Sadece bu aşırı dolaştırılmış efsaneyi bir kez ve herkes için öldürmek istiyorum.

Şaşkınlığın açıklamasına izin vereceğim

İnsanların şaşkınlık gibi büyük bir dil modeli (LLM) için özel bir şekilde yazmaları gerekmez, çünkü LLM’ler büyük miktarlarda gerçek dünya metninde eğitilir ve özellikle sıradan, doğal dil girdisini işlemek için tasarlanmıştır.

Şaşkınlık, İkizler, Chatgpt gibi LLM’ler, günlük dilin kalıplarını, yapılarını ve bağlamlarını tanımalarını sağlayan konuşma metni, kitaplar, web sayfaları ve sosyal medya dahil olmak üzere milyarlarca kelime dizisini analiz ederek öğrenir. Bu, yazım hataları veya konuşma dilinde dilbilgisi ne olursa olsun, insanların yaygın olarak söylediklerine veya yazdıklarına dayanan bir cümlede bir sonraki kelimeyi veya cümleyi tahmin etme konusunda becerikli oldukları anlamına gelir.

Özel yazıyı gereksiz kılan temel faktörler:

  • Desen Eşleştirme: LLM’ler, önceki bağlama dayalı olarak hangi kelimelerin veya cümlelerin takip edileceğini belirlemek için istatistiksel teknikler kullanır, bu da onları belirsizlik, gündelik konuşma ve değişen sözdizimine karşı sağlam hale getirir.
  • Bağlam Farkındalığı: Gelişmiş modeller metinde uzun menzilli bağımlılıkları göz önünde bulundururlar, bu nedenle eksik, koşu veya rasgele yapılandırılmış cümlelerden anlamı anlarlar.
  • Veri Çeşitliliği Eğitim: Doğal olarak oluşan dil üzerinde eğitildikleri için deyimsel ifadeleri, argo ve hatta küçük tipografik hataları yorumlayabilirler.

Uygulamada, bu, kullanıcıların LLM’lerle tıpkı başka biriyle olduğu gibi etkileşime girebilecekleri, resmi dilbilgisi, açık yapı veya teknik kelime bilgisine ihtiyaç duymadan girdi sağlayabileceği ve yine de açıkça anlaşılabileceği anlamına gelir.

Sadece son derece teknik veya belirsiz sorgularda, bazı minimal açıklama veya bağlam optimal sonuçlar için yararlı olabilir, ancak bu genellikle herhangi bir iletişim biçimi için geçerlidir ve LLM’ye özgü değildir.