Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), ardışık veri türlerini işlemek üzere tasarlanmış özel bir sinir ağıdır ve bu sayede sofistike hesaplama modelleri, insan benzeri yanıtlar üretme ve anlama yeteneğine sahip olur. Bu tür bir sistemin dikkate değer bir örneği, kullanıcı girdisini anlamada ve bağlama uygun yanıtlar üretmede üstün olan gelişmiş bir dil işleme yapay zekası olan ChatGPT’dir. ChatGPT, ardışık verileri ele almakta özellikle yetkin olan bir sinir ağı türü olan RNN’leri kullanır. Geleneksel sinir ağlarının girdiyi bir bütün olarak işlemesinin aksine, RNN’ler diziler boyunca bir tür bellek korur ve bu da mevcut girdiyi işlerken önceki girdileri dikkate almalarına olanak tanır. Bu yetenek, bir kelimenin anlamının sıklıkla önceki ve sonraki kelimelere bağlı olduğu dil görevlerinde çok önemlidir.
RNN’ler, katmanları içinde bir geri besleme döngüsü kullanarak çalışır. Ağdaki her birim, bir parça giriş verisini işlerken, çıktısını ve iç durumunu dizideki bir sonraki birime iletir. Bu iç durum veya bellek, her adımda güncellenir ve RNN’nin zaman içinde bağlamı takip etmesini sağlar. Ancak, temel RNN’ler, kaybolan ve patlayan gradyanlar gibi sorunlar nedeniyle uzun vadeli bağımlılıkları ele almada sınırlamalarla karşı karşıyadır ve bu da uzun menzilli kalıpların öğrenilmesini engelleyebilir. Bu eksiklikleri gidermek için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi varyantlar geliştirilmiştir. Bu mimariler, bilgi akışını düzenleyen kapılar tanıtarak, modelin uzun diziler boyunca bilgiyi seçici bir şekilde korumasına ve unutmasına olanak tanır. Bu tür gelişmiş RNN’leri kullanarak, ChatGPT tutarlı diyaloglar sürdürebilir, etkileşimler boyunca bağlamı hatırlayabilir ve yanıtlarının doğallığını ve alaka düzeyini artırabilir.
Uygulamada, bir kullanıcı ChatGPT’ye bir sorgu girdiğinde, RNN bu girdiyi dilbilgisel ve anlamsal bilgileri yakalayan sayısal temsillere kodlayarak işler. Model daha sonra bu temsilleri insan diline geri çözümler ve yanıtın hem dilbilgisel olarak doğru hem de bağlamsal olarak uygun olmasını sağlar. Örneğin, bir kullanıcı “Fransa’nın başkenti nedir?” diye sorduğunda, RNN tabanlı sistem, sorunun coğrafi bilgiyle ilgili olduğunu anlamak için kelimeler dizisini dikkate alır ve doğru şekilde “Paris” yanıtını verir. Ardışık verilerin karmaşık işlenmesi ve RNN mimarisinin sağlam yeteneklerinden yararlanarak, ChatGPT dilin derinlemesine anlaşılmasını gerektiren görevleri başarıyla yerine getirir ve müşteri hizmetlerinden eğitim desteğine kadar çeşitli uygulamalar için paha biçilmez bir araç haline gelir.