Kelime gömme (word embedding), doğal dil işleme (NLP) alanında önemli bir teknik olup, kelimeleri matematiksel vektörlere dönüştürerek bilgisayarların bu kelimeleri anlamasını ve işlemesini sağlar. Bu teknik, kelimelerin anlamsal ve sentaktik benzerliklerini yakalayarak, kelimeler arasındaki ilişkileri daha etkili bir şekilde modellemeye olanak tanır. Vektör temsiline benzer bir yaklaşımla çalışan kelime gömme teknikleri, kelimeleri yüksek boyutlu vektörler olarak temsil eder. Bu vektörler, metinlerin içerisinde bulunan kelimelerin bağlamlarına göre eğitilerek, kelimeler arasında belirli bir anlam benzerliği sağlayacak şekilde optimize edilir. Örneğin, Türkçede araba ve otomobil kelimeleri birbirine oldukça yakın vektörlerle temsil edilirken, araba ve elma kelimeleri arasında daha büyük bir mesafe bulunur.
ChatGPT gibi ileri düzey dil modelleri, kelime gömme algoritmalarını kullanarak metinlerin anlamlarını analiz eder ve uygun yanıtlar üretebilir. Bu tür modeller, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek, kelime vektörlerinin etkin bir şekilde nasıl temsil edileceğini öğrenirler. Örneğin, Kediler fareleri kovalar ve Köpekler kedileri kovalar cümlelerinde kelimeler farklı olsa da, kelime gömme teknikleri sayesinde bu cümlelerin temel anlam benzerliğini yakalamak mümkün olur. Böylelikle model, bu cümlelerin her ikisinde de bir hayvanın başka bir hayvanı kovalamasını ifade ettiğini anlayabilir. ChatGPT, bu tür analizler yaparak kullanıcılardan gelen sorulara anlamlı ve bağlamına uygun yanıtlar üretebilir.
Kelime gömmelerin eğitiminde sıklıkla kullanılan algoritmalardan biri Word2Vec’dir. Word2Vec, iki ana yaklaşıma sahiptir: CBOW (Continuous Bag of Words) ve Skip-Gram. CBOW yaklaşımı, kelimelerin bağlamlarından yola çıkarak hedef kelimeyi tahmin etmeye çalışırken, Skip-Gram hedef kelimeden yola çıkarak çevresindeki bağlamı tahmin etmeye çalışır. Her iki yaklaşım da metinlerin genel anlam yapısını ve kelimeler arasındaki ilişkileri etkili bir şekilde öğrenmeyi amaçlar. Bu sayede, ChatGPT gibi modeller, metin verilerini daha sofistike bir şekilde işleyerek daha doğal ve insan benzeri diyaloglar kurabilir. Böylelikle, dil modeli, sadece kelimeleri değil, aynı zamanda bu kelimelerin arka planındaki anlamları da doğru bir şekilde analiz ederek, kullanıcılara daha anlamlı ve faydalı yanıtlar sunabilir.