stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Costa-Gavras

Başlığın diğer anlamları için Gavras (anlam ayrımı) sayfasına bakınız.
| Costa-Gavras |
| --- | --- |
Κωνσταντίνος Γαβράς
2017'de Costa-Gavras
Doğum: Konstantinos Gavras 12 Şubat 1933 (91 yaşında) Iraria, Yunanistan
Mezun olduğu okul(lar):  Sorbonne Üniversitesi  Institut des hautes études cinématographiques 
Meslek: Yapımcı
Boy: 1,76 m (5 ft 9 in)
Evlilik: Michèle Ray-Gavras
Çocuk(lar): Alexandre Gavras, Julie Gavras ve Romain Gavras

Costa-Gavras (2005)
Konstantinos Gavras (d. 12 Şubat 1933), Yunan-Fransız film yönetmeni. Daha çok yönettiği siyasal filmlerle tanınır. Çoğunlukla Fransızca seslendirilmiş filmler yapmış olmasına karşın, İngilizce sesli filmleri de vardır.
Jean-Louis Trintignant'ın bir savcıyı ve Yves Montand'ın da solcu bir partinin önde gelen temsilcilerinden birini canlandırdığı Z adlı filmde (1969), barışın önemi, faşist çeteler ile hükûmet içindeki güçlerin ilişkisi bağlamında derin devlet sorunsalı irdelenmektedir. Filmde Yunanistan'ın adı hiç verilmemesine karşın, aslında 1963 yılında suikasta kurban giden Grigoris Lambrakis ve çevresinde dönen olaylar anlatılmaktadır. Film, En İyi Yabancı Film dalında Oscar Ödülü kazanmıştır. Söz konusu film sansür nedeniyle uzun yıllar Yunanistan'da ve 1989'a değin Türkiye'de gösterilemedi.
Kuşatma'da (1970) ise, askeri diktatörlükle yönetilen bir Güney Amerika ülkesindeki olaylar perdeye yansıtılmaktadır. Filmde, radikal solcu bir grup, CIA'nın yaptığı işkencelere karşı çıkmak amacıyla ABD A.I.D yardım kuruluşu çalışanı görünümü altında Uruguay Polis Teşkilatını eğiten polis akademisi uzmanını ve Brezilya büyükelçisini kaçırır. Başrolde yine, Costa-Gavras'ın birlikte çalışmaktan zevk aldığı Yves Montand vardır.
Kayıp filminde ise (1982), Jack Lemmon, bu kez bir komedi filminde değil, oğlu Augusto Pinochet diktatörlüğü yönetimi altında olan Şili'de 1973 yılında gözaltına alındıktan sonra "kaybolan" gazeteci oğlunu arayan çaresiz bir babayı canlandırdığı bir filmde başrolü oynamaktadır.
Müzik Kutusu'nda (1989) ise Armin Mueller-Stahl, saygın bir ABD yurttaşı olan, ama karanlık bir geçmişle (geçmişte Nazilerle birlikte çalışan Macar Ok-Haç örgütü üyesi olmakla) suçlanan bir babayı canlandırmaktadır.
Amen adlı filmde (2003) ise Nazi Almanyası'nda kilisenin rolü sorgulanmakta ve kilise ile Papalığın aslında hiç de sanıldığı gibi masum olmadığı, Nazi Diktatörlüğünün kıyımlarına göz yumduğu ve doğrudan ya da dolaylı olarak ortak olduğu tezi işlenmektedir.
Le Couperet'de (2005) ise Fransa'da yaşanan toplu işten çıkarmalar, işsizlik psikolojisi ve işsiz bir mühendisin alışılmadık ve radikal bir çözüm arayışı konu edilmektedir.
Filmografi > Yönettiği filmler

Compartiment tueurs / Caniler Treni (1965)
Un Homme de trop / 13.Adam (1967)
Z / ÖlümsüZ (1969)
L'Aveu / İtiraf (1970)
État de siège / Sıkıyönetim (Görünmeyen Ayaklanma) (1973)
Section spéciale / Special Section (1975)
Clair de femme / Womanlight (1979) (USA)
Missing (Kayıp) (1982)
Hanna K. (1983)
Le Conseil de famille / Family Business (1986)
Betrayed / İhanet (1988)
Music Box / Müzik Kutusu (1990)
Contre l'oubli (1991)
La Petite apocalypse (1993)
Lumière et compagnie (1995)
Mad City / Çılgın Şehir (1997)
Amen / Amin (2002)
Le couperet / Ölümcül Çözüm (2005)
Eden à l'Ouest / Cennet Batı'da (2009)
Le capital / Kapital (Sermaye) (2012)
Filmografi > Senaryosu

La Petite apocalypse / The Little Apocalypse (1993)
Le Conseil de famille / Family Business (1986)
Hanna K. (1983)
Missing / Kayıp (1982) (BA)
Clair de femme / Womanlight (1979) (USA)
Section spéciale / Special Section (1975)
État de siège / Sıkıyönetim (Görünmeyen Ayaklanma) (1973)
Z / ÖlümsüZ (1969)
Compartiment tueurs / The Sleeping Car Murder (1965)
Filmografi > Hikâye

Albayım (2006)
Filmografi > Oyunculuk yaptığı filmler

Enredando sombras (1998)
Stupids, The (1996) .... Gas Station Guy
Spies Like Us (1985) .... Tadzhik Highway Patrol
Madame Rosa (1977)
Wikimedia Commons'ta  ile ilgili ortam dosyaları bulunmaktadır.
Yaylımlı, Tut

| Yaylımlı |
| --- | --- |
Köy

 Adıyaman'ın Türkiye'deki konumu
YaylımlıYaylımlı'nın Adıyaman'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Adıyaman
İlçe: Tut
Coğrafi bölge: Güneydoğu Anadolu Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Rakım: 550 m
Nüfus (2022)
 • Toplam: 523
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0416
İl plaka kodu: 02
Posta kodu: 02350
Yaylımlı, Adıyaman ilinin Tut ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

Köyün adı, 1928 yılı kayıtlarında Sallak olarak geçmektedir. Daha önceleri Adıyaman ili Besni ilçesine bağlı olan köy, 1990 yılında, 3644 sayılı ‘130 İlçe Kurulması Hakkında Kanun' gereğince Adıyaman'ın yeni kurulan ilçesi Tut'a bağlanmıştır.
Coğrafya

Köy; Adıyaman il merkezine 32 km, Tut ilçesine 8 km uzaklıktadır.
Nüfus

| Yıllara göre köy nüfus verileri |
| --- | --- |
2022: 523
2021: 555
2020: 562
2019: 576
2018: 599
2017: 592
2016: 605
2015: 599
2014: 605
2013: 622
2012: 660
2011: 675
2010: 690
2009: 712
2008: 748
2007: 719
2000: 1.425
1990: 927
1985: 832
1965: 602
Önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü

Orijinal GPT modeli
Önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü ya da özgün İngilizce adının kısaltmasıyla GPT, bir tür geniş dil modeli ve Üretken yapay zekâ için öne çıkan bir çerçevedir. Doğal dil işleme görevlerinde kullanılan yapay sinir ağlarından oluşur. GPT'ler dönüştürücü mimarisine dayanır, etiketlenmemiş metinlerden oluşan büyük veri setleri üzerinde önceden eğitilmiştir ve insan benzeri yeni içerikler üretebilir. 2023 itibarıyla, çoğu LLM bu özelliklere sahiptir  ve bazen genel olarak GPT'ler olarak anılırlar.
İlk GPT 2018 yılında OpenAI tarafından tanıtılmıştır. OpenAI, "GPT-n" serisini oluşturmak üzere sıralı olarak numaralandırılmış çok etkili GPT temel modellerini piyasaya sürdü. Bunların her biri artan boyut (eğitilebilir parametre sayısı) ve eğitim nedeniyle bir öncekinden önemli ölçüde daha yeteneklidir. Bunlardan en yenisi olan GPT-4 Mart 2023'te yayınlanmıştır. Bu tür modeller, talimat takibi için ince ayarlı modeller de dahil olmak üzere daha göreve özgü GPT sistemlerinin temelini oluşturarak ChatGPT sohbet robotu hizmetini güçlendirmektedir.
"GPT" terimi, başkaları tarafından geliştirilen bu tür modellerin adlarında ve tanımlamalarında da kullanılmaktadır. Örneğin, diğer GPT temel modelleri arasında EleutherAI  tarafından oluşturulan bir dizi model ve Cerebras tarafından 2023 yılında oluşturulan yedi model bulunmaktadır. Ayrıca farklı sektörlerdeki şirketler, Salesforce'un "EinsteinGPT" (Müşteri ilişkileri yönetimi için)  ve Bloomberg'in "BloombergGPT" (finans için) gibi kendi alanlarında göreve özgü GPT'ler geliştirmiştir.
Tarih > İlk gelişmeler

Üretken Ön İşleme (GP), makine öğrenimi uygulamalarında uzun süredir yerleşmiş bir kavramdır. Model önce veri kümesinde veri noktaları oluşturmayı öğrenerek etiketsiz bir veri kümesi (ön işleme adımı) üzerinde eğitildiği ve daha sonra etiketli bir veri kümesini sınıflandırmak için eğitildiği için başlangıçta yarı denetimli öğrenmenin bir biçimi olarak kullanılmıştır.
Normalleştirilmemiş doğrusal dönüştürücünün geçmişi 1992 yılına kadar uzanırken,  modern dönüştürücü mimarisi 2017 yılında Google'daki araştırmacılar tarafından " Attention Is All You Need " adlı bir makalede yayınlanana kadar mevcut değildi. Bu gelişme, 2018'de ön işlemeli bir dönüştürücü (PT) olan ancak üretken olacak şekilde tasarlanmayan BERT  gibi büyük dil modellerinin ortaya çıkmasına yol açmıştır (BERT "yalnızca kodlayıcı" bir modeldi). Ayrıca o sıralarda, 2018'de OpenAI, ilk önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü sistemini ("GPT-1") tanıttığı "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" başlıklı makalesini yayınlamıştır.
Transformatör tabanlı mimarilerden önce, en iyi performansa sahip nöral NLP (doğal dil işleme ) modelleri, büyük miktarlarda manuel olarak etiketlenmiş verilerden gözetimli öğrenmeyi yaygın olarak kullanmaktaydı. Denetimli öğrenmeye olan güven, iyi açıklanmamış veri kümelerinde kullanımlarını kısıtlamış ve ayrıca son derece büyük dil modellerini eğitmeyi engelleyici derecede pahalı ve zaman alıcı hale getirmiştir.
OpenAI'nin büyük ölçekli bir üretken sistem oluşturmak için kullandığı yarı denetimli yaklaşım (ki bu ilk kez bir dönüştürücü modeli ile yapıldı) iki aşamadan oluşuyordu: bir dil modelleme hedefi kullanarak başlangıç parametrelerini ayarlamak için gözetimsiz bir üretken "ön eğitim" aşaması ve bu parametreleri bir hedef göreve uyarlamak için denetimli bir ayrımcı "ince ayar" aşamasından oluşuyordu.
Tarih > Daha sonraki gelişmeler

Daha yeni GPT temel modelleriyle ilgili olarak OpenAI, GPT-3'ün ilk sürümlerini Temmuz 2020'de yayınlamıştır. Sırasıyla babbage, curie ve davinci (B, C ve D baş harflerini veren) olarak adlandırılan, 1B, 6.7B, 175B parametrelerine sahip üç model bulunmaktaydı.
Temmuz 2021'de OpenAI, programlama uygulamaları için hedeflenen göreve özgü bir GPT modeli olan Codex'i yayınladı. Bu, GitHub'daki kod kullanılarak GPT-3'ün (önceki GPT-3 modellerinden farklı) 12B parametreli bir sürümüne ince ayar yapılarak geliştirilmiştir.
Mart 2022'de OpenAI, davinci-instruct-beta (175B) ve text-davinci-001  olarak adlandırılan, talimat takibi için ince ayarlanmış (talimat ayarlı) GPT-3'ün iki sürümünü yayınladı ve code-davinci-002 ardından beta kısmını teste başladı. text-davinci-002, code-davinci-002'den talimatlarla ayarlandı. Hem text-davinci-003 hem de ChatGPT, insan geri bildiriminden (RLHF) takviyeli öğrenme yoluyla text-davinci-002'yi temel alarak Kasım 2022'de yayınlandı. text-davinci-003 talimatları takip etmek için eğitilmiş ChatGPT ise bir insan ile konuşma üzerine daha ileri düzeyde eğitilmiştir.
OpenAI'nin en yeni GPT temel modeli olan GPT-4, 14 Mart 2023'te yayınlandı. Kullanıcılar tarafından doğrudan ChatGPT'nin premium sürümü aracılığıyla erişilebilererk ve OpenAI'nin Uygulama programlama arayüzü aracılığıyla diğer ürün ve hizmetlere dahil edilmek üzere geliştiricilerin kullanımına açılmıştır. GPT temel modellerinin diğer üreticileri arasında EleutherAI (Mart 2021'de başlayan bir dizi modelle )  ve Cerebras (Mart 2023'te piyasaya sürülen yedi modelle) yer almaktadır.
Temel modeller

Temel model, çok çeşitli aşağı akış görevlerine uyarlanabilecek ölçekte geniş veriler üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka modelidir.
Şimdiye kadar en kayda değer GPT temel modelleri OpenAI'ın GPT-n serisinden olmuştur. Bunlardan en yenisi, OpenAI'nin boyutunu veya eğitim ayrıntılarını yayınlamayı reddettiği GPT-4'tür ("rekabet ortamı ve büyük ölçekli modellerin güvenlik etkileri" gerekçe gösterilerek).
| Modeli | Mimari | Parametre sayısı | Eğitim verileri | Yayın tarihi | Eğitim maliyeti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| GPT-1 | 12 seviyeli, 12 başlı Transformer kod çözücü (kodlayıcı yok), ardından doğrusal softmax gelir. | 117 milyon | BookCorpus : Çeşitli türlerde 7000 yayınlanmamış kitaptan 4,5 GB metin. | 11 Haziran 2018  | 8 P600 GPU'da 30 gün veya 1 peta FLOP /s-gün. |
| GPT-2 | GPT-1, ancak normalleştirme değiştirilmiş | 1.5 milyar | WebText: Reddit'te olumlu oylanan 45 milyon web sayfasından 40 GB metin, 8 milyon belge. | 14 Şubat 2019 (ilk/sınırlı sürüm) ve 5 Kasım 2019 (tam sürüm)  | "onlarca petaflop/s-gün", veya 1.5e21 FLOP. |
| GPT-3 | GPT-2, ancak daha büyük ölçeklendirmeye izin verecek şekilde değişiklik yapıldı | 175 milyar  | CommonCrawl (570 GB), WebText, İngilizce Wikipedia ve iki kitap külliyatından (Kitaplar1 ve Kitaplar2) oluşan 499 milyar jeton. | 28 May 2020  | 3640 petaflop/s-gün (Tablo D.1  ) veya 3.1e23 FLOP. |
| GPT-3.5 | Açıklanmadı | 175 milyar  | Açıklanmadı | 15 Mart 2022 | Açıklanmadı |
| GPT-4 | Ayrıca hem metin tahmini hem de RLHF konusunda eğitilmiştir; hem metni hem de görüntüleri girdi olarak kabul eder. Daha fazla ayrıntı halka açık değildir. | Açıklanmadı. Tahmini 1,7 trilyon  | Açıklanmadı | 14 Mart 2023 | Açıklanmadı. Tahmini 2.1e25 FLOP. |
Bu tür diğer modeller arasında, GPT-3 ile karşılaştırılmış ve yakın zamanda bir Uygulama programlama arayüzü aracılığıyla geliştiricilerin kullanımına sunulan geniş bir temel modeli olan Google'ın PaLM'i, ve Together'ın şu şekilde rapor edilen GPT-JT'si bulunmaktadır: GPT-3'e en yakın performansa sahip açık kaynak alternatifidir. Meta AI (eski adıyla Facebook ) ayrıca LLaMA olarak bilinen üretken dönüştürücü tabanlı temel büyük dil modeline sahiptir.
Temel GPT'ler girdi ve/veya çıktı için metin dışındaki yöntemleri de kullanabilir. GPT-4, metin ve görüntü girdisini işleyebilen çok modlu bir LLM'dir. Çok modlu çıktıyla ilgili olarak, difüzyon  ve paralel kod çözme gibi metinden resme model teknolojileri için bazı üretken transformatör tabanlı modeller kullanılır. Bu tür modeller, görüntülerle çalışabilen alt sistemler geliştirmek için görsel temel modelleri (VFM'ler) görevi görebilir.
Göreve özel modeller

Temel bir GPT modeli, belirli görevlere ve/veya konu alanlarına yönelik daha hedefli sistemler üretmek için daha da uyarlanabilir. Bu tür uyarlama yöntemleri, ek ince ayar (temel model için yapılanın ötesinde) ve belirli sufle mühendisliği biçimlerini kapsayabilmektedir.
Bunun önemli bir örneği , modellerin talimatları takip edecek şekilde ince ayarlanmasıdır ; bu elbette oldukça geniş bir görevdir ancak temel modelden daha hedefe yöneliktir. Ocak 2022'de OpenAI, temel GPT-3 dil modelleri üzerinde gözetimli eğitim ve insan geri bildiriminden (RLHF) pekiştirmeli öğrenim kombinasyonu ile talimatları takip edecek şekilde ince ayar yapılan bir dizi model olan "InstructGPT"yi tanıttı. Bunun çıplak temel modellere göre avantajları arasında daha yüksek doğruluk, daha az olumsuz/toksik duyarlılık ve genel olarak kullanıcı ihtiyaçlarıyla daha iyi uyum bulunuyordu. Dolayısıyla, OpenAI bunu hizmet teklifleri için temel olarak kullanmaya başladı. Tamamen açık bir versiyon da dahil olmak üzere diğer talimat ayarlı modeller başkaları tarafından piyasaya sürülmüştür.
Bir başka göreve özgü model ise insan benzeri konuşmalar yapan sohbet botlarıdır. Kasım 2022'de OpenAI, InstructGPT'ye benzer şekilde eğitilmiş, talimat ayarlı bir dil modeliyle desteklenen çevrimiçi  sohbet botu olan ChatGPT'yi başlattı. Bu modeli RLHF kullanarak eğiten araştırmacılar, insan yapay zeka eğitmenlerinin hem kullanıcıyı hem de yapay zekayı oynadıkları konuşmalar sağladılar ve bu yeni diyalog veri setini InstructGPT veri seti ile karıştırarak bir sohbet botuna uygun bir konuşma biçimi elde etmeyi başardılar. Diğer önemli sohbet botları arasında şu anda OpenAI'nin GPT-4'ünü kullanan Microsoft'un Bing Chat'i (OpenAI ve Microsoft arasındaki daha geniş yakın işbirliğinin bir parçası olarak)  ve Google'ın rakip sohbet robotu Gemini (başlangıçta LaMDA konuşma ailesine dayalı PaLM'ye geçme planları olan eğitimli dil modelleri) yer almaktadır.
Bir GPT'nin kullanılabileceği bir başka görev türü de, bir insan kullanıcı tarafından verilen daha genel bir hedefi gerçekleştirebilmek için 'kendisi' için bir dizi istem geliştirmek gibi kendi talimatlarını üretme şeklindeki meta görevdir. Bu bir yapay zeka aracı olarak bilinir ve daha spesifik olarak özyinelemeli bir aracıdır, çünkü sonraki istemlerini oluşturmasına yardımcı olmak için önceki kendi talimatlarından elde ettiği sonuçları kullanır; bunun ilk büyük örneği Auto-GPT'dir (OpenAI'nin GPT modellerini kullanır) ve o zamandan beri diğerleri de geliştirilmiştir.
Göreve özel modeller > Çok modluluk

Üretici dönüştürücü tabanlı sistemler, metnin ötesindeki modaliteleri içeren görevleri de hedefleyebilir.
Örneğin, Microsoft'un "Visual ChatGPT "si ChatGPT'yi görsel temel modellerle (VFM'ler) birleştirerek metinlerin yanı sıra görüntülerden oluşan girdi veya çıktıları da mümkün kılmaktadır. Ayrıca, metinden konuşmaya teknolojisindeki gelişmeler, temel GPT dil modelleriyle birlikte kullanıldığında sesli içerik oluşturma için güçlü araçlar sunmaktadır.
Göreve özel modeller > Domain özgülük

GPT sistemlerinin belirli alanlara ya da etki alanlarına yönelik olması mümkündür. Bu tür model ve uygulamaların rapor edilen bazı örnekleri aşağıdaki gibidir:
EinsteinGPT – satış ve pazarlama alanları için, müşteri ilişkileri yönetimine yardımcı olmak üzere ( GPT-3.5 kullanır)
BloombergGPT - finansal alan için, finansal haberlere ve bilgilere yardımcı olmak için ("ücretsiz olarak kullanılabilen" yapay zeka yöntemlerini kendi özel verileriyle birlikte kullanır)
Khanmigo - eğitim alanında özel ders vermeye yönelik bir GPT sürümü olarak tanımlanır, öğrencilere doğrudan yanıtlar vermeden çalışmaları boyunca rehberlik ederek Khan Academy'yi kullanmalarına yardımcı olur (GPT-4 tarafından desteklenmektedir)
SlackGPT - Slack anlık mesajlaşma hizmeti için, bu hizmetteki tartışmalarda gezinmeye ve özetlemeye yardımcı olmak için (OpenAI'nin arayüzünü kullanır)
BioGPT – biyomedikal alan için, biyomedikal literatürde metin oluşturma ve madenciliğe yardımcı olmak için (GPT-2'yi kullanır)
Bazen etki alanına özgülük, yazılım eklentileri veya eklentiler aracılığıyla gerçekleştirilir. OpenAI'nin ChatGPT arayüzüyle doğrudan etkileşim kuran belirli eklentiler geliştirmiştir  ve Google Workspace'te e-tablo kullanımına yardımcı olduğu bildirilen "Tablolar ve Dokümanlar için GPT" eklentileri bulunmaktadır.
Kasım 2023'te OpenAI, ChatGPT Plus abonelerinin ChatGPT'nin özel sürümlerini oluşturmalarına olanak sağladığını duyurmuştur. Bunlar, hızlı mühendislik, seçilmiş veri setleri ve/veya harici araçlarla hedeflenen etkileşim yoluyla belirli etki alanları için uyarlanabilir. Doğrulanmış oluşturucular olarak kaydolan kullanıcılar, özel GPT'lerini para kazanma potansiyeline sahip diğer kullanıcılar için yayınlayabilirler.
Marka sorunları

2018'de ilk GPT'yi yaratan OpenAI, kısa süre önce "GPT "nin OpenAI'nin bir markası olarak görülmesi gerektiğini ileri sürmüştür. Nisan 2023'te OpenAI, yapay zeka (AI) hizmetlerini yürütmek için Uygulama programlama arayüzünü kullanan diğer işletmelerin artık bu tür adlara veya markalamalara "GPT"yi dahil edemeyeceğini belirtmek için hizmet şartlarındaki marka yönergelerini revize etmiştir. Mayıs 2023'te OpenAI, API müşterilerini bu politikadan haberdar etmek için bir marka yönetim hizmetiyle anlaştı, ancak bu bildirimler açık yasal iddialarda bulunmaktan uzak kalmıştır. Kasım 2023 itibarıyla OpenAI, API lisans sahiplerinin kendi ürünlerini "GPT"  ile adlandırmalarını hâlâ yasaklamaktadır, ancak ChatGPT Plus abonelerinin OpenAI sitesinde GPT olarak adlandırılan "ChatGPT'nin özel sürümlerini" oluşturmasına olanak sağlamaya başlamıştır. OpenAI'nin hizmet koşulları, abonelerinin "tavsiye edilmemekle birlikte" bunların adlarında "GPT" kullanabileceğini belirtmektedir.
Bununla bağlantılı olarak OpenAI, yapay zeka alanında "GPT" terimi için yerel marka tescili almak üzere Amerika Birleşik Devletleri Patent ve Ticari Marka Ofisi'ne (USPTO) başvuruda bulunmuştur. OpenAI, başvurusunun ele alınmasını hızlandırmak istedi, ancak USPTO bu talebi Nisan 2023'te reddetti  Mayıs 2023'te USPTO, başvuruya "GPT"nin hem açıklayıcı hem de genel olduğu kararıyla yanıt verdi. Kasım 2023, OpenAI mevcut süreçlerde argümanını sürdürmeye devam etmektedir. Ne olursa olsun, tescilli bir ABD ticari markasının elde edilememesinden dolayı, ABD'deki belirli düzeydeki ortak hukuk ticari marka haklarında  veya diğer ülkelerdeki ticari marka haklarını engellememektedir.
ABD'de herhangi bir ticari marka koruması türü veya kapsamı için OpenAI'nin, terimin teknoloji türü için daha geniş bir teknik terim olmasının yanı sıra kendi özel teklifleri için gerçekten "ayırt edici" olduğunu kanıtlaması gerekmektedir. Bazı basında çıkan haberler, OpenAI'nin ayrıca koruma talep ettiği GPT tabanlı Sohbet botu ürünü ChatGPT'nin  şöhretine dayanarak dolaylı olarak ticari marka tescili alabileceğini öne sürdü. Diğer raporlar, yalnızca "GPT" terimi için kaydın verilmesinin pek mümkün olmadığını belirtmiştir; çünkü bu terim, önceden eğitilmiş üretken dönüştürücüleri içeren yapay zeka sistemlerine atıfta bulunmak için sıklıkla ortak bir terim olarak kullanılmaktadır. Her halükarda, terim üzerindeki münhasır haklar ABD'de ne ölçüde ortaya çıkarsa çıksın, diğerlerinin benzer ürün veya hizmetler için karışıklığa neden olabilecek şekilde kullanmaktan kaçınması gerekmektedir. Bu tür haklar, bu alandaki diğer köklü kullanımları da kapsayacak şekilde genişlerse, tanımlayıcı adil kullanımın ticari marka doktrini, markayla ilgili olmayan kullanımın devam etmesi için hala bir miktar alan sağlayabilir.
Seçilmiş kaynakça

Bu bölümde OpenAI ve Microsoft'un GPT modellerine ilişkin ana resmi yayınları listelenmektedir.
GPT-1: rapor, GitHub sürümü.
GPT-2: blog duyurusu, "aşamalı sürüm" kararına ilişkin rapor, GitHub sürümü.
GPT-3: rapor. Bundan sonra GitHub veya başka herhangi bir kod sürümü yayınlanmayacak.
webGPT: blog duyurusu, rapor,
InstructGPT: blog duyurusu, rapor.
ChatGPT: blog duyurusu (rapor yok).
GPT-4: blog duyurusu, raporlar, model kartı.
Karalar, Besni

| Karalar |
| --- | --- |
Köy

 Adıyaman'ın Türkiye'deki konumu
KaralarKaralar'ın Adıyaman'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Adıyaman
İlçe: Besni
Coğrafi bölge: Güneydoğu Anadolu Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Rakım: 764 m
Nüfus (2022)
 • Toplam: 224
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0416
İl plaka kodu: 02
Posta kodu: 02302
Karalar, Adıyaman ilinin Besni ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

Köy, 1917 yılı kayıtlarında "Karalar Aşireti Kışlağı", 1928 kayıtlarında ise Kürtçede "sağırlar" anlamına gelen Kerkan olarak geçmektedir.
Coğrafya

Köy, Adıyaman il merkezine 89 km, Besni ilçe merkezine 39 km uzaklıktadır. Gaziantep il sınırı yakınındadır.
Nüfus

| Yıllara göre köy nüfus verileri |
| --- | --- |
2022: 224
2021: 220
2020: 224
2019: 243
2018: 227
2017: 215
2016: 221
2015: 228
2014: 222
2013: 215
2012: 209
2011: 215
2010: 217
2009: 229
2008: 243
2007: 244
2000: 459
1990: 384
1985: 450
1965: 484
Hacıhalil, Besni

| Hacıhalil |
| --- | --- |
Köy

 Adıyaman'ın Türkiye'deki konumu
HacıhalilHacıhalil'in Adıyaman'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Adıyaman
İlçe: Besni
Coğrafi bölge: Güneydoğu Anadolu Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Rakım: 577 m
Nüfus (2022)
 • Toplam: 408
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0416
İl plaka kodu: 02
Posta kodu: 02302
Hacıhalil, Adıyaman ilinin Besni ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

Köy, 1928 yılından beri aynı adı taşımaktadır.
Coğrafya

Köy, Adıyaman il merkezine 80 km, Besni ilçe merkezine 29 km uzaklıktadır.
Nüfus

| Yıllara göre köy nüfus verileri |
| --- | --- |
2022: 408
2021: 434
2020: 474
2019: 488
2018: 530
2017: 557
2016: 576
2015: 576
2014: 595
2013: 1.031
2012: 1.078
2011: 1.078
2010: 1.112
2009: 1.143
2008: 1.143
2007: 1.102
2000: 1.455
1990: 1.555
1985: 1.145
1965: 730
Çamlıca, Besni

| Çamlıca |
| --- | --- |
Köy

 Adıyaman'ın Türkiye'deki konumu
ÇamlıcaÇamlıca'nın Adıyaman'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Adıyaman
İlçe: Besni
Coğrafi bölge: Güneydoğu Anadolu Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Rakım: 807 m
Nüfus (2022)
 • Toplam: 369
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0416
İl plaka kodu: 02
Posta kodu: 02302
Çamlıca, Adıyaman ilinin Besni ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

11 Temmuz 2005 tarihinde il idare kurulu kararı ile Çakallı olan köyün adının, Çamlıca olarak değişilmesi bakanlık onayı ile kabul edilmiştir.
Coğrafya

Köy, Adıyaman il merkezine 33 km, Besni ilçe merkezine 14 km uzaklıktadır.
Nüfus

| Yıllara göre köy nüfus verileri |
| --- | --- |
2022: 369
2021: 381
2020: 400
2019: 424
2018: 443
2017: 450
2016: 477
2015: 482
2014: 473
2013: 475
2012: 495
2011: 526
2010: 520
2009: 526
2008: 545
2007: 551
Alıçlı, Besni

| Alıçlı |
| --- | --- |
Köy

 Adıyaman'ın Türkiye'deki konumu
AlıçlıAlıçlı'nin Adıyaman'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Adıyaman
İlçe: Besni
Coğrafi bölge: Güneydoğu Anadolu Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Rakım: 795 m
Nüfus (2022)
 • Toplam: 108
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0416
İl plaka kodu: 02
Posta kodu: 02302
Alıçlı, Adıyaman ilinin Besni ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

Köyün eski adı 1926 yılı kayıtlarında Çakallı Mamibiş olarak geçmektedir.