ChatGPT’nin yeni özelliği ‘code interpreter’ hakkında bilinmesi gerekenler

ChatGPT, karmaşık verileri çözmek ve grafikler oluşturmak için kullanıcılarına yeni bir özellik sundu.

ChatGPT’nin yeni özelliği ‘code interpreter’ hakkında bilinmesi gerekenler
TT

ChatGPT’nin yeni özelliği ‘code interpreter’ hakkında bilinmesi gerekenler

ChatGPT’nin yeni özelliği ‘code interpreter’ hakkında bilinmesi gerekenler

Yiwen Lu

Grafikler, haritalar ve veri analizleri… ChatGPT, artık daha fazlasını yapabilecek.

Code interpreter adlı yeni özellik ChatGPT Plus kullanıcılarının hizmetine sunuldu.

OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka (AI) tabanlı chatbot (sohbet robotu) olan ChatGPT, ürettiği metinlerle son aylarda dünyayı hayrete düşürmeyi başarırken bugün kullanıcılarının grafikler ve haritalar oluşturmalarını ve fotoğraf ve resimleri video kliplere dönüştürmelerini sağlıyor.

Şarku’l Avsat’ın New York Times’tan aktardığı habere göre OpenAI tarafından geçtiğimiz hafta ChatGPT Plus abonelerinin kullanımına sunulan code interpreter özelliği sayesinde tüm bunları yapmak artık mümkün.

İşte code interpreter özelliği hakkında bilinmesi gerekenler:

-Code interpreter nedir?

Code interpreter (kod yorumlayıcı) ChatGPT'nin diğer özelliklerinin yanı sıra veri analiz etme, grafikler oluşturma, matematik problemlerini çözme, dosya düzenleme gibi birçok görevi yerine getirmesini sağlarken dosya yükleme ve indirme işlemlerini de destekliyor. Bu özellikler, daha önce ChatGPT’de yer almıyordu.

Code interpreter, artık aylık 20 dolar olan ChatGPT Plus aboneleri tarafından kullanılabilecek. ChatGPT Plus aboneleri, Expedia ve OpenTable gibi üçüncü taraf uygulamalara erişmelerini sağlayan ek özelliklere de sahip olabilecekler.

-Code interpreter nasıl çalışır?

ChatGPT, kendisine bir soru sorulduğunda, diziliş temelinde bir sonraki kelimeyi tahmin eden büyük dil modeline (LLM) dayalı yanıt verir. Ancak code interpreter özelliğinde ChatGPT cevabı bulmak için bir bilgisayar kodu yazar ve bunu çalıştırır. OpenAI'ye göre ChatGPT bu yeni özellik sayesinde karmaşık matematik problemlerini çözmek, kullanıcının aktardığı veriler dayalı grafikler oluşturmak ve tüm bu işlemleri kodla tamamlamak gibi daha önce yapmadıklarını gerçekleştirebilecek.

Bazı çevreler, code interpreter özelliğinin büyük dil modellerindeki en büyük sorun olan hata potansiyelini azalttığını öne sürerken code interpreter özelliğini henüz kullanıcılara sunulmadan önce iki ay boyunca test eden Pennsylvania Üniversitesi'nden Doç. Dr. Ethan Mollick, “Kod bir şeyi nesnel olarak doğru yapıyor” dedi.

Analiz görevleri

-Code interpreter özelliğini ne için kullanılabilir?

Code interpreter daha çok veri analizi için kullanılıyor.

ChatGPT, “Verilerde neyin ilginç olduğunu söyle” gibi istekte bulunulduğunda kullanıcının mali, sağlık ve coğrafi konum verilerine bakar ve bu konuda bilgi üretir. Finansal analistler, bu yeni aracı hisse senedi fiyatı analizi ve bütçe hazırlama gibi çeşitli görevler için kullanmaya başladılar bile.

Araştırmacılar da bu yeni özelliği yenilikçi grafikler oluşturmak için kullanmaya başlarken Doç Dr. Mollick, code interpreter özelliğinin son zamanlarda Billboard Hot 100'ün 3 boyutlu bir tablosunu ve ABD’nin tüm deniz fenerlerinin yer aldığı animasyonlu bir haritasını oluşturmak için kullandığını söyledi. Bazıları ise code interpreter özelliğini fotoğraf ve resimleri videolara ya da PDF dosyalarına dönüştürmek gibi dosya biçimlerini değiştirmek için kullandılar.

Diğer yandan Princeton Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri profesörü olan Arvind Narayanan, yapay zekanın halen hatalı sonuçlar ve yanıltıcı bilgiler vermesi nedeniyle veri analizi için code interpreter özelliğine çok fazla güvenilmemesi konusunda uyardı.

Prof. Narayanan, doğru veri analizinin, veriler hakkında çok fazla eleştirel düşünmeyi gerektirdiğinin altını çizdi.

*Bu makale Şarku’l Avsat tarafından New York Times’tan çevrildi.



Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
TT

Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)

Yeni bir araştırmaya göre OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, diğer soru türlerine göre daha fazla karbon salımına yol açıyor.

ChatGPT gibi geniş dil modellerine (GDM) yazılan her sorgu enerji gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya'daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden araştırmacılar bu emisyon seviyelerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve konuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.

Hakemli dergi Frontiers'ta yayımlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren cevapların, basit cevaplara göre daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.

Soyut cebir veya felsefe gibi uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi gibi daha dolambaçsız konulara göre 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.

Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların türünü ayarlamasını öneriyor.

Çalışma, farklı konularda bin standart soru üzerinden 14 GDM'yi değerlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.

Çalışmanın yazarı Maximilian Dauner, "Eğitimli GDM'lere sorulan soruların çevresel etkisi, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve doğrudan akıl yürütme süreçleri, enerji tüketimini ve karbon salımlarını önemli ölçüde artırıyor" diyor.

Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın yanıt veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.

Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki kelimeler veya kelime parçaları bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın diğer hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.

Çalışma muhakeme becerisine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin sadece 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.

Makalede "Daha yüksek jeton ayak izi, her zaman daha yüksek CO2 emisyonu anlamına gelir" ifadeleri kullanılıyor.

Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın cevaplar veren benzer boyutlardaki modellere göre üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.

Dr. Dauner, "Şu anda GDM teknolojilerinin doğasında, doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında bir taviz verme ilişkisi görüyoruz" diyor. 

Emisyonları 500 gram karbondioksit eşdeğerinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu doğru cevaplamada yüzde 80'in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.

Karbondioksit eşdeğeri, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan bir birim.

Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlayacağını umuyor.

Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra'dan New York'a gidiş-dönüş uçuşuna eşdeğer karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.

Buna karşılık Alibaba Cloud'ın Qwen 2.5'i, benzer doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya cevap verirken aynı emisyon seviyelerine ulaşıyor.

Dr. Dauner, "Kullanıcılar, yapay zekadan yalın cevaplar vermesini isteyerek veya yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, gerçekten bu gücü gerektiren görevlerle sınırlayarak emisyonları önemli ölçüde azaltabilir" diyor.

Independent Türkçe