Transformer ile Tanışın: Robotların Dil Bilgesi Olma Macerası
Transformer mimarisi, ChatGPT gibi dil modellerinin beynidir. Bu yapı, dilin karmaşıklığını anlamaya yardımcı olur. Dil öğretmeni olmak ise bu modeller için biçilmiş kaftan!
Peki neden? Çünkü bir dil öğretmeni, kuralları öğretirken aynı zamanda esneklik de sunar. Yapay zekayı, dünyadaki şakaları anlamayan tipik öğrencilerden farklı kılan da budur: O, “May the grammar be with you” diyebilir!
Bir dil modeli eğitmek, aslında bir öğrenciyi dil öğretmeni yapmaya benzer. İlk başta temel kurallar öğretilir, ardından bolca pratik ve nihayet kişisel bir dokunuş eklenir. Yani, dil modeli bir robot değil, sizin rehberliğinizde şekillenen bir “dil bilgesi” olur.
Kod ve Sanat Bir Arada: Dil Modelini Eğitmenin Yolları
Veri Seti: Chatbotunuzun Besin Kaynağı
Bir dil öğretmeni chatbotunun öğrenmesi için şu tür veriler gereklidir:
- Dilbilgisi Kuralları: Gramer ve sentaks yapıları.
- Çift Dilli Cümleler: Örneğin, İngilizce-Türkçe cümle çevirileri.
- Yaygın Hatalar: Dil öğrenicilerinin sık yaptığı hatalar.
- Eğlenceli İçerik: Film replikleri, deyimler ve ünlü sözler.
Bir veri seti oluşturmak için çevrimiçi kaynaklardan yararlanabilirsiniz. Örneğin:
- Hugging Face Türkçe Dil Verileri
- Koç Üniversitesi’nin açık kaynak Türkçe veri setleri
Kendi veri setinizi oluşturmak isterseniz, şu yolları izleyebilirsiniz:
- Çevrimiçi Forumlar: Kullanıcıların dil hatalarını ve sorularını analiz edin.
- Kitap ve Kaynaklar: Dil bilgisi kitaplarından örnek cümleler derleyebilirsiniz. Örneğin, “İngilizce’de temel cümle yapıları” başlıklı bir kitap seçin ve şu tür cümleleri veri setinize ekleyin:
- Pozitif Örnek: “I am reading a book.”
- Negatif Örnek: “She not like coffee.”
- Deyimsel Kullanım: “Break the ice.”
- Bu tür cümleleri belirleyerek kategorilere ayırın ve dil modelinizin öğrenmesi için bir JSON dosyasında organize edin. Örneğin:
[
{"type": "positive", "sentence": "I am reading a book."},
{"type": "negative", "sentence": "She not like coffee."},
{"type": "idiom", "sentence": "Break the ice."}
]Yapay Zeka Sınıfta: Eğitime Başlıyoruz
Modeli Seçin ve İndirin
GPT-2 ya da daha hafif bir modeli kullanabilirsiniz. Hugging Face üzerinden bir GPT modelini indirip kullanmak için şu adımları izleyebilirsiniz:
# Hugging Face'den GPT-2 modelini indirme
!pip install transformers
from transformers import GPT2LMHeadModel
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")Alternatif olarak, Hugging Face’in model havuzundan (https://huggingface.co/models) istediğiniz modeli seçerek doğrudan bilgisayarınıza indirebilir ve eğitim için hazırlayabilirsiniz.
Eğitim Süreci
Hugging Face Transformers ya da benzeri kütüphaneler, bir dil modeli eğitmek için idealdir.
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments
# Tokenizer ve model yükleniyor.
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# Veriler hazırlanıyor.
dataset = load_dataset("path/to/your/dataset")
# Eğitim parametreleri
eğitim_parametreleri = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=eğitim_parametreleri,
train_dataset=dataset['train'],
eval_dataset=dataset['validation']
)
trainer.train()Finishing Touch: Yapay Zeka Öğretmenine Parlaklık Katalım
Modeliniz, dili öğrendi ama biraz kaba saba mı? Burada ince ayar önemlidir:
- Kullanıcı Geri Bildirimi: Cevapların doğruluğunu düzenlemek için geri bildirim döngüsü kurun.
- Fine-tuning: Daha özel veri setleriyle modeli çok daha hassas hale getirin.
Dil Öğretmeni mi Stand-up Komedyeni mi?
Bir dil öğretmeni chatbotu, sadece bilgi vermekle kalmamalı; aynı zamanda etkileyici bir kişiliğe sahip olmalı. Şu sorulara yanıt arayarak bu kişiliği belirleyebilirsiniz:
- Eğlenceli mi olsun, ciddi mi?: “Dilbilgisi kuralları konusunda şaka yapmam, ama deyimler konusunda eğleniriz!”
- Espri yeteneği olsun mu?: “Hocam, ben neden passive voice kullandım? Aktif biriyim!”
- Kültürlere uyumlu olsun mu?: Çeşitli kültürlerden deyimler ve atasözleri.
Bu kişiliği belirledikten sonra, chatbotunuza bir “tavır” kazandırmak için özel yanıt veri setleri oluşturabilirsiniz.
Hayatın İçinde Chatbot: Dil Öğrenme Araçları
Chatbotunuzu günlük hayatta nasıl kullanabilirsiniz? İşte bazı örnekler:
Python Servis: Dil Modelini Kullanan API
Bu servis, React veya Swift uygulamanızın /api/chatbot adresine yaptığı istekleri karşılamak için bir Flask tabanlı API sağlar.
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# Flask uygulamasını başlat
app = Flask(__name__)
# Modeli ve tokenizer'ı yükle
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
@app.route('/api/chatbot', methods=['POST'])
def chatbot():
data = request.get_json()
user_input = data.get("question", "")
# Kullanıcı girişini tokenize et
inputs = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
# Modelden yanıt al
outputs = model.generate(inputs, max_length=150, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Yanıtı döndür
return jsonify({"answer": response})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)React ile Dil Öğrenme Sihirbazı
React veya Vue.js kullanarak basit bir frontend tasarlayabilirsiniz. Örneğin, bir kullanıcı İngilizce öğrenirken chatbot “şimdi bir deyim öğreniyoruz” diyerek onu motive edebilir.
import React, { useState } from 'react';
function LanguageTeacher() {
const [input, setInput] = useState("");
const [response, setResponse] = useState("");
const handleAsk = async () => {
const res = await fetch("/api/chatbot", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ question: input }),
});
const data = await res.json();
setResponse(data.answer);
};
return (
<div>
<h1>Dil Öğretmeni Chatbot</h1>
<input
type="text"
value={input}
onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
placeholder="Soru sor..."
/>
<button onClick={handleAsk}>Sor</button>
<p>Cevap: {response}</p>
</div>
);
}
export default LanguageTeacher;Eğitim Her Yerde: Mobil Chatbotunuz
Chatbotunuzu bir mobil uygulamaya entegre edin ve kullanıcıların hareket halindeyken dil öğrenmesini sağlayın.
import SwiftUI
struct ContentView: View {
@State private var userInput: String = ""
@State private var botResponse: String = "Merhaba! Bana bir şey sorabilirsin."
@State private var isLoading: Bool = false
var body: some View {
VStack {
Text("Dil Öğretmeni Chatbot")
.font(.largeTitle)
.padding()
Spacer()
if isLoading {
ProgressView("Yanıt bekleniyor...")
.padding()
} else {
Text(botResponse)
.padding()
.frame(maxWidth: .infinity)
.background(Color(.systemGray6))
.cornerRadius(10)
.padding(.horizontal)
}
Spacer()
HStack {
TextField("Sorunuzu yazın...", text: $userInput)
.textFieldStyle(RoundedBorderTextFieldStyle())
.padding()
Button(action: sendQuestion) {
Text("Sor")
.padding()
.background(Color.blue)
.foregroundColor(.white)
.cornerRadius(10)
}
.padding(.trailing)
.disabled(userInput.isEmpty || isLoading)
}
}
.padding()
}
func sendQuestion() {
guard !userInput.isEmpty else {
botResponse = "Lütfen bir soru yazın."
return
}
isLoading = true
botResponse = ""
let urlString = "https://api.halityesil.com/chatbot"
guard let url = URL(string: urlString) else {
botResponse = "Geçersiz API URL'si."
isLoading = false
return
}
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
let requestBody = [
"question": userInput
]
do {
request.httpBody = try JSONSerialization.data(withJSONObject: requestBody)
} catch {
botResponse = "Veri hazırlanırken bir hata oluştu."
isLoading = false
return
}
URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
DispatchQueue.main.async {
isLoading = false
if let error = error {
botResponse = "Bir hata oluştu: \(error.localizedDescription)"
return
}
guard let data = data else {
botResponse = "Sunucudan yanıt alınamadı."
return
}
do {
if let jsonResponse = try JSONSerialization.jsonObject(with: data) as? [String: Any],
let answer = jsonResponse["answer"] as? String {
botResponse = answer
} else {
botResponse = "Beklenmeyen bir yanıt alındı."
}
} catch {
botResponse = "Yanıt işlenirken bir hata oluştu."
}
}
}.resume()
userInput = ""
}
}
@main
struct ChatbotApp: App {
var body: some Scene {
WindowGroup {
ContentView()
}
}
}
Ödev Yardımcınız Artık Bir Chatbot!
Hayal edin, öğrencilerinize birebir dil öğrenim desteği sağlayan, ödevlerine yardımcı olan ve her sorularına anında cevap veren bir chatbot geliştirdiğinizi! Üstelik bu chatbot, bir mobil uygulamanın kalbinde çalışıyor. Kendi okul uygulamanızı tasarlayarak, öğrencilerin ihtiyaçlarına özel bir dijital asistan yaratabilirsiniz. Uygulamanız, kişiselleştirilmiş dil öğrenim önerileri, eğlenceli testler ve pratik yapma fırsatları sunabilir. Hatta chatbotunuzu genişletip başka derslerde de yardımcı olacak şekilde özelleştirebilirsiniz. Haydi, öğrencilerin öğrenme yolculuğuna teknolojik bir dokunuş katmaya başlayın! Sizin yaratıcı dokunuşlarınızla neler mümkün olacak, bir düşünün!
Ders Çalışmayı Eğlenceye Dönüştürün: Yapay Zeka Öğretmeniniz Hazır
Artık dil öğrenmek isteyen herkes, “Hocam, bugün hangi deyimi öğreniyoruz?” diye soracak bir yapay zeka öğretmeniyle tanışabilir. Bu rehberde öğrendiğiniz adımlarla, dil öğrenimini eğlenceli ve etkili bir deneyime dönüştüren bir chatbot geliştirmek artık sizin elinizde. İster bir dil kursunda, ister bireysel bir uygulamada kullanın, bu chatbot yeni nesil öğrenim deneyimlerinin kapısını aralayabilir. Şimdi sıra sizde: Hayalinizdeki dil öğretmenini inşa etmeye başlayın!