Bir sinir ağının parçası olarak çalışan ve gelen verileri işleyerek önemli özellikleri tanımlamada uzmanlaşmış olan bölümler, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zeka teknolojilerinde büyük bir öneme sahiptir. Bu sistemler, verilerin işlenmesi ve anlamlandırılması sürecinde karmaşık algoritmalar kullanarak çalışırlar. Özellikle derin yapay sinir ağları (DNNs) bu bağlamda yaygın olarak kullanılan modellerdir. Derin öğrenmenin (deep learning) temel taşlarını oluşturan bu ağlar, çok sayıda gizli katmandan oluşur ve her bir katman, belirli veri özelliklerini çıkarır ve bir sonraki katmana ileterek daha yüksek düzeyde bir özellik haritası oluşturur.
ChatGPT gibi büyük dil modellerinde, kodlayıcılar (encoders) modelin girdiyi anlamasında ve uygun bir yanıt oluşturmasında kritik bir rol oynar. Kodlayıcılar, girdiyi genellikle kelime vektörlerine (word embeddings) dönüştürerek işlemeye başlarlar. Bu vektörler, kelimelerin anlamını ve ilişkilerini matematiksel olarak temsil eden çok boyutlu uzaylardır. Örneğin, kedi ve köpek gibi kelimeler, doğal dil işleme (NLP) işlemlerinde yakın vektörlere sahip olabilir, çünkü bu iki hayvan arasında belirgin benzerlikler vardır. Kodlayıcı, bu vektörleri işleyerek daha yüksek seviyede bir özellik temsiline dönüştürür. Bu işlem sırasında, kelimelerin bağlamsal anlamlarını ve aralarındaki ilişkileri dikkate alarak daha doğru ve anlamlı sonuçlar üretir.
Ben bugün hava durumunu merak ediyorum cümlesi ChatGPT tarafından işlendiğinde, kodlayıcılar bu cümledeki kelimelerin ve ifadelerin anlamını vektörlere dönüştürür. Daha sonra bu vektörler, modelin farklı katmanlarında işlenir ve anlamlı bir yanıt oluşturmak için kullanılır. Bu süreç sırasında kodlayıcılar, kelime sırasını, dil bilgisi kurallarını ve bağlamı dikkate alarak doğru bir temsil oluşturur. Sonuç olarak, model Hava durumu bugün güneşli olacak gibi bir yanıt üretebilir. Bu mekanizma, dil modellerinin insan benzeri cevaplar verebilmesini sağlayan temel bileşenlerden biridir. Kodlayıcıların bu işlevselliği, dil modellerinin geniş bir yelpazede kullanılabilir ve esnek olmasını sağlar; metin tamamlamadan çeviri yapmaya, duygu analizinden sohbet botlarına kadar pek çok uygulamada başarılı sonuçlar alınmasına olanak tanır.