Anasayfa Bloglar Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir? Hangi Alanlarda Kullanılır?

Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir? Hangi Alanlarda Kullanılır?

Yazılım Geliştirme
8 Dakika Okuma Süresi · 27.01.2025
Blog Small Image

Bu içeriği okuyorsan, muhtemelen büyük dil modelleri (LLM'ler) hakkında önceden bazı bilgileri duymuşsundur. Oldukça popüler bir konu. Bunun nedeni LLM'lerin, ChatGPT, Google Bard ve DALL-E gibi üretken AI devrimini besleyen popüler araçların arkasında olması…

Bu araçların sihrini sunabilmesi için, kullanıcı tarafından sorulan soruya yanıt olarak veri işleyip doğru içerik oluşturmalarını sağlayan güçlü bir teknolojiye dayanıyorlar. İşte LLM'lerin devreye girdiği yer burası.

Bu içeriğimizde seni LLM'lerle tanıştırmayı amaçladık. LLM'lerin ne olduğunu, nasıl çalıştığını, örneklerle farklı LLM türlerini ve bunların avantajlarını açıkladık.

Hazırsan başlayalım! 🤓

 

Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?

Large language models yani büyük dil modelleri (LLM’ler), metni anlamak ve oluşturmak için dönüştürücü (transformer) modeller kullanan derin öğrenmeye dayalı bir yapay zeka modelidir

Dil çevirisi, metin sınıflandırması, duygu analizi, metin oluşturma ve soru cevaplama gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmeye yardımcı olur.

Kısaca toparlamak gerekirse, büyük dil modelleri (LLM) için insan dilini modellemek ve işlemek için kullanılan yapay zeka modelidir diyebiliriz. Bunlara "büyük" denir çünkü bu tür modeller modelin davranışını tanımlayan yüz milyonlarca hatta milyarlarca parametreden oluşur.

LLM’ler çeşitli kaynaklardan alınan büyük miktarda veri kümesi ile eğitilir. Bu veri kümeleri muazzam boyutlara ulaşabilir. En başarılı LLM’lerden bazıları yüz milyarlarca parametreye sahiptir. 

Bu parametreler, modelin dil bilgisi, mantık ve bilgi edinme yeteneklerini önemli ölçüde etkiler. Örneğin, GPT-3, yaklaşık 175 milyar parametre ile eğitilmiştir. Rakiplerinden LLaMA 2, ise 70 milyar parametre ile eğitilmiştir. 

 

Büyük Dil Modellerinin Kökeni

LLM'lerin altında yatan teknolojiye transformatör sinir ağı denir. Transformatör ise derin öğrenme alanındaki yenilikçi bir sinir mimarisidir.

Google araştırmacılarının 2017'de “Attention is All You Need” adlı ünlü makalelerinde sundukları gibi, transformatörler hızla doğal dil (NLP) görevlerini yerine getirebilmektedir. Hatta transformatörler olmadan, mevcut üretken yapay zeka devriminin mümkün olmayacağını söylemek doğru olur.

Dil, insan etkileşiminin temelidir; fikirleri iletmemize, ilişkiler kurmamıza ve sosyal ve profesyonel yaşamlarımızın karmaşıklıklarını yönetmemize yardımcı olur. İletişim aracı olmanın ötesinde dil, dünyaya erişim sağladığımız ortamdır. 

Teknoloji ilerledikçe, araçlar ve teknolojilerle etkileşimimiz de giderek doğal dile daha fazla dayanmaya başlamış ve makinelerle olan iletişimlerimiz daha sezgisel ve anlamlı hale gelmiştir.

 

Bu gelişimi yukarıdaki grafikte görebilirsin. Gördüğün gibi, ilk modern LLM'ler transformatörlerin geliştirilmesinden hemen sonra oluşturulmuştur. 

Önemli örnekler arasında Google tarafından transformatörlerin gücünü test etmek için geliştirilen ilk LLM olan BERT ve OpenAI tarafından oluşturulan GPT serisinin ilk iki modeli olan GPT-1 ve GPT-2 yer almaktadır. Ancak LLM'ler ancak 2020'lerde ana akım haline gelmiş, giderek daha büyük ve dolayısıyla da daha güçlü hale gelmiştir.

 

💡 Co-LLM Nedir?

MIT araştırmacıları, büyük dil modellerinin (LLM) iş birliğini geliştirmek için "Co-LLM" algoritmasını geliştirdi. 

Bu algoritma, genel amaçlı bir LLM'nin, daha karmaşık konularda uzman bir LLM ile iş birliği yaparak doğruluğu ve verimliliği artırmasına olanak tanıyor. 

Algoritma, hangi durumda uzman modelin yardıma ihtiyaç duyduğunu belirlemek için bir "değişken" kullanıyor ve tıbbi sorular ya da matematik gibi özel alanlardaki görevler için uzman modelden destek alıyor. Bu, insan ekip çalışmasını taklit eden bir yaklaşımdır. Daha fazla bilgi için buraya tıklayabilirsin.

 

Büyük Dil Modelleri (LLM) Türleri Nelerdir?

Büyük dil modellerinin (LLM) uygulama alanı genişledikçe, belirli ihtiyaçları ve zorlukları karşılamak için farklı türler ortaya çıkmıştır. Başlıca LLM kategorileri şunlardır:

1. Görev odaklı LLM'ler

Bu modeller, özetleme, çeviri veya soru yanıtlama gibi belirli görevler için ince ayar yapılmış LLM'lerdir. Belirli bir işlev üzerine yoğunlaştıklarından, bu görevlerde daha yüksek performans ve verimlilik sunabilirler.

2. Genel amaçlı LLM'ler

Bu modeller, herhangi bir özel eğitim almadan birçok dil görevini yerine getirebilecek şekilde tasarlanmıştır. Karmaşık metinler üretebilir, bağlamı anlayabilir ve çeşitli konularda sorulara yanıt verebilirler. Bu çok yönlülükleri sayesinde geniş bir kullanım alanına sahiplerdir.

3. Alan odaklı LLM'ler

Hukuk, tıp veya finans gibi belirli alanlarda uzmanlık sağlamak için geliştirilen bu LLM'ler, özel veri setleriyle eğitilmiştir. Bu sayede, alanlarına özgü içerikleri daha yüksek doğrulukla anlayabilir ve üretebilirler.

4. Çok dilli LLM'ler

Küresel iletişim göz önüne alındığında, çok dilli LLM'ler birden fazla dili anlayıp metin üretebilecek şekilde geliştirilmiştir. Bu modeller, farklı topluluklara hizmet edebilecek yapay zeka sistemleri oluşturmak için önemlidir ve bilgiye erişimde dil engellerini aşmaya yardımcı olurlar.

5. Az örnekle öğrenen LLM'ler (Few-shot learning)

Bu modeller, minimum sayıda örnekle veya rehberlikle görevleri yerine getirebilir. Yeni görevlere hızla uyum sağlama yetenekleri sayesinde, kapsamlı eğitim verilerinin olmadığı uygulamalarda esneklik ve verimlilik sağlarlar.

 

Büyük Dil Modeli (LLM) Nasıl Çalışır?

LLM'ler derin öğrenme tekniklerinden ve büyük miktarda veriden yararlanarak çalışır. Bu modeller genellikle, metin girişi gibi sıralı verileri işlemede üstünlük sağlayan, önceden eğitilmiş dönüştürücü mimarisine dayanır. Yani LLM’lerin başarısının anahtarı bu dönüştürücü mimaridir.

LLM'ler, her biri eğitim sırasında ayarlanabilen parametrelere sahip, çok sayıda katmanla daha da geliştirilen, birden fazla sinir ağı katmanından oluşur.

Eğitim süreci sırasında, bu modeller bir cümledeki bir sonraki kelimeyi, önceki kelimelerin sağladığı bağlama göre tahmin etmeyi öğrenir. Model bunu, kelimelerin tekrarına bir olasılık puanı vererek yapar. 

Doğruluğu sağlamak için bu süreç, LLM'i devasa bir veride (milyarlarca sayfada) eğitmeyi içerir. Kendi kendine denetlenen öğrenme yoluyla dil bilgisi, anlambilim ve kavramsal ilişkileri öğrenmesini sağlar. 

LLM’ler bu eğitim verileri üzerinde eğitildikten sonra girdiye dayanarak bir sonraki kelimeyi otonom olarak tahmin ederler. Buradaki kalıpları ve bilgileri kullanarak da metin üretebilirler. 

Tabii bu sırada bir takım istenmeyen durumlar da meydana gelebilir. Modelin ilettiği çıktıda istenilen performans sağlanamayabilir, önyargı, nefret söylemleri ve "halüsinasyon" olarak adlandırılan gerçek dışı yanıtlar olabilir. Bunları azaltmak için insan geri bildirimli takviyeli öğrenme (RLHF), hızlı mühendislik, hızlı ayarlama ve ince ayar gibi yöntemler kullanılabilir. 

 

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Kullanım Alanları?

LLM’lerin örnek kullanım alanlarına şunları örnek gösterebiliriz;

  1. Sohbet robotları ve sanal asistanlar: LLM'ler, müşteri desteği, potansiyel müşteri takibi ve kişisel asistanlık konularında yardımcı olmak amacıyla sohbet robotlarında kullanılır.
  2. Kod oluşturma ve hata ayıklama: Yazılımcıların kod parçacıkları üretmesine, koddaki hataları belirleyip düzeltemesine yardımcı olurlar.
  3. Duygu analizi: LLM'ler ile duygu analizi yapılabilir. Müşteri memnuniyetinin otomatik olarak anlaşılmasını sağlamak için bir metin parçasının duygusunu otomatik olarak anlayabilirler.
  4. Metin sınıflandırması ve kümeleme: Ortak temaları ve eğilimleri belirlemek amacıyla büyük miktardaki verileri düzenleyebilir, kategorilere ayırabilir ve sıralayabilirler.
  5. Çeviri: LLM'ler belgeleri ve web sayfalarını farklı dillere çevirebilirler. Örneğin, Meta'nın SeamlessM4T modeli, 100'e kadar dil için konuşmadan metne, konuşmadan konuşmaya, metinden konuşmaya ve metinden metne çeviriler gerçekleştirebilir.
  6. Özetleme: Makaleleri, yazıları, müşteri isteklerini veya toplantı notlarını özetleyebilir ve en önemli noktaları ortaya çıkarabilirler.
  7. İçerik üretimi: LLM'ler bir taslak geliştirebilir veya üzerine inşa edilebilecek iyi bir ilk taslak olabilecek yeni içerik yazabilirler.
  8. Otomatik tamamlama: LLM'ler, e-postalarda veya mesajlaşma hizmetlerinde otomatik tamamlama görevleri için kullanılabilir. Örneğin, Google'ın BERT'i Gmail'deki otomatik tamamlama aracını destekler.

 

 

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Avantajları Nelerdir?

LLM'ler halihazırda çok sayıda alanda kullanılıyor. Bunu görmek için ChatGPT'ye bakabiliriz. ChatGPT, piyasaya sürülmesinden sadece birkaç ay sonra tüm zamanların en hızlı büyüyen dijital uygulaması haline geldi.

Aşağıda, LLM'lerin bazı avantajlarını listeledik:

  • İçerik oluşturma. LLM'ler içerik üretmek için ideal araçlardır (çoğunlukla metin, ancak diğer modellerle birlikte, görüntü, video ve ses de üretebilirler). Hukuk ve finans sektöründen yazılım ve pazarlamaya kadar aklına gelebilecek her sektörde alana özgü içerik sunabilirler.
  • NLP görevleri. Önceki bölümlerde açıkladığımız gibi LLM'ler birçok NLP görevinde iyi bir performans sağlar. İnsan dilini anlayabilir ve insanlarla etkileşim kurabilirler. Ancak, bu araçların mükemmel olmadığını ve yine de yanlış sonuçlar veya halüsinasyonlar üretebileceğini de hatırlatmak isteriz.
  • Artan verimlilik. LLM'lerin temel faydalarından biri, saniyeler içinde zaman alıcı görevleri tamamlamaya yardımcı olmasıdır. 
  • Sıfır atış öğrenimi (Zero-shot learning). LLM'ler, açıkça eğitilmedikleri görevleri bile yerine getirebilirler (bu, sıfır atış öğrenimi olarak bilinir). Bu, eğitim sırasında hiç karşılaşmadıkları bağlamlarda talimatları anlayıp uygulayabilecekleri anlamına gelir ve bu yetenek, yapay zekada çığır açan bir uyum ve kavrama düzeyini göstermektedir.
  • Büyük veri miktarlarının kullanımı. LLM'lerin devasa ölçeği, onların insanların kapasitesini aşan büyük veri setlerini işleyip analiz edebilmelerini sağlar. Bu sayede, verilerdeki gizli kalmış kalıplar, içgörüler ve ilişkiler ortaya çıkarılabilir. Bu yetenek, araştırma, iş zekâsı ve büyük ölçekli veri analizine dayanan tüm alanlar için paha biçilmezdir.
  • Dil ile ilgili çeşitli görevleri otomatikleştirme yeteneği. Metin yazma ve özetleme işlemlerinden çeviri ve müşteri hizmetlerine kadar, LLM'ler geniş bir yelpazedeki faaliyetleri otomatikleştirebilir. Bu otomasyon, belirli işlevler için gereken zaman ve kaynakları önemli ölçüde azaltabilir ve insan çalışanların daha yaratıcı ve karmaşık zorluklara odaklanmasına olanak tanır.

 

Büyük Dil Modelleri (LLM) Neden Aniden Popüler Olmaya Başladı?

Son zamanlarda LLM'leri ön plana çıkaran pek çok teknolojik gelişme var:

  1. Makine öğrenimi teknolojilerinin ilerlemesi

    • LLM'ler ML tekniklerindeki birçok gelişmeden yararlanır. En dikkat çekeni, çoğu LLM modelinin altında yatan mimari olan transformatör mimarisidir.
  2. Artırılmış erişilebilirlik

    • ChatGPT'nin piyasaya sürülmesi, internet erişimi olan herkesin basit bir web arayüzü aracılığıyla en gelişmiş LLM'lerden biriyle etkileşime girmesinin kapısını açtı. 
  3. Artırılmış hesaplama gücü

    • Grafik işleme birimleri (GPU) gibi daha güçlü bilgi işlem kaynaklarının kullanılabilirliği ve daha iyi veri işleme teknikleri, araştırmacıların çok daha büyük modeller eğitmesine olanak sağladı.
  4. Eğitim verilerinin niceliği ve niteliği

    • Büyük veri kümelerinin kullanılabilirliği ve bunları işleme yeteneği, model performansını önemli ölçüde iyileştirdi. Örneğin, GPT-3, WebText2 veri kümesi (17 milyon belge) gibi yüksek kaliteli alt kümeleri içeren büyük veriler üzerinde eğitildi.

 

Popüler Büyük Dil Modelleri Örnekleri

Günümüzde açık kaynaklı LLM'lerin sayısı hızla artmakta. ChatGPT'yi duymuş olabilirsiniz, ancak ChatGPT bir LLM değil, LLM'nin üzerine inşa edilmiş bir uygulamadır. Diğer popüler LLM modelleri şunlardır:

 

1. PaLM

Google'ın Pathways Dil Modeli (PaLM), dönüştürücü bir dil modelidir. ChatGPT ile rekabet edebilecek en iddialı sohbet robotu olan Google Bard'ı destekleyen LLM'dir. 🌴

2. BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) dil modeli de Google tarafından geliştirilen ilk modern LLM’lerden birisidir. Doğal dili anlayabilen ve soruları yanıtlayabilen transformatör tabanlı bir modeldir. 

3. LLaMa 2

Meta tarafından geliştirilen LLaMa 2, piyasadaki en güçlü açık kaynaklı LLM'lerden biridir. 🦙

 

LLM'in Temellerini Anlamak 

Dil Modelleri (LLM'ler), makinelerin insan benzeri metinleri anlamasını ve üretmesini sağlayarak Doğal Dil İşleme (NLP) alanında devrim yarattı. Bu yazımızda, LLM'lerin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını ele aldık. 

LLM alanında ileri seviyedeki bilgilere dalmadan önce temel kavramları iyice anlamak oldukça önemlidir. Yapay zeka, derin öğrenme, makine öğrenimi gibi alanlarla ilgileniyorsan ücretsiz bootcamp’lerimize göz atabilir, LLM’in temellerini öğrenebilirsin.

İÇERİKLER
Konu içeriği

Yazılımcı Maaşlarını Keşfet! Mevcut maaş verilerini inceleyerek, yeni pozisyonunda ideal maaşı bul! Hemen İncele

Önerilen İçerikler

Tüm İçerikler

Açık Etkinlikler

Tüm Etkinlikler
DefineX .NET Bootcamp
DefineX .NET Bootcamp

Bootcamp'e Başvur, DefineX Ekibine Katılma Fırsatı Yakala!

Bootcamp
  • Son Başvuru 16 Şubat
  • Başlangıç 1 Mart
  • Bitiş 23 Mart
Detaylı Bilgi
Cloud & DevOps Day - 2025
Cloud & DevOps Day - 2025

Cloud&DevOps Kariyeri Düşünenler Şirketlerin DevOps&Cloud Ekipleri Bir Araya Geliyor!

Meet-up
  • Son Başvuru 18 Şubat
  • Başlangıç 18 Şubat
  • Bitiş 18 Şubat
Detaylı Bilgi
Yazılım ve Teknoloji Okulu
Yazılım ve Teknoloji Okulu

JAVA, HTML & CSS & JavaScript, iOS, QA, Siber Güvenlik ve Daha Fazlası!

Teknoloji Okulu
  • Son Başvuru 20 Şubat
  • Başlangıç 25 Şubat
  • Bitiş 20 Mart
Detaylı Bilgi
Tüm Etkinlikler

Codecast: Yazılımcı Sohbetleri

Farklı alanlardan konuklarımızın katılımlarıyla gerçekleşen Codecast’te yazılım ve veri bilimi yöneticilerini Podcast serimizde konuk ediyoruz!