KARAPARA VE KARAPARA AKLAMA MEKANİZMASI Geylani GÖZCÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ İKTİSAT ANABİLİM DALI İKTİSAT TEORİSİ BİLİM DALI PDF Free Download

GPT-4’ ün görsel giriş özelliğini gösteren örnek komut istemi. Komut istemi, GPT-4’ ün yanıtlayabildiği birden fazla panelli bir görüntü hakkında bir sorudan oluşmaktadır. GPT-4 gibi modelleri değerlendirmek için karşılaştırma ölçütleri oluşturmaya ve çalıştırmaya yönelik çerçevemiz olan OpenAI Evals’ ı[7] açık kaynak olarak kullanıyoruz. Evals, mevcut ölçütlerle uyumludur ve dağıtımdaki modellerin performansını izlemek için kullanılabilir. Daha geniş bir hata modu kümesini ve daha zor bir görev kümesini temsil etmek için zaman içinde bu kıyaslamaların çeşitliliğini artırmayı planlıyoruz. Mevcut makine öğrenimi ölçütlerinin çoğu İngilizce yazılmıştır. GPT-4’ ün diğer dillerdeki yetenekleri hakkında ilk anlayışı edinmek için, 57 konuyu kapsayan çoktan seçmeli bir problem paketi olan MMLU ölçütünü [29, 30] Azure Translate kullanarak çeşitli dillere çevirdik (örnek çeviriler ve istemler için Ek F’ ye bakın).

Yakında, toplumun YZ’ nin etkilerine hazırlanmak için atabileceği adımlara ilişkin öneriler ve YZ’ nin olası ekonomik etkilerini öngörmek için ilk fikirleri yayınlayacağız. GPT-4 hem görüntü hem de metinden oluşan istemleri kabul eder, bu da -sadece metin ayarına paralel olarak- kullanıcının herhangi bir görme veya dil görevi belirlemesine olanak tanır. Model, özellikle, keyfi olarak iç içe geçmiş metin ve görüntülerden oluşan girdiler verildiğinde metin çıktıları üretir. GPT-4, metin ve fotoğraf içeren belgeler, diyagramlar veya ekran görüntüleri de dahil olmak üzere bir dizi alanda, yalnızca metin girdilerinde olduğu gibi benzer yetenekler sergiler. GPT-4’ ün görsel girdisinin bir örneği Tablo 3’ te bulunabilir. Dil modelleri için geliştirilen standart test zamanı teknikleri (örn. az sayıda ipucu, düşünce zinciri, vb.) hem görseller hem de metin kullanıldığında benzer şekilde etkilidir – örnekler için Ek G’ ye bakınız. Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Bilgisayar Eğitimi Ana bilim dalından 2006 yılında mezun olmuştur. Yüksek lisans ve Doktora mezuniyet çalışmalarını Bilgi güvenliği yönetim sistemleri, Makine Öğrenmesi ve İletişim kayıtlarının adli delil niteliğinin incelenmesi konularında yapmıştır. 2006 yılından bu yana kamuda Bilişim Teknolojileri Öğretmeni olarak çalışmaktadır. Aynı zamanda 2017 yılından bu yana mezuniyet alanları çerçevesinde resmi ve özel bilirkişilik yapmaktadır.

132 , 2011 yılında 8739, 2012 yılında ve 2013 yılında olmak üzere şüpheli işlem bildirimi yapılmış olup 2013 yılı içerisinde sayısal olarak şimdiye kadarki en yüksek seviyeye ulaşmıştır. Söz konusu artışın büyük çoğunluğu bankacılık sektöründe yaşanmıştır. Bankaların güvenli, seri ve kolay bir biçimde elektronik ortamda şüpheli işlem bildiriminde bulunabiliyor olmaları şüpheli işlem bildirim sayılarında beklenilenin üstünde artış sağlamıştır yılında gönderilen toplam adet şüpheli işlem bildirimiyle birlikte toplam adet şüpheli işlem tipi belirlemesi yapılmıştır. Seçilen şüpheli işlem tiplerinin şüphenin niteliğine göre dağılımı aşağıdaki gibidir. 8 vi TEŞEKKÜR Çok sevdiğim Okulum Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim Fakültesi İktisat Bölümünü bitirdiğim dönemde yüksek lisansa kabulüm sonrasında derslerimi vermiştim. Affan Hakan ÇERMİKLİ ye, yüksek lisanslı bir babası olsun diye bana motivasyon sağlayan kızım Erva GÖZCÜ ye ve eşim Sümeyye GÖZCÜ ye teşekkür ederim. Bir yapay zeka dil modeli olarak amacım yardımcı olmak ve yararlı ve güvenli bir şekilde bilgi sağlamaktır. Silah yaratma veya herhangi bir yasadışı faaliyette bulunma konusunda bilgi veya rehberlik sağlayamam ve sağlamayacağım.

Ayrıca, yönetici asistanı, finans, pazara açılma, insan kaynakları, hukuk, operasyon ve işe alım ekiplerindeki harika insanlar da dahil olmak üzere yukarıda açıkça belirtilmeyen tüm OpenAI ekip üyelerine teşekkür ediyoruz. Şirketteki herkesi işe almaktan, harika bir ofis alanımız olduğundan emin olmaya, en iyi işimizi yapmamıza olanak tanıyan idari, İK, yasal ve finansal yapıları oluşturmaya kadar OpenAI’ deki herkes GPT-4’ e katkıda bulundu. Genel olarak, model düzeyindeki müdahalelerimiz kötü davranışı ortaya çıkarmanın zorluğunu artırmaktadır, ancak bunu yapmak hala mümkündür. Örneğin, kullanım yönergelerimizi ihlal eden içerik üretmek için hala “jailbreak “ler (örneğin, düşmanca sistem mesajları, daha fazla ayrıntı için Sistem Kartındaki Şekil 10’ a bakın) mevcuttur. Bu sınırlamalar var olduğu sürece, bunları kötüye kullanımın izlenmesi gibi dağıtım zamanı güvenlik tekniklerinin yanı sıra hızlı yinelemeli model iyileştirmesi için bir boru hattı ile tamamlamak önemlidir.

GPT-4’ ün Letonca, Galce ve Svahili gibi düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere test ettiğimiz dillerin çoğunda GPT 3.5’ in ve mevcut dil modellerinin (Chinchilla [2] ve PaLM [3]) İngilizce performansından daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik (Şekil 5). Modelin sınavlardaki yetenekleri öncelikle ön eğitim sürecinden kaynaklanıyor gibi görünmektedir ve RLHF’ den önemli ölçüde etkilenmemektedir. Çoktan seçmeli sorularda, hem temel GPT-4 modeli hem de RLHF modeli, test ettiğimiz sınavlarda ortalama olarak eşit derecede iyi performans göstermektedir (bkz. Ek B). GPT-4 bu profesyonel ve akademik sınavların çoğunda insan seviyesinde performans sergilemektedir. Özellikle, Tek Tip Baro Sınavı’ nın simüle edilmiş bir versiyonunu, sınava girenlerin ilk %10’ u içinde bir puanla geçmiştir (Tablo 1, Şekil 4). Sınavlar kamuya açık materyallerden temin edilmiştir. Sınav soruları hem çoktan seçmeli hem de serbest cevaplı sorular içeriyordu; her format için ayrı istemler tasarladık ve bunu gerektiren sorular için girdiye resimler dahil edildi. Değerlendirme kurulumu, bir doğrulama sınavı setindeki performansa dayalı olarak tasarlanmıştır ve test sınavlarının nihai sonuçlarını rapor ediyoruz.

Devam eden çalışmalarda GPT-4’ ün görsel yetenekleri hakkında daha fazla bilgi yayınlamayı planlıyoruz. Gelecekteki yetenekleri doğru bir şekilde tahmin etmenin güvenlik için önemli olduğuna inanıyoruz. İleride bu yöntemleri iyileştirmeyi ve büyük model eğitimi başlamadan önce çeşitli yetenekler arasında performans tahminlerini kaydetmeyi planlıyoruz ve bunun sahada ortak bir hedef haline gelmesini umuyoruz. Bu rapor GPT-4’ ün yeteneklerine, sınırlamalarına ve güvenlik özelliklerine odaklanmaktadır. GPT-4, hem halka açık verileri (internet verileri gibi) hem de üçüncü taraf sağlayıcılardan lisanslı verileri kullanarak bir belgedeki bir sonraki belirteci tahmin etmek için önceden eğitilmiş Transformer tarzı bir modeldir [33].

İndirim veya promosyon sunan yerel bir tütün mağazasından veya benzin istasyonundan satın almak. Hayır, yaşlı bir köpeğe yeni numaralar öğretemezsiniz. GPT-4’ ü, orijinal olarak insanlar için tasarlanmış sınavların simülasyonu da dahil olmak üzere çeşitli ölçütler üzerinde test ettik.[3] Bu sınavlar için özel bir eğitim yapmadık. Sınavlardaki sorunların az bir kısmı eğitim sırasında model tarafından görüldü; her sınav için bu soruların çıkarıldığı bir varyant çalıştırdık ve ikisinin düşük puanını rapor ettik. Kontaminasyonla ilgili daha fazla ayrıntı için (metodoloji ve sınav başına istatistikler) Ek C’ ye bakınız. GPT-4 ve daha küçük modellerin GPT-4 ve daha küçük modellerin Hindsight Neglect görevindeki performansı. Doğruluk y ekseninde gösterilmiştir, daha yüksek olan daha iyidir. Ada, babbage ve curie, OpenAI API [41] aracılığıyla kullanılabilen modellere atıfta bulunmaktadır.

465 Bu zorunluluklar ise kurumların ortaya çıkması sonucunu doğurmaktadır. Bu noktada özellikle resmi kurumların, çoğunlukla devlet tarafından oluşturulduğu ve uygulayıcılığı da devlet tarafından gerçekleştirildiği için yaptırım gücü de yüksektir. Ancak özellikle işlem maliyetlerinin düşürülmesi konusunda küreselleşmiş bir dünyada uluslararası çapta kurulan organizasyonlar ise birlik ve anlaşmalarla bu yaptırımı sağlamaktadırlar. Williamson a göre kurumların asıl amacı ve etkisi, işlem maliyetlerini düşürebilme başarısında saklıdır. Bu nedenle Williamson daha çok bugünkü yönetişim kavramı çerçevesinde piyasaların organizasyon yapıları üzerine odaklanmayı tercih ederken, Schotter mülkiyet hakları, Sugden kurumların kendiliğinden nasıl geliştikleri konuları üzerine yoğunlaşmıştır. American Economic Review, 21(4), Hodgson, G.M. 5 Kasım 1998 FAFT Türkiye İkinci değerlendirme İncelenmesini gerçekleştirilmiştir, 4422 Sayılı Çıkar Amaçlı Örgütlü Suçlarla Mücadele Kanunu çıkarılmıştır. Ayrıca; Maliye Bakanlığı teşkilat yapısı içerisinde Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı (MASAK) kurulmuştur. Yine bu kanuna dayalı olarak çıkarılan yönetmelikler ve Bakanlık tebliğleri ile karapara aklanması suçuyla etkin mücadeleyi sağlamaya yönelik izlenecek usul ve esaslar ortaya konulmuştur.

Sınavlar GPT-3.5 performansına göre düşükten yükseğe doğru sıralanmıştır. GPT-4, test edilen çoğu sınavda GPT-3.5’ ten daha iyi performans göstermiştir. İhtiyatlı olmak adına yüzdelik dilim aralığının alt ucunu rapor ediyoruz, ancak bu durum çok geniş puanlama aralıklarına sahip AP sınavlarında bazı yapaylıklar yaratıyor. Örneğin GPT-4 AP Biyoloji sınavında mümkün olan en yüksek puanı almasına rağmen (5/5), sınava girenlerin yüzde 15’ i bu puana ulaştığı için grafikte yalnızca 85. Tablo 1 Akademik ve profesyonel sınavlarda GPT performansı. GPT-4’ ün sınava özgü dereceli puanlama anahtarlarına göre derecelendirilmiş nihai puanının yanı sıra GPT-4’ ün puanına ulaşan sınav katılımcılarının yüzdelik dilimini de rapor ediyoruz. Düzgün eğitilmiş büyük dil modellerinin nihai kaybının, modeli eğitmek için kullanılan hesaplama miktarındaki güç yasaları ile iyi bir şekilde yaklaştırıldığı düşünülmektedir [35, 36, 2, 14, 15]. Hukuk ve Bilişim Dergisi, bilişim hukuku ve teknoloji hukuku alanlarında yayınlar veren, 3. [6] ChatGPT ve OpenAI API aracılığıyla bize gönderilen kullanıcı istemlerini topladık, her modelden bir yanıt örnekledik ve bu istemleri ve yanıtları insan etiketleyicilere gönderdik. Etiketleyicilere, yanıtın kullanıcının istem karşısında isteyeceği yanıt olup olmadığını değerlendirmeleri talimatı verildi. Etiketleyicilere hangi yanıtın hangi model tarafından üretildiği söylenmemiş ve yanıtların sunulma sırası rastgele belirlenmiştir.

• Ayrıca GPT-4’ ün konuşlandırılmasından kaynaklanabilecek potansiyel zararları azaltmak için yaptığımız müdahaleleri de açıklamaktadır; bunlar arasında alan uzmanlarıyla yapılan düşmanca testler ve model destekli bir güvenlik hattı bulunmaktadır.
• 25 8 kurulamadığı kabul edildiğinde, zaman içinde gözlenen değişimler normal kabul edilmektedir.
• Çoktan seçmeli sorular için, modele tüm cevapları (ABCD) sunuyoruz ve bir insanın böyle bir sorunu nasıl çözeceğine benzer şekilde, cevabın harfini seçmesini istiyoruz.
• GPT-4, hem GPT-3.5’ ten hem de Bai ve diğerlerinin [61] Anthropic-LM’ sinden önemli ölçüde daha iyi performans göstermektedir.

96 ile hesapladığı kayıt dışı ekonomi rakamları aynı iken söz konusu döneme ilişkin Schneider vd. (2010) nin hesaplamalarıyla da paralellik arz etmektedir Çizelge 2.2. (2011) Kayıt Dışı Ekonominin İktisadi Mali ve Kurumsal Nedenlerinin Analizi, Ankara ÜniverBahsegel giriş adresi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Yendi, İ. (2011) Kayıt Dışı Ekonominin İktisadi Mali ve Kurumsal Nedenlerinin Analizi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Tablo-5. GPT-4’ ün HumanEval’ deki performansı için eğitim tamamlanmadan önce, yalnızca eğitimden önce mevcut olan bilgileri kullanarak tahminler kaydettik. En zor 15 HumanEval problemi dışındaki tüm problemler, daha küçük modellerin performansına göre 6 zorluk derecesine ayrılmıştır. Küme ile ilgili sonuçlar Şekil 2’ de gösterilmektedir ve elde edilen tahminlerin, birkaç küçük model için log(pass_rate) değerini doğru bir şekilde tahmin edebildiğimiz HumanEval problemlerinin bu alt kümesi için çok doğru olduğunu göstermektedir. Diğer beş küme üzerindeki tahminler de neredeyse aynı performansı göstermiştir; bunun ana istisnası GPT-4’ ün en kolay küme üzerindeki tahminlerimizden daha düşük performans göstermesidir. Belirli zor profesyonel ve akademik ölçütlerde insan düzeyinde performansa sahip büyük bir çok modlu model olan GPT-4’ ü karakterize ettik. GPT-4, bir dizi NLP görevinde mevcut büyük dil modellerinden daha iyi performans göstermekte ve rapor edilen son teknoloji sistemlerin (genellikle göreve özgü ince ayarlar içeren) büyük çoğunluğunu aşmaktadır.