OpenAI’nin güçlü yapay zeka dil modeli GPT-4, Japonya’nın ulusal fizik tedavi uzmanlığı sınavını herhangi bir ek eğitim veya özel hazırlık olmadan başarıyla geçti. Tıp dünyasında ses getiren başarı, GPT-4’ün farklı bilgi alanlarındaki yeteneklerini ve potansiyelini bir kez daha gözler önüne serdi. Araştırmanın bulguları, GPT-4’ün metin tabanlı sorularda oldukça etkili olduğunu, ancak teknik ve görsel içerikli sorularda belirli sınırlamaları bulunduğunu ortaya koydu. İşte ayrıntılar…
GPT-4, Japonya’nın ulusal fizik tedavi uzmanlığı sınavına girdi: %73,4 başarı oranı elde etti
Japonya’nın ulusal fizik tedavi uzmanlığı sınavı, 160 genel bilgi sorusu ve 40 pratik soru olmak üzere toplam 200 sorudan oluşuyor. Bu sınav katılımcıların hafıza, anlama, uygulama, analiz ve değerlendirme becerilerini test ediyor. Araştırmacılar, GPT-4’e bu sınavdan 1000 soru yükledi ve modelin yanıtlarını resmi cevaplarla karşılaştırdı. Sonuçlar, GPT-4’ün bu soruların %73,4’ünü doğru yanıtladığını gösterdi.
Model, metin tabanlı sorularda oldukça güçlü bir performans sergiledi ve %80,1 doğruluk oranına ulaştı. Ancak, teknik detaylar içeren ve görsellerle desteklenen sorularda modelin doğruluk oranı %46,6’ya düştü. Özellikle tablo ve resim içeren sorular, modelin en zorlandığı alanlar oldu; bu tür sorularda doğruluk oranı %35,4 gibi düşük bir seviyede kaldı.
Matematiğin kralı olacak: ChatGPT-5 için tarih ortaya çıktı!
ChatGPT-5 ne kadar iyi olacak? Ortaya çıkan sızıntılar, OpenAI'ın matematik ve programlamaya ağırlık vereceğini gösterdi.Bu sonuçlar, GPT-4’ün dil işleme konusundaki üstün yeteneklerine rağmen, görsel veri ile harmanlanmış kompleks sorunlarda sınırlamaları olduğunu gösteriyor. Araştırmanın bir diğer ilginç bulgusu ise GPT-4’ün, büyük ölçüde İngilizce veri setleri ile eğitilmiş olmasına rağmen, Japonca sorularda da oldukça başarılı sonuçlar elde etmesi.
Bu durum, modelin çok dilli yeteneklerini ve farklı dillerde etkili bir şekilde performans gösterebilme kapasitesini de gözler önüne seriyor. Sonuç olarak, GPT-4’ün bu başarı oranı, yapay zekanın karmaşık bilgi alanlarındaki potansiyelini ve sınırlarını keşfetmek için kesinlikle önemli bir adım.
Metin tabanlı sorunlarda güçlü olsa da, görsel ve teknik konularda daha fazla geliştirilmesi gerektiği açıkça görülüyor. Yine de bu başarı, yapay zeka teknolojilerinin eğitim ve profesyonel sınavlar gibi alanlarda nasıl bir rol oynayabileceğini dünyaya bir kez daha gösterdi.
Peki, siz ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmına yazabilirsiniz.
