Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?

Büyük Dil Modeli (LLM), doğal dilin anlaşılması ve üretilmesi amacıyla geliştirilmiş bir makine öğrenme algoritmasıdır. Büyük miktarlarda veri ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak eğitilen LLM’ler, kelimelerin anlamını ve bağlamını anlama yeteneğine sahiptir. Bu özellik, yapay zeka sohbet robotlarının, yazma ve özetleme konularında kullanıcılarla veya yapay zeka metin oluşturucularıyla etkileşimde bulunmasına olanak tanır.

BÜYÜK DİL MODELİ NEDİR?
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), doğal dilin anlaşılması ve üretilmesi için derin öğrenme tekniklerini ve geniş veri setlerini kullanan makine öğrenme algoritmalarıdır. Bu modeller, kelime ve cümle anlamlarını anlama yetenekleri sayesinde metin oluşturma, dil çevirisi ve içerik özetleme gibi görevlerde başarılı olabilirler.

LLM’ler, girdi olarak aldıkları bilgi istemi veya soru gibi verileri kullanarak karmaşık sinir ağlarını kullanarak mantıklı çıktılar üretirler. Bu sürecin temelinde, LLM’ler petabaytlarca veriye dayanır ve genellikle en az bir milyar parametreden oluşur (eğitimli bir modelin yeni içerik üretmesini sağlayan değişkenler). Daha fazla parametre, genellikle bir modelin daha karmaşık bir dil anlayışına sahip olması ve çeşitli görevlerde daha üstün performans sergilemesi anlamına gelir.

Bugünün LLM’leri, yıllarca süren doğal dil işleme ve yapay zeka inovasyonlarının bir ürünüdür ve OpenAI’nin ChatGPT ve Google’ın Bard gibi arayüzler üzerinden erişilebilirler. Bu modeller, dil ile ilgili görevleri otomatikleştirmek için güçlü araçlar olarak hizmet verir, bu da yaşam tarzımızı, çalışma şeklimizi ve yaratma biçimimizi devrim yaratmaktadır.

Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Özetle, Dil Modeli Modelleri (LLM’ler), birinci olarak bir komut veya sorgu gibi girdiyi alır, ikinci olarak petabaytlarca metin verisi üzerinde eğitilmiş bilgiyi uygular ve nihayetinde karmaşık sinir ağlarını kullanarak bağlamsal olarak ilgili çıktıları doğru bir şekilde tahmin edip üretir.

VERİ
Bu modellerin bu yetenekleri geliştirebilmesi için öncelikle petabaytlarca metin verisiyle eğitilmesi gerekmektedir. Bu genellikle internetten alınan, minimum düzeyde temizlik veya etiketleme ile kullanılan yapılandırılmamış verileri içerir. Veri seti, Wikipedia sayfaları, kitaplar, sosyal medya başlıkları ve haber makaleleri gibi çeşitli kaynakları kapsayabilir. Bu süreçte, trilyonlarca kelime eklenerek dilbilgisinden, yazımdan ve anlamlandırmadan örnekler elde edilebilir.

EĞİTİM SÜRECİ
Daha sonra, modelin önceki kelimelerin bağlamını kullanarak bir cümledeki sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenmesi için gerçek eğitim süreci gelir. LLM’ler genellikle sıralı verileri işleme yeteneğinde öne çıkan dönüştürücü sinir ağlarına dayanır. Bu mimari, tokenize edilmiş bir kelime dizisine olasılık puanı atayarak kelimeler arasındaki ilişkileri tanıma kabiliyetini sağlar.

Activeloop’un CMO’su Mikayel Harutyunyan, süreci bir dedektiflik işlemine benzetiyor ve belirli kelimelere, ifadelere ve karakterlere ağırlık vererek LLM’nin ilişkileri anlama yeteneğini vurgular.

Denetimsiz Öğrenme
Eğitim, modelin dilin kurallarını ve yapısını öğrenmesini sağlayan denetimsiz öğrenme yoluyla gerçekleşir. Model, zaman içinde verilerdeki kalıpları ve ilişkileri belirleme yeteneğini geliştirir. ThirdAI’nin ürün başkan yardımcısı Vinod Iyengar, LLM’leri öğretmek için karmaşık bir iç mantığa gerek olmadığını belirterek, yeterli sayıda doğru ve yanlış örnek göstermenin genellikle yeterli olduğunu açıklar.

ÇIKTI
Sonuç olarak, LLM’ler, kullanıcının verdiği komutu anlayabilen ve bağlamsal olarak uygun bir yanıt üretebilen bir noktaya gelir. Bu yetenek, çok çeşitli metin oluşturma görevlerinde kullanılabilir.

Büyük Dil Modeli Türleri

Her biri, özel yeteneklere sahip bir dizi büyük dil modeli bulunmaktadır, bu da onları belirli uygulamalarda ideal kılan özelliklere işaret eder.

SIFIR ATIŞLI ÖĞRENME MODELİ
Sıfır atışlı öğrenme modelleri, daha önce karşılaşmadıkları görevleri anlama ve gerçekleştirme yeteneğine sahiptirler. Yeni bir görev için özel örnekler veya eğitim gerektirmeyen bu modeller, genelleştirilmiş dil anlayışlarını kullanarak olayları anında çözebilirler.

Örneğin, eğer bir sıfır atışlı öğrenme modeline “LLM almış biri olarak, aşağıdaki İngilizce metni Fransızcaya çevirin: Bugün hava çok güzel” gibi bir bilgi talebi verirseniz, model özel bir eğitim almadan çeviriyi başarabilir. Konuşmaya dayalı yapay zeka şirketi Gupshup’un CEO’su Beerud Sheth, Yerleşik’e şunları söyledi:

İNCE AYARLI MODEL
İnce ayarlı modeller, belirli bir görevi daha iyi gerçekleştirmek veya belirli bir konuda daha bilgili olmak amacıyla ek, alana özgü verilerle eğitilmiş modellerdir. İnce ayarlama süreci, denetimli bir öğrenme sürecidir; yani modelin kavramları daha doğru bir şekilde tanımlayabilmesi için etiketlenmiş örnekler içeren bir veri kümesi gerektirir.

Örneğin, bir modelin daha doğru tıbbi teşhisler üretmesini istiyorsanız, geniş bir tıbbi kayıt veri kümesi üzerinde ince ayar yapılması gerekir. Ya da bir modelin belirli bir şirket için markaya uygun pazarlama içeriği oluşturabilmesini istiyorsanız, modelin o şirketin verileri kullanılarak eğitilmesi gerekmektedir.

ÇOK MODLU MODEL
Başlangıçta, LLM’ler özellikle metin için ayarlanmıştı, ancak çok modlu modeller karmaşık algoritmalar ve sinir ağları kullanarak görüntüleri, videoları ve hatta sesi işleyebilirler. Sheth, “Bu yöntemleri birleştiren içeriği anlamak ve oluşturmak için farklı kaynaklardan gelen bilgileri entegre ediyorlar” dedi.

Örneğin, “Çok modlu bir LLM’ye hem metin hem de görsel girebilirsiniz ve bu, hem görsel içeriği hem de sağlanan metinsel bağlamı dikkate alarak görsel için açıklayıcı bir başlık oluşturabilir,” diye ekledi Sheth.

Büyük Dil Modeli Uygulamaları

Büyük dil modelleri, geniş bir kullanım senaryosu yelpazesine uygulanabilir ve çeşitli sektörlerde önemli rol oynayabilir. Aşağıda, bu teknolojinin yaygın olarak kullanıldığı bazı alanlara dair örnekler bulunmaktadır.

Metin Üretimi:
Bu modeller, LLM düzeyinde, Instagram başlıkları, blog yazıları veya gizemli romanlar gibi birçok farklı konuda metin üretebilirler. Ayrıca, belirli bir sesi veya ruh halini taklit etme yetenekleri sayesinde, William Shakespeare tarzında bir gözleme tarifi veya Z Kuşağı kızının pazarlama e-postası gibi özel tarzlarda metinler oluşturabilirler.

Kod Oluşturma:
LLM düzeyindeki dil modelleri, geliştiricilere kod yazma, mevcut koddaki hataları bulma ve farklı programlama dilleri arasında çeviri yapma konularında yardımcı olabilir. Aynı zamanda, kodlama ile ilgili soruları anlaşılır bir dille yanıtlayabilirler.

İçerik Erişimi ve Özetleme:
Bu modeller, uzun belgelerden önemli bilgileri hızlı bir şekilde özetleme yetenekleri ile öne çıkar. Önemli fikirleri çıkarabilir, bağlamı anlayabilir ve orijinal içeriğin özünü yansıtan kısa özetler oluşturabilirler. Örneğin, bir avukat, LLM’i kullanarak uzun sözleşmeleri özetleyebilir veya keşif sürecinde binlerce sayfalık kanıttan önemli bilgileri çıkarabilir.

Bu teknoloji aynı zamanda arama motorlarına da entegre edilebilir; bu sayede model, kullanıcıların Google ve Bing gibi sitelerdeki arama sorgularına sade ve anlaşılır yanıtlar üretebilir.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka:
Büyük dil modelleri, yapay zeka asistanlarının kullanıcılarla daha doğal ve akıcı bir şekilde iletişim kurmasına olanak tanır. İnce ayarlarla, müşteri desteği veya mali yardım gibi belirli bir amaca göre kişiselleştirilebilirler.

Dil Çevirisi:
LLM’ler, sosyal medya gönderilerinden ürün açıklamalarına kadar her türlü metni hızlı ve doğru bir şekilde çevirme yeteneğine sahiptir. Model, belirli bir konuya veya coğrafi bölgeye göre ayarlanabilir, böylece çeviriler sadece gerçek anlamları değil, aynı zamanda jargon, argo ve kültürel nüansları da içerebilir.

Büyük Dil Modellerinin Avantajları

Büyük dil modelleri, teknolojinin en dinamik alanlarından biri haline gelmiştir ve bir dizi avantaj sunmaktadır. İşte bu avantajlardan bazıları:

1. Çok Yönlü ve Kişiselleştirilebilir:
Dil modelleri, genellikle çok yönlülükleriyle bilinir. İş teklifleri yazmaktan belgeleri tercüme etmeye kadar geniş bir görev yelpazesini başarıyla gerçekleştirebilirler. Aynı zamanda doğal dilin anlaşılması ve üretilmesi yetenekleri, belirli endüstri veya uygulamalara özelleştirilebilme yeteneği sunar. Bu, herhangi bir kuruluşun veya bireyin bu modelleri kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabilmesi anlamına gelir.

2. Hukuk LLM’leri Zaman Alıcı Görevleri Hızlandırabilir:
Genellikle LLM’ler, normalde saatler veya günler sürecek görevleri birkaç saniye içinde tamamlayarak gerçek zamanlı yanıtlar üretebilirler. Bu modeller, büyük belgeleri ve veri kümelerini hızla tarayabilir ve otomatik olarak değerli bilgiler çıkarabilir. Rutin ve zaman alıcı görevlerin otomatikleştirilmesi, insanların daha karmaşık ve stratejik çabalarına odaklanabilmelerine olanak tanır.

3. Sürekli Gelişim:
Dil modelleri, sürekli olarak yeni verilerle öğrenme yeteneğine sahiptir. Yeni bilgilerle karşılaştıkça, koşullara ve dil değişimlerine adapte olabilirler. Bu sürekli öğrenme sayesinde zaman içinde performanslarını artırabilirler.

4. Sonsuz Uygulamalar:
Çok yönlü ve sürekli gelişen yapıları nedeniyle dil modellerinin sınırsız uygulama potansiyeli bulunmaktadır. Müzik sözleri yazmaktan ilaç keşfine kadar geniş bir yelpazede kullanılabilirler. Teknoloji ilerledikçe, bu modellerin yeteneklerinin sınırları sürekli olarak genişlemekte ve yenilikçi çözümler yaşamın her alanında vadetmektedir.

Büyük Dil Modellerinin Zorlukları

Tüm bu hususlar göz önüne alındığında, Dil ve Dil Modelleme (LLM) sistemleri kesinlikle kusursuz değildir. Diğer teknolojiler gibi, bunlar da çeşitli zorluklar ve olumsuzluklarla birlikte gelir.

LLM’ler HATALI SONUÇLAR ÜRETEBİLİR
LLM’ler genellikle mantık, akıl yürütme ve doğruluğa karşı mücadele ederler, bu da yanlış veya yanıltıcı sonuçlara yol açabilir; bu durum, AI halüsinasyonları olarak bilinen bir olguyu içerir. Daha da endişe verici olan, bir modelin yanlış anladığını her zaman açıkça ortaya koymamasıdır. LLM’ler, bilgileri anlamlı ve gramatik açıdan doğru ifadelerle paketler, bu da çıktılarının gerçek olarak kabul edilmesini kolaylaştırır. Ancak, bu modellerin sadece son derece karmaşık bir kelime tahmin motoru olduğunu unutmak önemlidir.

Harutyunyan, Activeloop’tan, “İstatistiksel olarak hangi kelimenin veya sembolün en doğru olacağını tahmin etmeye çalıştıklarını” belirtti. “İyi duyulsa da aslında doğru olmayan şeyleri bulabilirler.”

LLM’LER ÖNYARGILI OLMA EĞİLİMİNDEDİR
Bir LLM eğitim verileriyle beslendiğinde, bu verilerde bulunan önyargıları devralır ve bu da kullanıcıları üzerinde daha büyük etkilere neden olabilecek önyargılı çıktılara yol açabilir. Veriler genellikle insanların ve deneyimlerinin çarpık ve eksik temsillerini içerir, bu da genelde dünyadaki önyargıları yansıtma eğilimindedir. Bu nedenle, bir model bu temelde inşa edilirse, bu kusurları yansıtacak ve hatta büyütecektir. Bu durum en iyi ihtimalle rahatsız edici veya hatalı çıktılara, en kötü ihtimalle ise yapay zekanın otomatik ayrımcılık olaylarına yol açabilir.

LLM’LER İNTİHAL ENDİŞELERİNİ ARTIRABİLİR
LLM verileri söz konusu olduğunda, telif hakkıyla korunan materyallerin adil kullanımı (şu an için) geçerlidir. Ancak bu, bu modellerin benzer veya hatta tamamen kopyalanan yanıtlar üretebileceği konusunda endişe duyan haber kaynakları, yazarlar ve diğer yaratıcılar arasında daha büyük bir tartışmaya ve hatta bazı hukuki davaların başlamasına neden olmuştur. Bu, fikri mülkiyet hakları, intihal ve adil kullanım doktrini konusundaki etik ve yasal endişeleri beraberinde getirirken, ABD Telif Hakkı Bürosu’nun yapay zeka tarafından üretilen eserlerin telif hakkına tabi olamayacağını açıkça belirtmesiyle de daha karmaşık bir hale gelmiştir.

LLM’iN ÇIKTILARI HER ZAMAN AÇIKLANAMAZ
Bir dil modelinin belirli bir tepkiyi tam olarak nasıl veya neden ürettiğini anlamak genellikle zordur (bazen imkansız olmasa da). Bu durum, halüsinasyonlar, önyargılar ve intihal gibi sorunları çözmeyi zorlaştırır. Bu, bu algoritmaları ve üzerinde çalıştıkları karmaşık matematiksel kalıpları anlamada bile yapay zeka uzmanları için geçerlidir.

ThirdAI’den Iyengar, “Çalışan ve birbiriyle etkileşim halinde olan 100 milyar parametre ile, hangi parametre setinin belirli bir tepkiye katkıda bulunduğunu belirtmek gerçekten zor” dedi.

LLM ÇEVRESEL KAYGILARA NEDEN OLUYOR
Belki de LLM’lerle ilgili en büyük sorun – en azından küresel anlamda – çevresel baskıdır. Derin öğrenme modellerini eğitmek, önemli bir hesaplama gücü gerektirir ve genellikle büyük karbon ve su ayak izleri bırakır.

2019’da yayınlanan bir araştırma makalesi, sadece bir modelin eğitiminin 626.000 pound’dan fazla karbondioksit salabileceğini buldu; bu, ortalama bir Amerikan arabasının ömür boyu emisyonlarının neredeyse beş katıdır. 2023’te yayınlanan başka bir makale, GPT-3 dil modelinin eğitiminin Microsoft’un veri merkezlerinin günde 700.000 litre tatlı su kullanmasını gerektirdiğini ortaya koydu. Ve bu modellerin çevresel etkileri, yaygınlaştıkça daha da kötüleşmektedir.

Elbette yapay zekanın iklim değişikliğiyle mücadelede yararlı bir araç olduğu kanıtlanmıştır. LLM’ler, su ve karbon ayak izlerini azaltmaya yönelik çabalar içerisindedir. Ancak, yapay zekanın dünyamız üzerindeki etkisinin ikili doğası, araştırmacıları, şirketleri ve kullanıcıları bu teknolojinin gelecekteki kullanımı konusunda düşünmeye zorlamaktadır.