Transcript · English → Turkish
English → Turkish transcript
Şu anda olup biten ve dünyayı çok hızlı bir
şekilde derinden değiştirecek kabaca üç şey var.
Çok hızlı bir şekilde.
Birincisi temelde bu bağlam penceresi meselesi.
Ve teknik olmayan insanlar için, bağlam penceresi, sizin sorduğunuz istemdir.
Yani, işte John F. Kennedy’yi incele ya da benzeri bir şey. Ama aslında,
bu bağlam penceresi içinde bir milyon kelime barındırabilir.
Ve bu yıl insanlar sonsuz uzunlukta bir bağlam penceresi icat ediyorlar.
Ve bu çok önemli
çünkü bu, sistemden aldığınız cevabı alıp tekrar içeri vererek ona
başka bir soru sorabileceğiniz anlamına geliyor.
Yani, bir tarif istiyorum.
Diyelim ki bir ilaç yapmak için bir tarif istiyorum.
O zaman diyorlar ki,“ İlk adım nedir?”
Ve o da diyor ki,“ Bu malzemeleri satın al.” Sonra siz diyorsunuz ki,“ Tamam,
bu malzemeleri aldım. Şimdi bir sonraki adımım ne?”
Sonra diyor ki,“ Bir karıştırma tavası satın al.”
Sonraki adım da, “ Bunu ne kadar süre karıştıracağım?” Görüyorsunuz, bu bir tarif.
Buna zincirleme düşünme akıl yürütme deniyor.
Ve genelleme yeteneği gerçekten çok iyi. Beş yıl içinde, yapabilmeliyiz, örneğin,
bin adımlık tarifler üretebilmeyi ki bilimde, tıpta gerçekten önemli sorunları
çözmek için, malzeme biliminde, iklim değişikliğinde, bu tür şeylerde. Bu birincisi.
İkincisi ajanlar. Ve bir ajan, şöyle anlaşılabilir:
yeni bir şey bilen ya da bir şey öğrenmiş büyük bir dil modeli.
Örneğin, şey, tüm kimyayı oku, kimya hakkında bir
şeyler öğren, kimya hakkında bir sürü hipotezin olsun,
laboratuvarda kimya ile ilgili
bazı testler yap ve sonra bunu ajanına ekle.
Bu ajanlar gerçekten çok güçlü olacak. Ve makul olan, ajanların… olmasını beklemek.
Sadece çok fazla olmayacaklar, yani milyonlarca olacaklar,
ama ajanlar için GitHub eşdeğeri gibi olacaklar.
Etrafınızda koşuşturan ve size açık çok çok sayıda ajan olacak. Ve üçüncüsü,
ki bana göre en derini ve şimdiden olmaya başlayan şey, metinden eyleme geçiş.
Bu da şu demek,
bana bir şey yapmak için bir yazılım parçası yaz.
Değil mi? Sadece söylüyorsunuz.
Şimdi, gerçekten istediğinizi söylediğiniz şeyi yapan programcılarınız olduğunu
hayal edebiliyor musunuz?
Ve bunu günde yirmi dört saat yapıyor.
Ve tuhaf bir şekilde bu sistemler Python gibi dillerde kod yazmada iyi.
Bunların hepsini bir araya koyduğunuzda,
sonsuz bağlam penceresine sahip oluyorsunuz, ajanların yeteneğine,
bir de bu programlamayı yapabilme yeteneğine sahip oluyorsunuz.
Şimdi, bu gerçekten çok ilginç. Peki sonra ne oluyor? Burada çok fazla soru var.
Ve şimdi bilim kurgu sorularına geliyoruz.
Eminim adını andığım üç şey de oluyor,
çünkü o çalışma şu anda yapılıyor.
Ama bir noktada bu sistemler yeterince güçlü hâle gelecek ve ajanları
alabileceksiniz
ve onlar birlikte çalışmaya başlayacak.
Bir noktada insanlar
bu ajanların kendi dillerini geliştireceğine inanıyor.
Ve bu, ne yaptığımızı artık anlamadığımız an.
Biliyor musunuz, ne yapmalıyız?
Fişi çekmeliyiz.
End of transcript · 426 words · machine translated
Original transcript (English)
There are roughly three things going on now that are going to profoundly change the world very quickly. The first is basically the this question of context window. And for non-technical people,
the context window is the prompt that you ask. So, you know, study John F. Kennedy or something. But in fact, that context window can have a million words in it. And this year people are inventing a context window that is infinitely long. And this is very important
because it means that you can take the answer from the system and feed it in and ask it another question. So, I want a recipe. Let's say I want a recipe to make a drug or something. So they say, "What's the first step?"
And it says, "Buy these materials." So then you say, "Okay, I bought these materials. Now what's my next step?" And then it says, "Buy a mixing pan." And then the next step is, "How long do I mix it for?" You see it's a recipe. That's called chain-of-thought reasoning. And it generalizes really well.
We should be able in five years, for example, to be able to produce a thousand-step recipes to solve really important problems in science, in medicine, in material science, climate change, that sort of thing. That's the first one. Second one is agents. And an agent can be understood as a large
language model that knows something new or has learned something. So an example would be, um, read all of chemistry, learn something about chemistry, have a bunch of hypotheses about chemistry, run some tests in a lab about chemistry, and then add that to your agent.
These agents are going to be really powerful. And it's reasonable to expect that agents will be... not only will there be a lot of them, and I mean millions, but they'll be like the equivalent of GitHub for agents. There'll be lots and lots of agents running around and available to you.
And the third one, which to me is the most profound, which is already beginning to happen, is text-to-action. And what that is is write me a piece of software to do something. Right? You just say it.
Now can you imagine having programmers that actually do what you say you want? And it does it 24 hours a day. And strangely these systems are good at writing code such as language like Python. You put all that together and you've got infinite context window, the ability for agents, and then the ability to do this programming.
Now, this is very interesting. What then happens? There's a lot of questions here. And now we get into the questions of science fiction. I'm sure the three things I've named are happening because that work is happening now. But at some point, these systems will get powerful enough that you'll be able to take the agents and they'll start to work together.
At some point people believe that these agents will develop their own language. And that's the point when we don't understand what we're doing. You know what we should do? Pull the plug.
