Karşınızda Canvas

Yazı ve kod yazma projeleri için ChatGPT ile çalışmanın yeni bir arayüzünü sunan ve basit bir sohbetin ötesine geçen canvas’ı kullanımınıza sunuyoruz. Canvas ayrı bir pencerede açılarak sizin ve ChatGPT’nin bir proje üzerinde birlikte çalışmasına olanak tanır. Bu erken beta sürümü sadece sohbet yoluyla değil, aynı zamanda yan yana fikirler üretip geliştirerek birlikte çalışmanın yeni bir yolunu sunuyor.   

Canvas arayüzü GPT‑4o ile geliştirildi ve beta aşamasındayken model seçicide elle seçilebilir. Bugünden başlayarak canvas’ı kademeli olarak dünya genelinde ChatGPT Plus ve Team kullanıcılarının hizmetine sunuyoruz. Enterprise ve Edu kullanıcıları önümüzdeki hafta bu özelliğe erişebilecek. Ayrıca beta aşamasını geçtikten sonra canvas’ın tüm ChatGPT Free kullanıcılarına sunulması planlanıyor.

İnsanlar yazı ve kod yazma konusunda yardım almak için ChatGPT’yi her gün kullanıyor. Kullanımının kolay olmasına ve birçok görevde iyi çalışmasına rağmen düzenleme ve düzeltme gerektiren projelerde çalışmak istediğinizde sohbet arayüzünün kullanışlılığı sınırlıdır. Canvas bu tür çalışmalar için yeni bir arayüz sunuyor.

Canvas ile, ChatGPT başarmak istediğiniz işin bağlamını daha iyi anlayabilir. ChatGPT’nin tam olarak neye odaklanmasını istediğinizi belirtmek için belirli bölümleri vurgulayabilirsiniz. Bir redaktör veya kod inceleyici gibi tüm projeyi göz önünde bulundurarak satır içi geri bildirim ve öneriler verebilir.

Canvas’ta projeyi siz kontrol edersiniz. Metni veya kodu doğrudan düzenleyebilirsiniz. ChatGPT’den yazının uzunluğunu ayarlamasını, kodunuzda hata ayıklamasını ve diğer kullanışlı işlemleri hızla tamamlamasını isteyebileceğiniz bir kısayol menüsü de var. Ayrıca canvas’taki geri düğmesini kullanarak çalışmanızın önceki versiyonlarını geri yükleyebilirsiniz.

ChatGPT yararlı olabileceği bir senaryo algıladığında canvas otomatik olarak açılır. Ayrıca canvas’ı açmak ve mevcut bir projede çalışırken kullanmak için isteminize “canvas kullan” diye de ekleyebilirsiniz.

Yazı yazma kısayollarından bazıları şunlardır:

• Düzenlemeler önerme: ChatGPT satır içi öneriler ve geri bildirim verir.
• Uzunluğu ayarlama: Belge uzunluğunu daha kısa veya uzun olacak şekilde düzenler.
• Okuma seviyesini değiştirme: Okuma seviyesini Anaokulu ile Yüksek Lisans arasında ayarlar.
• Son rötuşları yapar: Dilbilgisini, anlaşılırlığı ve tutarlılığı kontrol eder.
• Emojiler ekleme: Vurgu ve renk için konuyla ilgili emojiler ekler.

Kod yazma yinelenen bir süreç olduğundan kodunuzdaki tüm revizyonları sohbette takip etmek zor olabilir. Canvas ChatGPT’nin önerdiği değişiklikleri takip edip anlamayı kolaylaştırıyor ve bu tür düzenlemelerin şeffaflığını artırmaya devam etmeyi planlıyoruz.

Kod yazma kısayollarından bazıları şunlardır:

• Kodu inceleme: ChatGPT kodunuzu iyileştirmek için satır içi öneriler verir.
• Günlükler ekleme: Hata ayıklamanıza ve kodunuzu daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için “print” ifadeleri ekler.
• Yorumlar ekleme: Kodun daha anlaşılır olması için yorumlar ekler.
• Hataları düzeltme: Hataları gidermek için sorunlu kodu algılar ve yeniden yazar.
• Bir dile aktarma: Kodunuzu JavaScript, TypeScript, Python, Java, C++ veya PHP diline çevirir.

GPT‑4o’yu yaratıcı bir iş ortağı olarak sizinle birlikte çalışabilecek şekilde eğittik. Model ne zaman canvas açacağını, hedeflenmiş düzenlemeler yapacağını ve tamamen yeniden yazacağını biliyor. Ayrıca net geri bildirim ve öneriler sağlamak için daha geniş bağlamı anlıyor.

Bunu desteklemek için araştırma ekibimiz aşağıdaki temel davranışları geliştirdi:

• Yazı ve kod yazmak için canvas’ı tetikleme 
• Çok çeşitli içerik türleri üretme
• Hedeflenmiş düzenlemeler yapma
• Belgeleri yeniden yazma
• Satır içi eleştiriler sağlama

20’nin üzerinde otomatikleştirilmiş dahili değerlendirme ile ilerlemesini ölçtük. Modelin asıl eğitiminden sonraki süreçte temel davranışlarını eğitmek için, OpenAI o1‑preview’dan alınan çıktıların rafine edilmesi gibi yeni sentetik veri üretme teknikleri kullandık. Bu yaklaşım, insanlar tarafından üretilen verilere dayanmadan modelin yazma kalitesini ve yeni kullanıcı etkileşimlerini hızla ele almamıza olanak tanıdı.

Aşılması gereken önemli bir zorluk da canvas’ın ne zaman tetikleneceğini tanımlamaktı. Modele “Kahve çekirdeğinin tarihi hakkında bir blog yaz” gibi istemler için canvas açmasını ve “Akşam yemeğinde yeni bir tarifi denememe yardım et” gibi günlük soru-yanıt görevleri için aşırı tetiklenmeden kaçınmasını öğrettik Yazı yazma görevleri için “doğru tetiklemeleri” iyileştirmeye öncelik verdik (“doğru tetiklenmemeler” pahasına) ve istem ile talimat verilen sıfır örnekli GPT‑4o referansına kıyasla %83’e ulaştık.

Bu gibi referans modellerin kalitesinin, kullanılan isteme yüksek düzeyde duyarlı olduğunu belirtmek gerekir. Farklı talimatlar verildiğinde, referans model farklı bir şekilde de olsa yine zayıf performans gösterebilir. Örneğin, kod ve yazı yazma görevlerinde eşit derecede hatalı olabilir ve bu da farklı hata dağılımlarına ve suboptimal performansın alternatif formlarına yol açabilir. Deneyimli kullanıcılarımızın çalışmasını kesintiye uğratmamak amacıyla, kasıtlı olarak modelin kod yazmada tetiklemeden kaçınmasını sağladık. Kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak bunu iyileştirmeye devam edeceğiz.

İkinci bir önemli zorluk ise canvas tetiklendikten sonra modelin düzenleme davranışında ince ayar yapmaktı. Özellikle, modelin ne zaman hedeflenmiş düzenleme yapacağı ve ne zaman tüm içeriği baştan yazacağı konusundaki kararını iyileştirmekti. Modeli kullanıcılar arayüz üzerinde açıkça metin seçtiğinde hedeflenmiş düzenlemeler yapacak ve diğer durumlarda yeniden yazmayı tercih edecek şekilde eğittik. Bu davranış biz modeli iyileştirdikçe evrilmeye devam ediyor.

Son olarak modeli yüksek kaliteli yorumlar üretecek şekilde eğitmek için dikkatli yinelemeler yapmamız gerekti. Elle yapılan kapsamlı incelemeler ile otomatikleştirilmiş değerlendirmeye kolayca uyarlanabilen ilk iki örneğin aksine, kalitenin otomatikleştirilmiş bir şekilde ölçülmesi özellikle zordu. Dolayısıyla yorum kalitesini ve doğruluğunu ölçmek için insan değerlendirmeleri kullandık. Entegre canvas modelimiz, istem ile talimat verilen sıfır örnekli GPT‑4o referansına kıyasla doğrulukta %30 ve kalitede %16 daha yüksek performans gösteriyor. Bu da, detaylı talimatlar ile sıfır örnekli istem vermeye kıyasla sentetik eğitimin yanıt kalitesini ve davranışını önemli ölçüde iyileştirdiğini gösteriyor.

Yapay zekayı daha kullanışlı ve erişilebilir kılmak için onunla nasıl etkileşime girdiğimizi yeniden düşünmemiz gerekiyor. Canvas iki yıl önce ilk kez kullanımınıza sunduğumuz ChatGPT’nin görsel arayüzünde yapılan ilk büyük güncelleme ve yeni bir yaklaşım.

Canvas henüz erken beta aşamasında ve yeteneklerini hızla iyileştirmeyi planlıyoruz.