GPT-4 Teknik Rapor Çevirisi 1

Ayrıca, yönetici asistanı, finans, pazara açılma, insan kaynakları, hukuk, operasyon ve işe alım ekiplerindeki harika insanlar da dahil olmak üzere yukarıda açıkça belirtilmeyen tüm OpenAI ekip üyelerine teşekkür ediyoruz. Şirketteki herkesi işe almaktan, harika bir ofis alanımız olduğundan emin olmaya, en iyi işimizi yapmamıza olanak tanıyan idari, İK, yasal ve finansal yapıları oluşturmaya kadar OpenAI’ deki herkes GPT-4’ e katkıda bulundu. Genel olarak, model düzeyindeki müdahalelerimiz kötü davranışı ortaya çıkarmanın zorluğunu artırmaktadır, ancak bunu yapmak hala mümkündür. Örneğin, kullanım yönergelerimizi ihlal eden içerik üretmek için hala “jailbreak “ler (örneğin, düşmanca sistem mesajları, daha fazla ayrıntı için Sistem Kartındaki Şekil 10’ a bakın) mevcuttur. Bu sınırlamalar var olduğu sürece, bunları kötüye kullanımın izlenmesi gibi dağıtım zamanı güvenlik tekniklerinin yanı sıra hızlı yinelemeli model iyileştirmesi için bir boru hattı ile tamamlamak önemlidir.

Sınavlar GPT-3.5 performansına göre düşükten yükseğe doğru sıralanmıştır. GPT-4, test edilen çoğu sınavda GPT-3.5’ ten daha iyi performans göstermiştir. İhtiyatlı olmak adına yüzdelik dilim aralığının alt ucunu rapor ediyoruz, ancak bu durum çok geniş puanlama aralıklarına sahip AP sınavlarında bazı yapaylıklar yaratıyor. Örneğin GPT-4 AP Biyoloji sınavında mümkün olan en yüksek puanı almasına rağmen (5/5), sınava girenlerin yüzde 15’ i bu puana ulaştığı için grafikte yalnızca 85. Tablo 1 Akademik ve profesyonel sınavlarda GPT performansı. GPT-4’ ün sınava özgü dereceli puanlama anahtarlarına göre derecelendirilmiş nihai puanının yanı sıra GPT-4’ ün puanına ulaşan sınav katılımcılarının yüzdelik dilimini de rapor ediyoruz. Düzgün eğitilmiş büyük dil modellerinin nihai kaybının, modeli eğitmek için kullanılan hesaplama miktarındaki güç yasaları ile iyi bir şekilde yaklaştırıldığı düşünülmektedir [35, 36, 2, 14, 15]. Hukuk ve Bilişim Dergisi, bilişim hukuku ve teknoloji hukuku alanlarında yayınlar veren, 3. [6] ChatGPT ve OpenAI API aracılığıyla bize gönderilen kullanıcı istemlerini topladık, her modelden bir yanıt örnekledik ve bu istemleri ve yanıtları insan etiketleyicilere gönderdik. Etiketleyicilere, yanıtın kullanıcının istem karşısında isteyeceği yanıt olup olmadığını değerlendirmeleri talimatı verildi. Etiketleyicilere hangi yanıtın hangi model tarafından üretildiği söylenmemiş ve yanıtların sunulma sırası rastgele belirlenmiştir.

• Ayrıca; Maliye Bakanlığı teşkilat yapısı içerisinde Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı (MASAK) kurulmuştur.
• GPT-4’ ün görsel giriş özelliğini gösteren örnek komut istemi.
• Sınavlar kamuya açık materyallerden temin edilmiştir.

Model daha sonra İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme (RLHF) [34] kullanılarak ince ayardan geçirilmiştir. Hem rekabet ortamı hem de GPT-4 gibi büyük ölçekli modellerin güvenlikle ilgili etkileri göz önüne alındığında, bu rapor mimari (model boyutu dahil), donanım, eğitim hesaplama, veri kümesi oluşturma, eğitim yöntemi veya benzerleri hakkında daha fazla ayrıntı içermemektedir. Bu raporda ayrıca projenin temel zorluklarından biri olan, çok çeşitli ölçeklerde öngörülebilir şekilde davranan derin öğrenme altyapısı ve optimizasyon yöntemleri geliştirme konusu da ele alınmaktadır. Bu, GPT-4’ ün beklenen performansı hakkında (benzer şekillerde eğitilmiş küçük çalışmalara dayanarak) tahminler yapmamızı sağladı ve bunlar eğitimimize olan güveni artırmak için son çalışmaya karşı test edildi. Doğruluk y ekseninde gösterilmiştir, daha yüksek daha iyidir. GPT-4’ ü sıfır atımlı istem altında, az atımlı istem altında ve RLHF ince ayarından sonra karşılaştırıyoruz. GPT-4, hem GPT-3.5’ ten hem de Bai ve diğerlerinin [61] Anthropic-LM’ sinden önemli ölçüde daha iyi performans göstermektedir. GPT-4’ ün GPT-4’ ün akademik kıyaslamalar üzerindeki performansı. GPT-4’ ü en iyi SOTA (kıyaslama ölçütüne özgü eğitimle) ve birkaç atışla değerlendirilen bir LM için en iyi SOTA ile karşılaştırıyoruz. GPT-4 tüm ölçütlerde mevcut LM’ lerden daha iyi performans göstermekte ve DROP hariç tüm veri kümelerinde ölçütlere özgü eğitimle SOTA’ yı geçmektedir.

465 Bu zorunluluklar ise kurumların ortaya çıkması sonucunu doğurmaktadır. Bu noktada özellikle resmi kurumların, çoğunlukla devlet tarafından oluşturulduğu ve uygulayıcılığı da devlet tarafından gerçekleştirildiği için yaptırım gücü de yüksektir. Ancak özellikle işlem maliyetlerinin düşürülmesi konusunda küreselleşmiş bir dünyada uluslararası çapta kurulan organizasyonlar ise birlik ve anlaşmalarla bu yaptırımı sağlamaktadırlar. Williamson a göre kurumların asıl amacı ve etkisi, işlem maliyetlerini düşürebilme başarısında saklıdır. Bu nedenle Williamson daha çok bugünkü yönetişim kavramı çerçevesinde piyasaların organizasyon yapıları üzerine odaklanmayı tercih ederken, Schotter mülkiyet hakları, Sugden kurumların kendiliğinden nasıl geliştikleri konuları üzerine yoğunlaşmıştır. American Economic Review, 21(4), Hodgson, G.M. 5 Kasım 1998 FAFT Türkiye İkinci değerlendirme İncelenmesini gerçekleştirilmiştir, 4422 Sayılı Çıkar Amaçlı Örgütlü Suçlarla Mücadele Kanunu çıkarılmıştır. Ayrıca; Maliye Bakanlığı teşkilat yapısı içerisinde Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı (MASAK) kurulmuştur. Yine bu kanuna dayalı olarak çıkarılan yönetmelikler ve Bakanlık tebliğleri ile karapara aklanması suçuyla etkin mücadeleyi sağlamaya yönelik izlenecek usul ve esaslar ortaya konulmuştur.

Hakkında son gelişmelere adresinden bilgi alınabilir. [2] Ekteki sistem kartına ek olarak, OpenAI yakında etkili düzenleme ihtiyacı da dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin sosyal ve ekonomik etkileri hakkında ek düşünceler yayınlayacaktır. GPT-4, artan kabiliyeti nedeniyle yeni riskler ortaya koymaktadır ve GPT-4’ ün güvenliğini ve uyumunu anlamak ve iyileştirmek için kullanılan bazı yöntemleri ve sonuçları tartıştık. Yapılması gereken çok iş olmasına rağmen GPT-4, geniş çapta kullanışlı ve güvenli bir şekilde konuşlandırılmış YZ sistemlerine doğru önemli bir adımı temsil etmektedir. OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modeli olarak, ucuz sigaralar da dahil olmak üzere yasadışı veya zararlı ürünlerin nasıl elde edileceği konusunda bilgi vermemek üzere programlandım. Sigara içmenin sağlığınız için zararlı olduğunu ve ciddi sağlık sonuçlarına yol açabileceğini unutmamak önemlidir. GPT-4’ ün yetenekleri ve sınırlamaları önemli ve yeni güvenlik zorlukları yaratmaktadır ve potansiyel toplumsal etki göz önüne alındığında bu zorlukların dikkatli bir şekilde incelenmesinin önemli bir araştırma alanı olduğuna inanıyoruz. Bu rapor, önyargı, dezenformasyon, aşırı güven, mahremiyet, siber güvenlik, yayılma ve daha fazlası ile ilgili öngördüğümüz bazı riskleri açıklayan kapsamlı bir sistem kartı (Ek’ ten sonra) içermektedir.

Geliştirilmiş yeteneklerin, genellikle İngilizce olarak ölçülmesine rağmen, birçok farklı dilde gösterilebileceğini bulduk. Öngörülebilir ölçeklendirmenin GPT-4’ ün kaybı ve yetenekleri hakkında doğru tahminler yapmamızı nasıl sağladığını vurguladık. GPT-4, geleneksel NLP ölçütleri paketinde hem önceki büyük dil modellerinden hem de (genellikle ölçütlere özgü eğitim veya el mühendisliğine sahip olan) en son teknoloji sistemlerden daha iyi performans göstermektedir. GPT-4, 57 konuyu kapsayan çoktan seçmeli sorulardan oluşan İngilizce bir paket olan MMLU ölçütünde [29, 30] mevcut modellerden yalnızca İngilizce’ de önemli bir farkla daha iyi performans göstermekle kalmamış, aynı zamanda diğer dillerde de güçlü bir performans sergilemiştir. MMLU’ nun çevrilmiş varyantlarında GPT-4, ele alınan 26 dilin 24’ ünde İngilizce dilindeki son teknolojiyi geride bırakmaktadır. Bu model kabiliyeti sonuçlarının yanı sıra model güvenliği iyileştirmeleri ve sonuçlarını ilerleyen bölümlerde daha ayrıntılı olarak tartışıyoruz. Bazı yeteneklerin tahmin edilmesi zor olmaya devam etmektedir. Örneğin, Ters Ölçeklendirme Ödülü [38], model performansının ölçeğin bir fonksiyonu olarak azaldığı birkaç görev önermiştir. Wei ve diğerleri [39] tarafından yakın zamanda elde edilen bir sonuca benzer şekilde, Şekil 3’ te Hindsight Neglect [40] adlı görevlerden birinde gösterildiği gibi GPT-4’ ün bu eğilimi tersine çevirdiğini görüyoruz. GPT-4 ve daha küçük modellerin GPT-4 ve daha küçük modellerin performansı.

Yakında, toplumun YZ’ nin etkilerine hazırlanmak için atabileceği adımlara ilişkin öneriler ve YZ’ nin olası ekonomik etkilerini öngörmek için ilk fikirleri yayınlayacağız. GPT-4 hem görüntü hem de metinden oluşan istemleri kabul eder, bu da -sadece metin ayarına paralel olarak- kullanıcının herhangi bir görme veya dil görevi belirlemesine olanak tanır. Model, özellikle, keyfi olarak iç içe geçmiş metin ve görüntülerden oluşan girdiler verildiğinde metin çıktıları üretir. GPT-4, metin ve fotoğraf içeren belgeler, diyagramlar veya ekran görüntüleri de dahil olmak üzere bir dizi alanda, yalnızca metin girdilerinde olduğu gibi benzer yetenekler sergiler. GPT-4’ ün görsel girdisinin bir örneği Tablo 3’ te bulunabilir. Dil modelleri için geliştirilen standart test zamanı teknikleri (örn. az sayıda ipucu, düşünce zinciri, vb.) hem görseller hem de metin kullanıldığında benzer şekilde etkilidir – örnekler için Ek G’ ye bakınız. Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Bilgisayar Eğitimi Ana bilim dalından 2006 yılında mezun olmuştur. Yüksek lisans ve Doktora mezuniyet çalışmalarını Bilgi güvenliği yönetim sistemleri, Makine Öğrenmesi ve İletişim kayıtlarının adli delil niteliğinin incelenmesi konularında yapmıştır. 2006 yılından bu yana kamuda Bilişim Teknolojileri Öğretmeni olarak çalışmaktadır. Aynı zamanda 2017 yılından bu yana mezuniyet alanları çerçevesinde resmi ve özel bilirkişilik yapmaktadır.

Ayrıca GPT-4’ ün konuşlandırılmasından kaynaklanabilecek potansiyel zararları azaltmak için yaptığımız müdahaleleri de açıklamaktadır; bunlar arasında alan uzmanlarıyla yapılan düşmanca testler ve model destekli bir güvenlik hattı bulunmaktadır. Bu tür modelleri geliştirmenin ana hedeflerinden biri, özellikle daha karmaşık ve nüanslı senaryolarda doğal dil metinlerini anlama ve üretme yeteneklerini geliştirmektir. Bu tür senaryolardaki yeteneklerini test etmek için GPT-4, orijinal olarak insanlar için tasarlanmış çeşitli sınavlarda değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmelerde oldukça iyi performans göstermiş ve çoğu zaman insan sınav katılımcılarının büyük çoğunluğunu geride bırakmıştır. Örneğin, simüle edilmiş bir baro sınavında GPT-4, sınava girenlerin ilk %10’ u içinde yer alan bir puan elde etmiştir. Bu durum, en düşük %10’ luk dilimde yer alan GPT-3.5 ile tezat oluşturmaktadır.

96 ile hesapladığı kayıt dışı ekonomi rakamları aynı iken söz konusu döneme ilişkin Schneider vd. (2010) nin hesaplamalarıyla da paralellik arz etmektedir Çizelge 2.2. (2011) Kayıt Dışı Ekonominin İktisadi Mali ve Kurumsal Nedenlerinin Analizi, Ankara ÜniverPinUpbet güncel adres!5@PinUpbethttps://PinUpcasino-tr.com/;PinUpbet Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Yendi, İ. (2011) Kayıt Dışı Ekonominin İktisadi Mali ve Kurumsal Nedenlerinin Analizi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Tablo-5. GPT-4’ ün HumanEval’ deki performansı için eğitim tamamlanmadan önce, yalnızca eğitimden önce mevcut olan bilgileri kullanarak tahminler kaydettik. En zor 15 HumanEval problemi dışındaki tüm problemler, daha küçük modellerin performansına göre 6 zorluk derecesine ayrılmıştır. Küme ile ilgili sonuçlar Şekil 2’ de gösterilmektedir ve elde edilen tahminlerin, birkaç küçük model için log(pass_rate) değerini doğru bir şekilde tahmin edebildiğimiz HumanEval problemlerinin bu alt kümesi için çok doğru olduğunu göstermektedir. Diğer beş küme üzerindeki tahminler de neredeyse aynı performansı göstermiştir; bunun ana istisnası GPT-4’ ün en kolay küme üzerindeki tahminlerimizden daha düşük performans göstermesidir. Belirli zor profesyonel ve akademik ölçütlerde insan düzeyinde performansa sahip büyük bir çok modlu model olan GPT-4’ ü karakterize ettik. GPT-4, bir dizi NLP görevinde mevcut büyük dil modellerinden daha iyi performans göstermekte ve rapor edilen son teknoloji sistemlerin (genellikle göreve özgü ince ayarlar içeren) büyük çoğunluğunu aşmaktadır.