LLM

Large language models yani büyük dil modelleri (LLM’ler),  insan dilini anlamak ve üretmek için doğal dil işleme (NLP) kullanan bir tür üretken yapay zekadır (GenAI). 

Bir e-postayı veya blog yazısını özet haline getirmen gerekiyorsa, OpenAI'nin ChatGPT'si veya Google'ın Gemini'ı gibi bir sohbet robotu bunu yapabilir. Özgeçmişini daha etkileyici bir dille ve çarpıcı maddelerle zenginleştirmen gerekiyorsa, yapay zeka yardımcı olabilir. 

Bu chatbot’ların temeli, doğal dil girdilerini işleyen ve daha önce gördüklerine dayanarak bir sonraki kelimeyi tahmin eden bir bilgisayar algoritması olan LLM’lerdir. Yani en basit ifadeyle, LLM'ler bir sonraki kelimeyi tahmin eden motorlardır.

Örneğin, bir LLM’in komut istemi penceresine “Bugün kahvaltıda şunları yedim…” yazabilirsin. Model, “simit”, “menemen” veya “ tost” gibi farklı kelimeler üretebilir. Burada %100 doğru bir cevap yoktur. LLM, daha önce eğitildiği verilerden öğrendiği kalıplara dayanarak olasılıklar üzerinden tahmin yapar. Örneğin “simit” %45, “menemen” %30, “ tost” ise %2 olasılıkla seçilebilir. En yüksek olasılığa sahip kelime, cümlenin devamı olarak üretilir.

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

LLM’ler insan dilinin kalıplarını ve yapılarını öğrenmek ve yazılı komutlara metin yanıtları üretmek için gelişmiş makine öğrenimi (ML) algoritmaları kullanılarak büyük veri kümelerinden eğitilir. 

Bu veri kümeleri muazzam boyutlara ulaşabilir. En başarılı LLM’lerden bazıları yüz milyarlarca parametreye sahiptir.

LLM örnekleri olarak BERT, Claude, GeminiLlama ve OpenAI'nin GPT LLM’lerini verebiliriz ancak bunlar dışında açık kaynaklı LLM’ler de mevcut. 

Özellikle açık kaynaklı LLM'ler giderek daha fazla ilgi görüyor ve geliştiricilerin daha düşük maliyetle daha özelleştirilebilir modeller oluşturmasına olanak tanıyor. 

LLM'nin temel yapay zeka ve dil yetenekleri şunlardır:

• Doğal dil anlama: LLM’ler bağlam, anlambilim ve niyet de dahil olmak üzere insan dilinin inceliklerini anlayabilir.
• İçerik üretimi: LLM'ler, kodlamadan metin yazmaya kadar çeşitli amaçlar için kullanılabilir ve hatta LLM’ler insan benzeri metinlerin yanı sıra görseller, ses ve video üretebilir.
• Soru cevaplama: Açık uçlu soruları zekice cevaplayabilirler.  
• Çeviri: Modern modeller dilleri yüksek doğrulukla çevirebilir.
• Kodlama: Bazı üretken yapay zeka modelleri, birçok programlama dilinde kod tabanlı yanıtlar üretir. Modellerin kod veri kümeleri üzerinde eğitilmesi, kod yazma, hata ayıklama veya kod açıklama yeteneklerini geliştirir.
• Sınıflandırma: Duygu analizi, metin sınıflandırması ve veri çıkarma gibi görevler, metindeki öğrenilmiş istatistiksel kalıplara dayandıkları için büyük dil modelleri için oldukça uygundur.

Büyük Dil Modeli (LLM) Nasıl Çalışır?

LLM’leri Eğitmek

Bir LLM'nin ne olduğunu anlamak için, onu bir dil öğrenen bir insanla karşılaştırabiliriz.

İlk kelimelerle başlar, ardından tam cümleler gelir ve sonunda dili konuşmaya başarırız. Bu sırada bu süreç bolca okuma, bol bol yazma ve bol bol konuşma içerir.

Sonunda kalıpları ve yapıları tanımaya ve dili kavramaya başlarız.

Temelde bir LLM de bunu yapar, ancak çok daha büyük ölçekte ve bilgisayarların yardımıyla.

LLM’leri (Büyük Dil Modellerini) eğitmek, onlara dili öğretmek demektir. Yani model, metinleri okuyarak kelimelerin anlamını, cümlelerin nasıl kurulduğunu ve insanların nasıl yazıp konuştuğunu öğrenir.

Bu noktada LLM’ler ilk önce ön eğitimden (pre-training) geçer. Basitçe, LLM’in sıfırdan eğitilmesi süreci olarak düşünebiliriz.

Bu aşamada model, daha önce eğitilmiş bir modelden veya hazır bilgilerden yararlanmaz. 

Kitaplar, makaleler, web siteleri, bloglar ya da kodlar gibi çok büyük veri kümeleri kullanılarak eğitilir. Model bu veriler sayesinde genel dil bilgisini ve temel dünya bilgisini edinir.

Ancak şunu da söylemekte fayda var, ön eğitim çok fazla veri, güçlü donanım ve uzun zaman gerektirdiği için oldukça pahalıdır. 

Bu nedenle çoğu kuruluş sıfırdan ön eğitim yapmak yerine, önceden eğitilmiş bir modeli alıp kendi ihtiyaçlarına göre düzenlemeyi tercih eder.

• OpenAI'ın GPT-3 LLM'i 175 milyar parametreye sahipken, GPT-4'ün 1 trilyon parametreye sahip olduğu iddia ediliyor.

Transformer Mimarisi

LLM’ler metinleri anlamak için Transformer adında özel bir sistem kullanır. Bu sistem, bir metindeki tüm kelimeleri aynı anda inceler. Hangi kelimenin hangi kelimeyle ilişkili olduğunu öğrenir.

Önceki yöntemlerde bilgisayar metni sırayla okurdu, transformer sayesinde paralel ve hızlı bir şekilde anlam çıkarır. 

Özellikle uzun metinleri anlamada, teknik dokümanları çözmede ve karmaşık soruları yanıtlamada çok işe yarar.

Belirli Görevler için İnce Ayar

Bir model ön eğitim sürecini tamamladıktan sonra, belirli görevler için daha iyi sonuçlar vermesi amacıyla ince ayar yapılır. 

Bu aşamada model soru-cevap, metin üretimi, çeviri veya kod yazma gibi belirli alanlara yönelik hazırlanmış veri kümeleriyle eğitilir.

İnce ayar yapılmış modeller, özellikle alan bilgisi ve doğru terminolojinin önemli olduğu durumlarda çok daha başarılıdır. 

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Kullanım Alanları?

LLM’lerin çok çeşitli kullanım alanları mevcuttur. Öyle ki LLM pazarının 2033 yılına kadar toplam 82,1 milyar dolarlık bir değere ulaşması bekleniyor. 

2025 yılı itibarıyla, dünya genelindeki işletmelerin %67'si operasyonlarını üretken yapay zeka ile desteklemek için LLM'leri kullanıyor.

1. Sohbet robotları ve sanal asistanlar

ChatGPT ve Google Gemini gibi yapay zeka destekli sohbet robotları, insana benzer etkileşimler sunarak müşteri hizmetleri, sorun giderme ve genel sorular konusunda yardımcı oluyor. 

2. İçerik Üretimi

LLM'ler, blog içerikleri, raporlar, özetler ve sosyal medya gönderileri oluşturmak için programlanmış yazılımlar gibi çalışarak yazarların ve işletmelerin daha verimli çalışmasını sağlar.

3. Kod üretimi ve hata ayıklama

LLM'ler faydalı kod parçacıkları üretebilir, koddaki hataları belirleyip düzeltebilir ve girdi talimatlarına göre programları tamamlayabilir. Bu alandaki en popüler LLM’lerden bir tanesi GitHub Copilot’tur.

• Github Copilot hakkında daha fazla okuma için bu yazımıza göz atabilirsin. 

4. Duygu analizi

LLM'ler müşteri memnuniyetini ölçmek için bir metnin duygusal içeriğini otomatik olarak anlayabilir.

5. Metin sınıflandırma ve kümeleme

LLM'ler bilinçli karar vermeyi desteklemek için ortak temaları ve eğilimleri belirlemek amacıyla büyük veri hacimlerini düzenleyebilir, kategorize edebilir ve sıralayabilir.

6. Çeviri

Google Translate ve DeepL'de birden fazla dil modeli çalışmakta olup, yapay zeka tabanlı transkripsiyon hizmetleri de küresel etkileşimi geliştirmektedir.

7. Sağlık Hizmetleri ve Araştırma

Yapay zeka destekli modeller, tıbbi teşhis, ilaç keşfi ve araştırma dokümantasyonunda yardımcı olarak doktorların ve bilim insanlarının büyük miktarda veriyi analiz etmelerine olanak tanır.

8. Eğitim ve E-Öğrenme

Yapay zeka destekli öğretmenler ve kişiselleştirilmiş öğrenme asistanları açıklamalar sunar, çalışma materyalleri oluşturur ve öğrencilere karmaşık konularda yardımcı olur.

LLM’lerin Dezavantajları Neler?

Avantajlarına rağmen, elbette LLM’lerin bir takım dezavantajları da mevcut. Şimdi bunlara göz atalım;

• Eğitim verilerindeki önyargı: Öğrenme tabanlı modeller mevcut içerikten öğrendikleri için eğitim verilerinden önyargılar devralabilirler.
• Yüksek hesaplama maliyetleri: LLM'lerin eğitimi çok miktarda pahalı grafik işlem birimi (GPU) donanımı ve devasa veri kümeleri gerektirir. Bu da önemli geliştirme maliyetlerine yol açar.
• Yanlış bilgiler ve sanrılar: LLM'ler bazen yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretir. Buna yapay zeka halüsinasyonu diyoruz. “Halüsinasyon” kişinin uyanıkken var olmayan duyusal deneyimler yaşaması, örneğin hayali sesler duyması veya nesneler görmesi gibi gerçek dışı algılar yaşaması durumunu tanımlamak için kullanılır. Benzer şekilde, yapay zekanın ürettiği çıktı gerçekliğe dayanmadığında bu durum halüsinasyon olarak kabul edilir. Yani üretken yapay zeka modellerinin sanki gerçekmiş gibi yanlış bilgiler üretmesine yapay zeka halüsinasyonu diyoruz. 
• Veri gizliliği kaygıları: Veri gizliliği ile ilgili sorunlar ortaya çıkarabilir ve uygun şekilde kontrol edilmediği takdirde zararlı veya uygunsuz içerik üretebilir.
• Sınırlı bağlam tutma yeteneği: Bazı LLM'ler, konuşmalarda uzun vadeli tutarlılığı korumakta zorlanırlar .

LLM Örnekleri 

En yaygın kullanılan LLM’lerden bazıları şunlardır:

ChatGPT – OpenAI tarafından geliştirilen bir konuşma yapay zeka modeli.

Gemini – Çok modlu etkileşimler için tasarlanmış güçlü bir LLM.

LLaMA (Meta) – Araştırma ve geliştirme amaçlı sunulan, açık kaynak ekosisteminde yaygın olarak kullanılan bir LLM ailesi.

Perplexity AI – Gerçek zamanlı bilgiye dayalı yanıtlar üretmeye odaklanan, arama destekli bir LLM.

Bu modeller , komutları yorumlamak, soruları yanıtlamak ve insan benzeri metinler üretmek için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanır .

LLM'in Temellerini Anlamak 

LLM alanında ileri seviyedeki bilgilere dalmadan önce temel kavramları iyice anlamak oldukça önemlidir. 

İngilizce kaynaklar için; 

• DeepLearning.AI “ChatGPT Prompt Engineering for Developers” (Coursera): Ücretsiz bir şekilde LLM kavramlarını öğrenebilirsin.
• OpenAI Documentation: ChatGPT ve LLM mimarileri hakkında resmi ve ücretsiz açıklamaları inceleyebilirsin.
• Hugging Face – Learn Platformu: Transformer’lar, tokenization ve fine-tuning gibi konularla ilgili ücretsiz eğitimlere ulaşabilirsin.
• Google'dan Üretken Yapay Zekaya Giriş: Google Cloud tarafından sunulan bir kurs. Toplam 8 saat sürüyor ve kursta kendi hızında ilerleyebilirsin.
• Stanford'dan LLM Kursu: LLM'lerin nasıl işlediğini, ölçeklendiğini ve dünyayı nasıl etkilediğini bu kursta derinlemesine inceleyebilirsin.

Türkçe eğitimler için;

• Yapay zeka, derin öğrenme, makine öğrenimi gibi alanlarla ilgileniyorsan ücretsiz bootcamp’lerimize göz atabilir, LLM’in temellerini öğrenebilirsin.