T C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI ÜRETİM YÖNETİMİ VE ENDÜSTRİ İŞLETMECİLİĞİ YÜKSEK LİSANS TEZİ PDF Ücretsiz indirin

GPT-4’ ün Letonca, Galce ve Svahili gibi düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere test ettiğimiz dillerin çoğunda GPT 3.5’ in ve mevcut dil modellerinin (Chinchilla [2] ve PaLM [3]) İngilizce performansından daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik (Şekil 5). Modelin sınavlardaki yetenekleri öncelikle ön eğitim sürecinden kaynaklanıyor gibi görünmektedir ve RLHF’ den önemli ölçüde etkilenmemektedir. Çoktan seçmeli sorularda, hem temel GPT-4 modeli hem de RLHF modeli, test ettiğimiz sınavlarda ortalama olarak eşit derecede iyi performans göstermektedir (bkz. Ek B). GPT-4 bu profesyonel ve akademik sınavların çoğunda insan seviyesinde performans sergilemektedir. Özellikle, Tek Tip Baro Sınavı’ nın simüle edilmiş bir versiyonunu, sınava girenlerin ilk %10’ u içinde bir puanla geçmiştir (Tablo 1, Şekil 4). Sınavlar kamuya açık materyallerden temin edilmiştir. Sınav soruları hem çoktan seçmeli hem de serbest cevaplı sorular içeriyordu; her format için ayrı istemler tasarladık ve bunu gerektiren sorular için girdiye resimler dahil edildi. Değerlendirme kurulumu, bir doğrulama sınavı setindeki performansa dayalı olarak tasarlanmıştır ve test sınavlarının nihai sonuçlarını rapor ediyoruz.

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.

• 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.
• Bu bakımdan hızlı nüfus artışı, çarpık kentleşme, toplumsal değişim, yasaklar, işsizlik, gelir dağılımında bozukluk, siyasi sistem, adalet sistemi ile bürokrasiden kaynaklanan kamu otoritesinin yetersizliği bu tür suçların işlenmesinde önem arz etmektedir.
• GPT-4, yeteneklerine rağmen önceki GPT modelleriyle benzer sınırlamalara sahiptir.

76 59 Topluma veya tüketicilere yönelik suçlar (karapara aklama, uyuşturucu kaçakçılığı, arazi yağmalama, fuhuş gibi mağduru toplum veya tüketici olan suçlar). Öte yandan ekonomik suçlar, suçu işleyenler açısından da bireysel ve organize suçlar olarak sınıflandırılabilmektedir. Ekonomik amaçlı suçlar sosyopolitik, ekonomik ve kamu otoritesinden kaynaklanan nedenlerle işlenmektedir. Bu bakımdan hızlı nüfus artışı, çarpık kentleşme, toplumsal değişim, yasaklar, işsizlik, gelir dağılımında bozukluk, siyasi sistem, adalet sistemi ile bürokrasiden kaynaklanan kamu otoritesinin yetersizliği bu tür suçların işlenmesinde önem arz etmektedir. 217 Bu nedenle kurumların bilhassa resmi kurumların (denetin, yasa yapma v.b.) önemi ortaya çıkmaktadır. Bu yüzden kayıtlı gelir, piyasada oluşan yasal kayıtlı gelir ve piyasa dışında oluşan yasal kayıtlı gelir (kısmen) olarak alınmıştır Ulusal Hesaplar Sistemi ile birlikte yasa dışı faaliyetler de üretim sınırına dahil edilmiş ve milli gelir hesaplamalarına katılması gerektiği belirtilmiştir. 219 Küreselleşme sonrası dünya ölçeğinde ticaretinde gelişmesi gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde klasik suç hareketlerinde gözlenen geniş çaplı bir büyümenin yanında, büyük ölçekli suç da küresel planda gerçek ve ivedi bir sorun olarak kendini göstermeye başlamıştır. Büyük ölçekli suç kavramı, gerek meşru resmi yapılar, gerekse yasa dışı yöntemlerle siyasal ve ekonomik etkinliklerde bulunabilecek ve üretici toplumsal ve kurumsal hayat alanlarını yıkıcı bir biçimde etkisi altına alabilecek kadar güçlü grupları tanımlamak için kullanılmaktadır. Büyük ölçekli suç kendini, örgütlü suç, mali ve ekonomik suç, siyasal ve idari yozlaşma ve yasa dışı lobi faaliyeti olmak üzere dört temel başlık altında sınıflandırılabilecek bir çeşitlilik içinde ortaya koymaktadır. Büyük ölçekli 217 VIII.Beş Yıllık Kalkınma Planı (2000) Ankara, DPT, Ulusal Hesaplar Sistemi ne Göre Açıklamalı Ulusal Hesaplar Terimleri Sözlüğü, a.g.e., VIII.Beş Yıllık Kalkınma Planı (2000) Ankara, DPT, 26.

GPT-4’ ün görsel giriş özelliğini gösteren örnek komut istemi. Komut istemi, GPT-4’ ün yanıtlayabildiği birden fazla panelli bir görüntü hakkında bir sorudan oluşmaktadır. GPT-4 gibi modelleri değerlendirmek için karşılaştırma ölçütleri oluşturmaya ve çalıştırmaya yönelik çerçevemiz olan OpenAI Evals’ ı[7] açık kaynak olarak kullanıyoruz. Evals, mevcut ölçütlerle uyumludur ve dağıtımdaki modellerin performansını izlemek için kullanılabilir. Daha geniş bir hata modu kümesini ve daha zor bir görev kümesini temsil etmek için zaman içinde bu kıyaslamaların çeşitliliğini artırmayı planlıyoruz. Mevcut makine öğrenimi ölçütlerinin çoğu İngilizce yazılmıştır. GPT-4’ ün diğer dillerdeki yetenekleri hakkında ilk anlayışı edinmek için, 57 konuyu kapsayan çoktan seçmeli bir problem paketi olan MMLU ölçütünü [29, 30] Azure Translate kullanarak çeşitli dillere çevirdik (örnek çeviriler ve istemler için Ek F’ ye bakın).

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 Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Yendi, İ. (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, 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.