebeple de getirdiği yarardan çok verdiği zararın ön plana çıkacağı tartışılıyor.
Aynı sebepten öncü firmalar (chatgpt, vs) bir çok özelliğini pro adı altında abonelik ile çalışan sisteme dönmeye başladı. Her geçen gün yeni eklenen veriler ile katlanan enerji harcamı bir müddet sonra karşılanamaz boyuta geleceği için çıkmaz bir noktaya gireceği düşünülüyor.
İşin özü yapay zeka geleceği olmayan bir heves gibi duruyor.
Dipnot: Kullanım istatistikleri incelendiğinde dünyaya verilen bu zararın karşısında alınan yarara bakıldığında sorgulanan verilerde insanlığın %99.99'ı gereksiz saçma sapan insanlığa bir yararı olmayacak sorularla yapay zeka sistemini meşgul ettiği görülüyor. Herhangi bir yapay zekaya sordugunuz her bir sorunun bir enerji karşılığı var. "Mor renginde sıçabilmenin mümkünatı var mıdır?" sorusunu sorarken iki kez düşünmeniz gerektiğini unutmayın.
Vader Bu konuyla alakalı fikirlerinizi soluksuz bir şekilde okudum, daha da varsa okumayı çok isterim abi. Özellikle bilgisayar mühendisi arkadaşların bu konu hakkındaki fikirlerini çok merak ediyorum. Şirketlerin dünyaya bu hizmeti açması, bu kadar paranın riske atılması çok cesur bir karar bence. Niye açtılar onu da merak ediyorum. Herhalde insanlık tarihinde enerji kadar başımıza bela olan başka bir şey yok maalesef :(
Bu konuyla alakalı merak ettiğim bir sürü konu var aslında. Yapay zekanın bilinç kazanması, benlik kavramının oluşması vs.. ama bunlar da çok bilim kurguya kayıyor. Biraz boş muhabbete de girebilir kimine göre ki haklı da olabilirler.
gpt-4o nun sizi şaşırtan bir özelliği oldu mu? Bundan sonra ne olursa sizi şaşırtır? Keşke geleceği görebilsek :(
sisteme o kadar yabancıymışım ki bigquery i ilk defa duydum. Muhakkak araştıracağım. Emeğine sağlık abi çok güzel yazı
Bu konuyla alakalı merak ettiğim bir sürü konu var aslında. Yapay zekanın bilinç kazanması, benlik kavramının oluşması vs.. ama bunlar da çok bilim kurguya kayıyor. Biraz boş muhabbete de girebilir kimine göre ki haklı da olabilirler.
gpt-4o nun sizi şaşırtan bir özelliği oldu mu? Bundan sonra ne olursa sizi şaşırtır? Keşke geleceği görebilsek :(
sisteme o kadar yabancıymışım ki bigquery i ilk defa duydum. Muhakkak araştıracağım. Emeğine sağlık abi çok güzel yazı
Officer_K bunun adı yapay zeka değil bunun gerçek adı "bigQuery" Google'un uzun suredir sağladığı bir servis zaten. Sağladığı olanak çok büyük veri havuzları içerisinden text olarak aranan veriyi saniyenin 100 de 1'i sürede bulup sonucu yansıtmaktır.
Yazılım sektöründe en sorunlu, en yorucu ve en maliyetli kısım veritabanlarıdır. Kişisel ssd bilgisayarınıza kuracağınız bir veritabanı sunucusunu baz alırsak. 1 milyon kullanıcı verisi içeren bir havuzda kişi araması yaptığınızda eğer index atama yapılmamışsa 1 milyon veriden 1 kişiyi aratacağınız sonuç yaklaşık 20 30 saniye sürecektir.
Index ataması doğru yapılmışsa 1 saniye sürecektir fakat indeks atamak veritabanı büyüklüğünü (diskte tutulan veri değeri) verinin yapısına göre en az x2 olacak şekilde artıracaktır.
Yani 1 milyon kayıt içeren bir öğrenci veri havuzu boyutunun diskteki karşılığı 20GB veri ise bu veriye tablonun field değerlerine göre eklenecek index değerleri eklenen index sayısına göre minimum x2 boyutta saklanan veriyi artıracaktır. 5 index varsa 20GB x 5 = 100GB veri demektir.
Kısaca hem diskte kapladığı alan hem de her arama için harcadığı süre, bu süre zarfıdna CPU'yu tamamen kitlemesi (sorgu işlemi bitmeden gelecek yeni işlemler sistemin kilitlenmesine yol açabilir), bu işlemi yaparken harcadığı elektrik enerjisi bakımından veri tabanları her yazılım için çok büyük küflet demektir. Özellikle çok fazla verinin yer aldığı sistemlerde çok fazla maddiyat tüketen ve korunması gerekende sistemin başında gelir.
Tüm yazılım sektörü için çok büyük problem olan bu soruna google bigQuery ile hizmet sağlamaktaydı. Bu bigQuery teknolojisi sisteme neler kazandırdı. Mesela video dosyalarının veri tabanlarında kilobyte değerde saklanabilmesini sağladı. Bu sayede örneğin youtube'a video attığınızda anında video içeriğini tarayıp daha önce yüklenen milyarca video ile içeriği karlılaştırıp çok kısa bir sürede başka video ile ses veya görüntü olarak benzerlik var mı kıyaslaması yaparak telif olup olmadığını bulması özelliği kazandırdı.
"İnsan yüzü bulma", ilk başta çoğunuzun facebookta karşılaştığı, atılan resimde yüz kısmını bulup milyarlarca kişi arasından kime ait olduğunu saniyesinde bulma özelliğide bigQuery'nin getirdiği faydalardan birisi.
Yani neydi? Çok büyük veritabanlarında saniyenin 100'de 1'i sürede arama yaparak eşleşen veriyi size getirme garantisi sunan bir sistem. Üstelik fiziksel kendi yapacağınız disklerdeki veri bozulma sorununu da yaşamıyorsunuz. Kullandığınız veya yüklediğiniz veri kadar hesaplanan ücreti ödeyerek kullanabileceğiniz bir sistem.
Yapay zeka dediğiniz olay ise chatgpt'nin yazılımsal bir botu. Google'un web sitelerini gezip arama yaptığında karşınıza çıkaran sonuç botundan farksız. Web sitesi değilde web sitesinin içerisindeki bilgileri işleyip daha sonra sorulacak sorulardan bu web sitelerindeki bilgileri doğru sayarak kullanıcıya yansıttığı bir sistem. Tüm veriler bigQuery de toplanıyor daha sonra anlık olarak oradan çekilip mantıklı bir şekilde "yapay zeka" izlenimi verilerek kullanıcıya yansıtılıyor.
Botun yaptığı şey aslında kullanıcının istediği bilgi ile veri tabanından çekilen cevap bilgisini insana yakın bir cümle yapısında şekillendirerek kullanıcıyı şaşırtarak sunulan bilgi. Kullanıcısına sanki bilim-kurgu filminde bir droid ile sohbet ediyormuşcasına şekillendirerek sunuyor bilgiyi.
İşte chatgpt nin yaptığı şey tam olarak bu. bigquery de kendi verilerini kullanıcıya bilim kurgusal şekilde sunmak. Ve her gün kendi bigquery'sine yeni veriler eklemek.
2000 yılından bu yana google zaten bir yapay zeka. Size bilimkurgusal şekilde sunmadığı için aradığınız sonucları siz farkında varamadınız. Yeni bir şey değil. Şuan çok popüler oldugu için herkes veri alanı kiralayıp veri giriyor bu da google'un ekstra sunucular hazırlamasına ekstra enerji tüketmesine sebep oluyor.
Yakında bu popülerite sonlanacaktır diye düşünüyorum.
Detaylı sistemi öğrenmek isteyenler "acaba nasıl yapıyorlar yaw" şeklinde kafası karışanlar https://cloud.google.com/bigquery?hl=tr linkinden yararlanıp sistemin ana mantığını kavrayabilirler.
Yazılım sektöründe en sorunlu, en yorucu ve en maliyetli kısım veritabanlarıdır. Kişisel ssd bilgisayarınıza kuracağınız bir veritabanı sunucusunu baz alırsak. 1 milyon kullanıcı verisi içeren bir havuzda kişi araması yaptığınızda eğer index atama yapılmamışsa 1 milyon veriden 1 kişiyi aratacağınız sonuç yaklaşık 20 30 saniye sürecektir.
Index ataması doğru yapılmışsa 1 saniye sürecektir fakat indeks atamak veritabanı büyüklüğünü (diskte tutulan veri değeri) verinin yapısına göre en az x2 olacak şekilde artıracaktır.
Yani 1 milyon kayıt içeren bir öğrenci veri havuzu boyutunun diskteki karşılığı 20GB veri ise bu veriye tablonun field değerlerine göre eklenecek index değerleri eklenen index sayısına göre minimum x2 boyutta saklanan veriyi artıracaktır. 5 index varsa 20GB x 5 = 100GB veri demektir.
Kısaca hem diskte kapladığı alan hem de her arama için harcadığı süre, bu süre zarfıdna CPU'yu tamamen kitlemesi (sorgu işlemi bitmeden gelecek yeni işlemler sistemin kilitlenmesine yol açabilir), bu işlemi yaparken harcadığı elektrik enerjisi bakımından veri tabanları her yazılım için çok büyük küflet demektir. Özellikle çok fazla verinin yer aldığı sistemlerde çok fazla maddiyat tüketen ve korunması gerekende sistemin başında gelir.
Tüm yazılım sektörü için çok büyük problem olan bu soruna google bigQuery ile hizmet sağlamaktaydı. Bu bigQuery teknolojisi sisteme neler kazandırdı. Mesela video dosyalarının veri tabanlarında kilobyte değerde saklanabilmesini sağladı. Bu sayede örneğin youtube'a video attığınızda anında video içeriğini tarayıp daha önce yüklenen milyarca video ile içeriği karlılaştırıp çok kısa bir sürede başka video ile ses veya görüntü olarak benzerlik var mı kıyaslaması yaparak telif olup olmadığını bulması özelliği kazandırdı.
"İnsan yüzü bulma", ilk başta çoğunuzun facebookta karşılaştığı, atılan resimde yüz kısmını bulup milyarlarca kişi arasından kime ait olduğunu saniyesinde bulma özelliğide bigQuery'nin getirdiği faydalardan birisi.
Yani neydi? Çok büyük veritabanlarında saniyenin 100'de 1'i sürede arama yaparak eşleşen veriyi size getirme garantisi sunan bir sistem. Üstelik fiziksel kendi yapacağınız disklerdeki veri bozulma sorununu da yaşamıyorsunuz. Kullandığınız veya yüklediğiniz veri kadar hesaplanan ücreti ödeyerek kullanabileceğiniz bir sistem.
Yapay zeka dediğiniz olay ise chatgpt'nin yazılımsal bir botu. Google'un web sitelerini gezip arama yaptığında karşınıza çıkaran sonuç botundan farksız. Web sitesi değilde web sitesinin içerisindeki bilgileri işleyip daha sonra sorulacak sorulardan bu web sitelerindeki bilgileri doğru sayarak kullanıcıya yansıttığı bir sistem. Tüm veriler bigQuery de toplanıyor daha sonra anlık olarak oradan çekilip mantıklı bir şekilde "yapay zeka" izlenimi verilerek kullanıcıya yansıtılıyor.
Botun yaptığı şey aslında kullanıcının istediği bilgi ile veri tabanından çekilen cevap bilgisini insana yakın bir cümle yapısında şekillendirerek kullanıcıyı şaşırtarak sunulan bilgi. Kullanıcısına sanki bilim-kurgu filminde bir droid ile sohbet ediyormuşcasına şekillendirerek sunuyor bilgiyi.
İşte chatgpt nin yaptığı şey tam olarak bu. bigquery de kendi verilerini kullanıcıya bilim kurgusal şekilde sunmak. Ve her gün kendi bigquery'sine yeni veriler eklemek.
2000 yılından bu yana google zaten bir yapay zeka. Size bilimkurgusal şekilde sunmadığı için aradığınız sonucları siz farkında varamadınız. Yeni bir şey değil. Şuan çok popüler oldugu için herkes veri alanı kiralayıp veri giriyor bu da google'un ekstra sunucular hazırlamasına ekstra enerji tüketmesine sebep oluyor.
Yakında bu popülerite sonlanacaktır diye düşünüyorum.
Detaylı sistemi öğrenmek isteyenler "acaba nasıl yapıyorlar yaw" şeklinde kafası karışanlar https://cloud.google.com/bigquery?hl=tr linkinden yararlanıp sistemin ana mantığını kavrayabilirler.
ÇöldekiKutupAyısı Hani tarihte istanbulun fethi için orta çağ kapandı yeni çağ açıldı diyoruz ya, bunun icat edildiği gün yakın çağın kapanıp başka bir çağın açılması lazımdı.
Vader . BigQuery'e pek hakim olamadığım için internette arattım ama adam akıllı tatmin edici açıklama bulamadım. Bende ChatGPT'ye sordum. Güzel bir açıklama yaptı.
"Evet, doğru anladınız. BigQuery, doğrudan yapay zeka teknolojisi değildir. BigQuery, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmek için kullanılan bir veri ambarı ve analitik platformudur. Ancak, BigQuery'nin sağladığı hızlı ve ölçeklenebilir veri işleme yetenekleri, yapay zeka uygulamaları için önemli bir altyapı sunabilir.
Örneğin, BigQuery'yi kullanarak büyük miktarda veriyi depolayabilir ve bu verileri analiz edebilirsiniz. Daha sonra, bu analiz edilen verileri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. Google Cloud'un AI ve makine öğrenimi hizmetleri (örneğin, Google Cloud AI Platform) ile entegre ederek, BigQuery'den elde edilen verilerle güçlü yapay zeka çözümleri geliştirebilirsiniz.
Özetle, BigQuery bir yapay zeka teknolojisi olmamakla birlikte, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde veri işleme ve analitik ihtiyaçlarını karşılamak için kritik bir rol oynayabilir."
Sonra biraz daha konuştuk son olarak bu açıklamayı yaptı bana.
"OpenAI'nin modellerini eğitirken hangi spesifik araçları ve veri kaynaklarını kullandığına dair kesin bilgiye sahip değilim. Ancak genel olarak, büyük dil modelleri, çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve bu veri, çeşitli kaynaklardan elde edilir. Bu kaynaklar arasında kitaplar, makaleler, web sayfaları ve diğer metin tabanlı içerikler bulunur.
OpenAI gibi büyük yapay zeka projeleri, veriyi işlemek ve analiz etmek için çeşitli veri ambarı ve analitik araçlarından faydalanabilir. Bu tür projelerde, büyük veri setlerinin işlenmesi ve analizi için Google BigQuery gibi araçların kullanılması mümkündür, ancak bu spesifik bir bilgi olarak benim elimde bulunmuyor.
Eğitim sürecinde kullanılan araçlar ve yöntemler genellikle büyük ölçekli veri yönetimi ve işleme gerektirdiğinden, Google BigQuery gibi güçlü veri analitik platformlarının bu tür projelerde kullanılması mantıklı bir seçenek olabilir."
BigQuery'i benden çok daha iyi açıkladı. "BigQuery =Yapay Zeka" demek yanlış olur. Yapay Zekayı bir çok farklı şekilde eğitmek mümkün bunlardan birisi de BigQuery. Kendi yazdığım kodu ChatGPT soruyorum anında düzeltiyor. Karpuz fotosu atıyorum bu tadı iyi kötü diyebiliyor. Veya üzgün bir şekilde konuşuyorum direkt anlıyor vs vs. DB'den çekme olayı BigQuery'de anlattığın gibi. Sadece eğitilirken kullanılıyor o veriler.
"Evet, doğru anladınız. BigQuery, doğrudan yapay zeka teknolojisi değildir. BigQuery, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmek için kullanılan bir veri ambarı ve analitik platformudur. Ancak, BigQuery'nin sağladığı hızlı ve ölçeklenebilir veri işleme yetenekleri, yapay zeka uygulamaları için önemli bir altyapı sunabilir.
Örneğin, BigQuery'yi kullanarak büyük miktarda veriyi depolayabilir ve bu verileri analiz edebilirsiniz. Daha sonra, bu analiz edilen verileri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. Google Cloud'un AI ve makine öğrenimi hizmetleri (örneğin, Google Cloud AI Platform) ile entegre ederek, BigQuery'den elde edilen verilerle güçlü yapay zeka çözümleri geliştirebilirsiniz.
Özetle, BigQuery bir yapay zeka teknolojisi olmamakla birlikte, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde veri işleme ve analitik ihtiyaçlarını karşılamak için kritik bir rol oynayabilir."
Sonra biraz daha konuştuk son olarak bu açıklamayı yaptı bana.
"OpenAI'nin modellerini eğitirken hangi spesifik araçları ve veri kaynaklarını kullandığına dair kesin bilgiye sahip değilim. Ancak genel olarak, büyük dil modelleri, çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve bu veri, çeşitli kaynaklardan elde edilir. Bu kaynaklar arasında kitaplar, makaleler, web sayfaları ve diğer metin tabanlı içerikler bulunur.
OpenAI gibi büyük yapay zeka projeleri, veriyi işlemek ve analiz etmek için çeşitli veri ambarı ve analitik araçlarından faydalanabilir. Bu tür projelerde, büyük veri setlerinin işlenmesi ve analizi için Google BigQuery gibi araçların kullanılması mümkündür, ancak bu spesifik bir bilgi olarak benim elimde bulunmuyor.
Eğitim sürecinde kullanılan araçlar ve yöntemler genellikle büyük ölçekli veri yönetimi ve işleme gerektirdiğinden, Google BigQuery gibi güçlü veri analitik platformlarının bu tür projelerde kullanılması mantıklı bir seçenek olabilir."
BigQuery'i benden çok daha iyi açıkladı. "BigQuery =Yapay Zeka" demek yanlış olur. Yapay Zekayı bir çok farklı şekilde eğitmek mümkün bunlardan birisi de BigQuery. Kendi yazdığım kodu ChatGPT soruyorum anında düzeltiyor. Karpuz fotosu atıyorum bu tadı iyi kötü diyebiliyor. Veya üzgün bir şekilde konuşuyorum direkt anlıyor vs vs. DB'den çekme olayı BigQuery'de anlattığın gibi. Sadece eğitilirken kullanılıyor o veriler.
myscherzo hocam bilim kurguyu izlemeyi azalt. Bir şeyleri düzeltmek zeka değildir. Bir şeyin negatif veya pozitif olduğunu bulmakta zeka değildir.
Zeka yukarıdaki görseli okuduğunda anlamaktır. Yukarıdaki görseldeki formata uygun bir soruyu herhangi türkçe bilen bir insana yansıtırsan sorunu anlayacak ve cevaplayacaktır. Zeka denilen şey tam olarak budur.
Negatif Pozitif ayrımını 20 yıldır youtube algoritmasıda yapıyor. Chatgpt'nin altyapısının bigquery veritabanları olduğunu anlamak için chatgpt ye sormak biraz komik değil mi sence de? Senior her bir yazılımcı bunu ilk baktığında görebilir çünkü.
Zeka yukarıdaki görseli okuduğunda anlamaktır. Yukarıdaki görseldeki formata uygun bir soruyu herhangi türkçe bilen bir insana yansıtırsan sorunu anlayacak ve cevaplayacaktır. Zeka denilen şey tam olarak budur.
Negatif Pozitif ayrımını 20 yıldır youtube algoritmasıda yapıyor. Chatgpt'nin altyapısının bigquery veritabanları olduğunu anlamak için chatgpt ye sormak biraz komik değil mi sence de? Senior her bir yazılımcı bunu ilk baktığında görebilir çünkü.
Yapay Zeka olduğunu düşünmüyorum. Muhtemelen dokunmatik telefon ve sosyal medya devrimi. Çünkü yapay zekayı önde Taşıyan şirketlere baktığımızda sıfırdan ortaya çıkmış şirketler değiller. Ama meta, Apple, Amazon y2k başında ve ilk on yılında çıktı hala da baskınlar. Bunları dahi aşacak bir şey değil yapay zeka. Yeni ve yabancı dite garip geliyor sadece
Konudaki ana soruyu cevaplamamışım onuda cevaplayım. Son yıllarda yapılan en teknolojik gellişme aynı sebepten bigQuery'dir.
bigQuery sayesinde internet kullanıcılar ve kullanıcıların hakları için çok ama çok daha fazla güvenli bir yer haline gelmiştir. Örneğin bir kişi size ait görüntüyü youtube a yükleyip haklarınızı işgal edemez. Saniyeler içerisinde kendi ve internet üzerindeki milyonlarca veri ile atılan videonun her framesini karşılaştırıp kime ait oldugunu anında algılayabilen bir sistemin var olmasını sağlamıştır.
Yine sokaklardaki kameralardan anlık tespit edilen yüz verilerini milyonlarca insanın yüz verisi ile karşılaştırıp suçluların yakalanmasını sağlayan sistemlerin var olmasını sağlamıştır.
Teknoloji ve internet alanındaki gelişmelerin son zamanlarında altyapısındaki kahraman her zaman bigQuery olmuştur.
Google'un teknolojisi insanlığın var olan bilgisayar teknolojisinin gerçekten çok ilerisinde. Size belki bu bilim kurgu filmi gibi gelebilir fakat google herşeyi gizlediği ve kendi teknolojisini asla dışarıya açmadığı için tam olarak ne düzeydeler tahmin yürütmekten başka şansımız yok.
Ama şöyle söyleyim günümüzde kullandığımız bilgisayarlar en iy oyun bilgisayarları da dahil olmak üzere en hızlı ssdler baz alındığında milyarlarca verinin saniyenin 10 da biri sürede okunabileceği bir veritabanı sistemi yapmak istesek bunun imkanı yok ve hatta diyebiliriz ki evlerdeki cpu ve gpu teknolojisinin bir 100 sene daha gelişmesi lazım bunu yapabilmek için. Direk cevabımız bu olur.
Ve hatta şuan piyasadaki en hızlı ekran kartını düşnelim. İnsanların ulaşabileceği olsun RTX4090 fiyatı 100.000 tl civarında. Bu ekran kartı ile 4K 60FPS 2 saatlik oyun kaydını youtube'a atılacak şekilde işlemeye kalktığınızda işlem yaklaşık 20 ile 30 dakika arası süre alacaktır. Üstelik sadece 1 tane işlem için bu sure zaman harcayacaktır.
Fakat aynı dosyayı hiç bir değişiklik yapmadan 1 saniye içerisinde binlerce kişinin aynı anda video yüklediği ve bu videoları aynı anda işelemeye alan youtube'a attığınızda maksimum 60 saniye içerisinde attığınız bu videoyu 10 farklı çözünürlükte izlenebilir bir hale getirip işlemiş oldugunu göreceksiniz.
Bu teknoloji evinize alacağınız günümüzün en iyi ekran kartı olan rtx4090'ın teknolojisinden en az 1000 yıl ileride olan bir teknolojidir.
bigQuery sayesinde internet kullanıcılar ve kullanıcıların hakları için çok ama çok daha fazla güvenli bir yer haline gelmiştir. Örneğin bir kişi size ait görüntüyü youtube a yükleyip haklarınızı işgal edemez. Saniyeler içerisinde kendi ve internet üzerindeki milyonlarca veri ile atılan videonun her framesini karşılaştırıp kime ait oldugunu anında algılayabilen bir sistemin var olmasını sağlamıştır.
Yine sokaklardaki kameralardan anlık tespit edilen yüz verilerini milyonlarca insanın yüz verisi ile karşılaştırıp suçluların yakalanmasını sağlayan sistemlerin var olmasını sağlamıştır.
Teknoloji ve internet alanındaki gelişmelerin son zamanlarında altyapısındaki kahraman her zaman bigQuery olmuştur.
Google'un teknolojisi insanlığın var olan bilgisayar teknolojisinin gerçekten çok ilerisinde. Size belki bu bilim kurgu filmi gibi gelebilir fakat google herşeyi gizlediği ve kendi teknolojisini asla dışarıya açmadığı için tam olarak ne düzeydeler tahmin yürütmekten başka şansımız yok.
Ama şöyle söyleyim günümüzde kullandığımız bilgisayarlar en iy oyun bilgisayarları da dahil olmak üzere en hızlı ssdler baz alındığında milyarlarca verinin saniyenin 10 da biri sürede okunabileceği bir veritabanı sistemi yapmak istesek bunun imkanı yok ve hatta diyebiliriz ki evlerdeki cpu ve gpu teknolojisinin bir 100 sene daha gelişmesi lazım bunu yapabilmek için. Direk cevabımız bu olur.
Ve hatta şuan piyasadaki en hızlı ekran kartını düşnelim. İnsanların ulaşabileceği olsun RTX4090 fiyatı 100.000 tl civarında. Bu ekran kartı ile 4K 60FPS 2 saatlik oyun kaydını youtube'a atılacak şekilde işlemeye kalktığınızda işlem yaklaşık 20 ile 30 dakika arası süre alacaktır. Üstelik sadece 1 tane işlem için bu sure zaman harcayacaktır.
Fakat aynı dosyayı hiç bir değişiklik yapmadan 1 saniye içerisinde binlerce kişinin aynı anda video yüklediği ve bu videoları aynı anda işelemeye alan youtube'a attığınızda maksimum 60 saniye içerisinde attığınız bu videoyu 10 farklı çözünürlükte izlenebilir bir hale getirip işlemiş oldugunu göreceksiniz.
Bu teknoloji evinize alacağınız günümüzün en iyi ekran kartı olan rtx4090'ın teknolojisinden en az 1000 yıl ileride olan bir teknolojidir.
Büyük kolaylık, büyük emek, ama bazı şeyleri hızlı öğrenmemizi sağlamasından ziyade hiçbir bilgiyi kalıcı öğrenemeyecek hale gelmemize sebep olacak bir teknoloji olarak görüyorum.
Daha önce çalışmadığım bir programlama dili, framework veya pattern ile alakalı soru sorduğumda, literatür bağlamında neredeyse kusursuz kod ile cevaplıyor. Normalde dökümantasyondan bakıp örneklerle birkaç gün uğraşsam kalıcı olarak öğreneceğim şeyleri, gpt arkadaş yüzünden hızlıca çözümleyip unutuyorum.
İstihdam açısından da yazılım şirketlerinin süreçlerini 10x hızlandırdığı için sektörde istihdamın biraz önünü kestiğini düşünüyorum. Haftada 1 tane çerez task verilen junior'a artık haftada 3-5-10 task verebilir, %70-%80 deadline'a yetiştiğini görebilirsiniz.
Chatgpt sonrasında yazılım sektöründe farklı bir yapılanma metodunun ortaya çıkacağını düşünüyorum. Github Copilot çıktığında amele işinden kurtarıyor demiştik, şimdi kod yazmak tamamen amele işine dönüşecek, tüm odak mimari olacak gibi duruyor.
Daha önce çalışmadığım bir programlama dili, framework veya pattern ile alakalı soru sorduğumda, literatür bağlamında neredeyse kusursuz kod ile cevaplıyor. Normalde dökümantasyondan bakıp örneklerle birkaç gün uğraşsam kalıcı olarak öğreneceğim şeyleri, gpt arkadaş yüzünden hızlıca çözümleyip unutuyorum.
İstihdam açısından da yazılım şirketlerinin süreçlerini 10x hızlandırdığı için sektörde istihdamın biraz önünü kestiğini düşünüyorum. Haftada 1 tane çerez task verilen junior'a artık haftada 3-5-10 task verebilir, %70-%80 deadline'a yetiştiğini görebilirsiniz.
Chatgpt sonrasında yazılım sektöründe farklı bir yapılanma metodunun ortaya çıkacağını düşünüyorum. Github Copilot çıktığında amele işinden kurtarıyor demiştik, şimdi kod yazmak tamamen amele işine dönüşecek, tüm odak mimari olacak gibi duruyor.
karacal1 yazılım şirketlerinin hiç birisi gpt kullanmaz kullanıyorsa büyük üzülür. gpt asla güvenli kod vermez, dümdüz çok kolay injection yapılabilen (sanitize edilmemiş) kodlar veriyor. Aman diyeyim calışıyorsan işinden olursun, freelance isen bir daha iş bulamazsın.
Vader ben bir yerde çalışmıyorum, ama junior'lara verilen basic tasklar için birebir. Veritabanına sokulmaz veya komple bir sistem asla tasarlatılmaz orası ayrı. Ama şöyle düşün basic bir API editleme işi var, junior'a assign et sonraki gün abi yapamadım diye yanına gelsin. Chatgpt'den sonra çok azaldı bu tarz dönüşler, herkes bir şey yapıyor. Bahsettiğin tarzda chatgpt kullananlar ise review'dan 2-3.kez döndükten sonra bir uyarı alıyor :D
karacal1 hocam chatgpt "x öğreniyorum" türü kitapta yer alan kod örnekleri veriyor. bir kişinin getirdiği koddan hangi seviyede olduğunu anlarsın. chatgpt nin verdiği kodlarla birşey yapan adamı ilk dakikada giriş seviyesi amatör oldugunu görürsün ve iş haddine son verirsin.
hiç bir şirket de yada profesyonel işte öyle chatgpt kulanılmıyor sadece yazılıma merak sanan kişiler sen gibi kullanıyorsunuz sanki her yazılımcı bunu yapıyor sanıyorsunuz. Örneğin azaldı diyorsun bu tarz dönüşler neye dayanarak hangi veriye göre azaldığını iddia ediyorsun merak ettim?
Hislerine göre mi? Ben böyle hissediyorum kesin böyledir mi kaynak?
hiç bir şirket de yada profesyonel işte öyle chatgpt kulanılmıyor sadece yazılıma merak sanan kişiler sen gibi kullanıyorsunuz sanki her yazılımcı bunu yapıyor sanıyorsunuz. Örneğin azaldı diyorsun bu tarz dönüşler neye dayanarak hangi veriye göre azaldığını iddia ediyorsun merak ettim?
Hislerine göre mi? Ben böyle hissediyorum kesin böyledir mi kaynak?
Vader Abi 1 Ay geçmiş, ilk yazdıktan postu editlemişsin görmedim. Ben tam zamanlı çalıştığım zamanlarda biraz aklı olan junior'a öğrenmesi için tasklar verdiğimde soruları azalmaya başlamıştı. Saçmalamadan güzel şeyler getiriyordu ChatGPT olduğu da belli olmuyordu. Bir gün laf arasında yeni bir şeyi anlamadıysam veya yazdığım kodu atıp nasıl optimize edebilirim vs. diye soruyorum demişti.
Öte yandan "Mid" diye alınan bir arkadaş üst üste birkaç işi chatgpt den alıp koyduğu ve saçma sapan bir kod olduğu için işten atıldı.
Ayarında kullanılırsa, özellikle TR şartlarında işe yarıyor. Bizim ülkemizde yazılımcılara 6 ayda yazılım yaptırıp 3 yılda xml import export, toplu x güncellemesi tarzı şeylerle sistemi ayakta tutun dedikleri için işe yarıyor diyorum.
Orta verimle çalışacak bir web servis bile tasarlayamayacağı konusunda hemfikirim :)
Öte yandan "Mid" diye alınan bir arkadaş üst üste birkaç işi chatgpt den alıp koyduğu ve saçma sapan bir kod olduğu için işten atıldı.
Ayarında kullanılırsa, özellikle TR şartlarında işe yarıyor. Bizim ülkemizde yazılımcılara 6 ayda yazılım yaptırıp 3 yılda xml import export, toplu x güncellemesi tarzı şeylerle sistemi ayakta tutun dedikleri için işe yarıyor diyorum.
Orta verimle çalışacak bir web servis bile tasarlayamayacağı konusunda hemfikirim :)
Vader kesinlikle katılıyorum. ChatGPT dediğimiz şey bir "Yapay Zeka" değildir. Hele hele zeka hiç değildir. Sadece tomarlarca veri seti olup, yazdığınız sohbetleri bir hash/token e çevirip kendi kocaman verileri arasından sizin sohbetinize en yakınını bulup cevaplayan bir dil modeli/chat bottur. Günümüzde artık AI yani yapay zeka terimi tamamen pazarlama stratejisine dönüşmüş ve her boka yapay zeka denmesinden ötürü AGI yani Yapay Genel Zeka terimi çıkarılmıştır. Yıllar yıllar önce konuştuğumuz yapay zeka şöyle böyle insanlığın yerini alıcak böyle robotlar çıkacak insanların yaptığı şeyleri hiç yorulmadan şöyle böyle yapacak diye bahsettiğimiz "Yapay Zeka" terimi günümüzde bu pazarlama stratejilerinden dolayı "Yapay Genel Zeka" terimini almıştır. ChatGPT dediğimiz sistem Shazam uygulamasının aynısıdır. Shazam'ın, ChatGPT'nin, YouTube telif sistemi, vs. vs. gibi sistemlerin hepsi sizin varolan metninizi/videonuzu/görüntünüzü yani verinizi alıp uzun uzun karakterli (atılan bir random gibi gözüken) token/hashlere çevirir, kıyaslar ve en benzeri hangisiyse o sonucu tuttuğu gibi size sunar. Unutmayın ki gerçek yapay zeka terimi insan zekasının yapabileceği işlevlerin (evet, hepsinin.) hepsini aynı şekilde yapabilen YAPAY şeye denir.
walterwhite
Günümüz: ISO/IEC 22989:2022
Tarih boyu: https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/1074100.1074138
Günümüz: ISO/IEC 22989:2022
Tarih boyu: https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/1074100.1074138
muratulash tam olarak hash değil binary olarak saklanıyor. Bu sayede sadece 0 ve 1 rakamları kullanarak arama yaparak işlemi çok hızlandırıp yükü azaltıyor.
Örnek göstermek gerekirse. Örneğin milyarlarca verinin yer aldığı bir veri yabanında "zikuvikuzi" içeren verileri bize yansıt dediğimizde. text değer arayacağı için bir text nesnesinde 0-9 arası rakam, a-z A-Z arası harf, utf8 karakler +^!,. vs gibi, ve boşluğundan tut herşey yer alabilir. Buda karşılaştırma açısında gayet yorucu bir arama olacağını gösteriyor. Hem alfabeyi karşılaştırcak hem rakam boşluk, nokta virgül gibi alfabetik olmayan değerleri karşılaştırcak ve bunu field field yapacağı için işlem uzadıkça harcanan güç ve zaman da artacak.
Bunun yerine 0-1 harici tüm alfabetik veya alfabetik olmayan karakterleri yok etsem sadece 0-9 olasılıkta arama yapabiliyor olsam biraz önceki arama sonucuna göre çok daha kolay karşılaştırma yapabilirim. üstelik çok daha az enerji ve zaman harcayarak. Fakat bunun dezavantajı ne. Veri daha fazla yer kaplayacak. Çünkü tüm karakterleri 0 ve 1 içeren bir sayı haline getirmem ve her karakter için benzersiz bir sayı üretmem gerekecek. Buda doğal olarak saklarken yer tutacak verinin 3-4 katı buyumesine yol açacak.
Peki bu avantajı ve dezavantajı karşılatırdığımda hangisi daha ağır basıcak? Daha fazla veri olması mı yoksa daha az veri ile daha çok zaman ve enerji mi harcaması? Kesinlikle daha az zaman daha az enerji ama daha çok veri baskın bir şekilde daha karlı olacaktır. Enerji maliyetli, zaman ise çok değerli.
Gelelim nasıl yapıldığına. Bunun için bilgisayarların kullandığı en temel bilgisayar dili var. Binary format. 1 ve 0 lardan oluşan. Her karakter için 8 lik düzende karşlılığı olan.
Örneğin,: "zikuvikuzi" nin binary karşılığı
Yani bu veriye göre:
Bu şekilde binary olarak kaydettiğimde görüldüğü gibi sadece 0 ve 1 lerle oluşturduğum bilgisayar alfabesinde her karakteri nitelendirebilip integer arama yaparak yükü 100000 oranında azaltmış oluyorum.
Tam olarak doğru anlatımı budur.
Örnek göstermek gerekirse. Örneğin milyarlarca verinin yer aldığı bir veri yabanında "zikuvikuzi" içeren verileri bize yansıt dediğimizde. text değer arayacağı için bir text nesnesinde 0-9 arası rakam, a-z A-Z arası harf, utf8 karakler +^!,. vs gibi, ve boşluğundan tut herşey yer alabilir. Buda karşılaştırma açısında gayet yorucu bir arama olacağını gösteriyor. Hem alfabeyi karşılaştırcak hem rakam boşluk, nokta virgül gibi alfabetik olmayan değerleri karşılaştırcak ve bunu field field yapacağı için işlem uzadıkça harcanan güç ve zaman da artacak.
Bunun yerine 0-1 harici tüm alfabetik veya alfabetik olmayan karakterleri yok etsem sadece 0-9 olasılıkta arama yapabiliyor olsam biraz önceki arama sonucuna göre çok daha kolay karşılaştırma yapabilirim. üstelik çok daha az enerji ve zaman harcayarak. Fakat bunun dezavantajı ne. Veri daha fazla yer kaplayacak. Çünkü tüm karakterleri 0 ve 1 içeren bir sayı haline getirmem ve her karakter için benzersiz bir sayı üretmem gerekecek. Buda doğal olarak saklarken yer tutacak verinin 3-4 katı buyumesine yol açacak.
Peki bu avantajı ve dezavantajı karşılatırdığımda hangisi daha ağır basıcak? Daha fazla veri olması mı yoksa daha az veri ile daha çok zaman ve enerji mi harcaması? Kesinlikle daha az zaman daha az enerji ama daha çok veri baskın bir şekilde daha karlı olacaktır. Enerji maliyetli, zaman ise çok değerli.
Gelelim nasıl yapıldığına. Bunun için bilgisayarların kullandığı en temel bilgisayar dili var. Binary format. 1 ve 0 lardan oluşan. Her karakter için 8 lik düzende karşlılığı olan.
Örneğin,: "zikuvikuzi" nin binary karşılığı
01111010 01101001 01101011 01110101 01110110 01101001 01101011 01110101┊01111010 01101001Yani bu veriye göre:
z┊01111010
i┊01101001
k┊01101011
u┊01110101
v┊01110110Bu şekilde binary olarak kaydettiğimde görüldüğü gibi sadece 0 ve 1 lerle oluşturduğum bilgisayar alfabesinde her karakteri nitelendirebilip integer arama yaparak yükü 100000 oranında azaltmış oluyorum.
Tam olarak doğru anlatımı budur.
imashurov Sith Apprentice » @cagankilicci
Hoşgeldiniz efendim sefalar getirdiniz.
Thebeard Sith Tyro » Game of Thrones
görsel Hiç tartışmayalım GOT severligimi :D
Gizlenen 12 yanıtı da gör! Çatlarsın yoksa...
Valar dohaeris yazılı bir dövme atsalar çok hoş olurdu şimdi
Equinox0 kofti sevenler için bitiyor biz harbi seviyoruz bizim için bitmez :)