Yapay Zekayı Böyle Anlatılmadı! 5. Bölüm: DOĞAL DİL İŞLEME (NLP)

Описание: Doğal Dil İşleme (NLP) nedir? ChatGPT'den Google Çeviri'ye, makinelerin dili nasıl "anladığını" keşfedin. Bu video, Word2Vec, BERT, GPT-4 ve RLHF'in arkasındaki devrimin kesin rehberidir.

Bu kapsamlı rehberde, Doğal Dil İşleme (NLP) dünyasının temellerinden başlayıp, yapay zekanın dili nasıl işlediğini ve "anlamlandırmaya" çalıştığını en ince ayrıntısına kadar inceliyoruz. Sadece "NLP nedir?" sorusunu yanıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda Doğal Dil Anlama (NLU) ile arasındaki kritik farkı ve "anlamak" fiilinin bir makine için ne ifade ettiğini tartışıyoruz.

İnsan dilinin "belirsizlik" (sözcüksel, sözdizimsel, anlamsal) probleminin, makineler için neden bu kadar zorlu olduğunu ve "bağlam"ı modellemenin neden NLP'deki merkezi problem olduğunu keşfedeceğiz. Sembolik dönemden istatistiksel devrime, oradan da günümüzün derin öğrenme çağına (Transformer, GPT, BERT) uzanan tarihi bir yolculuğa çıkacağız.

Videonun devamında, NLP'nin temel yapı taşları olan Tokenization, Stemming (Kök Bulma), Lemmatization (Kökseme), POS Etiketleme, Named Entity Recognition (NER) ve Duygu Analizi (Sentiment Analysis) gibi kritik görevlerin üzerinden geçiyoruz.

Modern NLP devrimini ateşleyen Word Embeddings (Kelime Gömme) modellerini (Word2Vec, GloVe, FastText) ve bu modellerin "Kral - Erkek + Kadın = Kraliçe" gibi anlamsal ilişkileri nasıl öğrendiğini göreceğiz.

Büyük Dil Modelleri (LLM) çağına giriş yaparak, mimari farkları inceliyoruz:
*GPT Serisi (Decoder-Only):* GPT-1'den GPT-4'e ve GPT-4V'ye uzanan evrim.
*BERT (Encoder-Only):* Çift yönlü bağlamı anlayan analizör.
*T5 (Encoder-Decoder):* Metinden metne formatının gücü.
*Modern Modeller:* LLaMA 2, PaLM, Claude 3 ve doğal çok modlu (multimodal) Gemini 1.5 Pro.

Her gün kullandığınız ChatGPT'yi mümkün kılan "hizalama" sürecini, yani İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) mekanizmasını üç adımda (SFT, Ödül Modeli, Pekiştirmeli Öğrenme) masaya yatırıyoruz. Ayrıca, bu modellerden en iyi verimi almanızı sağlayacak "Prompt Engineering" (İstem Mühendisliği) tekniklerini (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought) açıklıyoruz.

Son olarak, NLP'nin metnin ötesine geçtiği çok modlu (multimodal) devrimi ele alıyoruz. CLIP'in dili piksellere nasıl bağladığını, DALL-E ve Midjourney'nin difüzyon modellerini nasıl kullandığını ve GPT-4V'nin görseller üzerinde nasıl akıl yürüttüğünü uygulamalı olarak tartışıyoruz.

Eğer bu derinlemesine Doğal Dil İşleme (NLP) analizini değerli bulduysanız ve yapay zekanın geleceği hakkında daha fazla içerik görmek istiyorsanız, videoyu beğenmeyi, kanala abone olmayı ve düşüncelerinizi yorumlarda paylaşmayı unutmayın. Sizin favori LLM'iniz hangisi? GPT-4, Claude 3, LLaMA yoksa Gemini mi?

---

---

#nlp
#yapayzeka
#doğaldilişleme
#büyükdilmodelleri
#llm
#chatgpt
#gpt5
#teknoloji
#eğlenereköğrenme
#dinlenereköğrenme
#tarih
#bilim
#bilgisayar