By skyforbes 
Yapay zekâ bugün hayatımızın her alanında: yazarken bize yardım eden asistanlar, görselleri saniyeler içinde üreten modeller, hatta bizimle doğal bir sohbet kurabilen sistemler…
Peki bu sistemlerin beyni nasıl çalışıyor?
Bu sorunun cevabı, Transformer Mimarisi adını verdiğimiz devrimsel bir yapıda gizli.
🔍 Transformer’ın Doğuşu
2017 yılında Google Research ekibi, “Attention is All You Need” adlı bir makale yayımladı.
Bu çalışma, doğal dil işleme (NLP) dünyasında adeta bir dönüm noktasıydı.
O güne kadar modellerin büyük çoğunluğu RNN (Recurrent Neural Network) veya LSTM (Long Short-Term Memory) gibi mimarilerle çalışıyordu. Bu yapılar, metinleri sırayla işlerdi — tıpkı bir kitabı kelime kelime okuyup anlamaya çalışan bir insan gibi.
Ancak bu yaklaşımın ciddi bir dezavantajı vardı:
Model, uzun cümlelerde veya paragraflarda bağlamı koruyamıyor, önceki bilgileri hızla “unutuyordu”.
Transformer bu sorunu kökten çözdü.
Artık model, sadece bir kelimeye değil, tüm cümleye ve hatta tüm metne aynı anda dikkat edebiliyordu.
Bu da dilin bağlamını anlamasını, ilişkileri çözümlemesini ve çok daha doğru sonuçlar üretmesini sağladı.
⚙️ Attention: Dikkatin Gücü
Transformer’ın kalbindeki en önemli yenilik attention mekanizmasıdır.
Basitçe ifade etmek gerekirse, attention bir cümlenin hangi kısmının daha “önemli” olduğunu anlamaya yarar.
Örneğin şu cümleyi ele alalım:
“Ali, kitabı Ayşe’ye verdi.”
Model, “verdi” fiilini işlerken, “Ali”nin kim olduğunu, “kitabı”nın ne olduğunu ve “Ayşe”nin kime karşılık geldiğini aynı anda değerlendirir.
İşte bu süreçte self-attention (kendine dikkat) devreye girer.
Self-attention, modelin kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini bulmasını sağlar.
Bu sayede model, sadece metni değil, anlamı da “öğrenir”.
Ve tam da bu yüzden ChatGPT, bağlamı anladığında doğal, tutarlı ve anlamlı cevaplar verebilir.
🧩 Encoder-Decoder Mimarisi
Transformer iki ana bölümden oluşur:
- Encoder (Kodlayıcı): Girdiyi işler, anlamı çıkarır.
- Decoder (Çözücü): Bu anlamı kullanarak yeni bir çıktı üretir.
ChatGPT gibi modeller, bu yapının büyük ölçüde decoder kısmını kullanır.
Yani model, önceden eğitilmiş devasa bir bilgi havuzundan yola çıkarak, “bir sonraki kelime ne olmalı?” sorusuna olasılıksal bir cevap üretir.
Kısaca:
Transformer, anlamı kodlar.
ChatGPT ise bu anlamdan konuşmayı yeniden inşa eder.
Yapay zekâ modelleri artık sadece işlem yapmıyor — odaklanıyor, hatırlıyor ve anlam kuruyor.
Bu devrim, insan-dil etkileşiminin sınırlarını yeniden tanımlıyor.
✨ Makalenin Sonuna Geldik
Bir makalenin daha sonuna gelmiş bulunuyoruz.
Umarım okurken hem öğrenmiş hem de keyif almışsınızdır! 🚀
Mutlu kodlamalar ve yeni keşiflerde görüşmek üzere! 😊