Koddan sohbete: Bir LLM nasıl çalışır?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan benzeri metinleri anlayıp oluşturabilen gelişmiş üretken AI sistemleridir. İnternetten derlenen milyonlarca gigabayt metin verisiyle eğitilen bu modeller, insan dillerini tanıyıp yorumlayabilir. ChatGPT gibi LLM tabanlı yenilikler herkesçe bilinir hâle gelerek üretken AI'yi herkes için daha erişilebilir kıldı.

Küresel LLM pazarının 2034'e kadar 85,6 milyar dolara ulaşması beklenirken birçok kuruluş, LLM'leri işlevlerinin genelinde benimsemeye odaklanıyor.

Bu makalede büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını ve çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını inceleyeceğiz.

Şekil 1. LLM'ler, metin üretmek ve anlamak için derin öğrenme algoritmalarını kullanır.

Büyük dil modellerinin gelişimi#

Büyük dil modellerinin tarihi, araştırmalardaki çığır açan buluşlar ve ilgi çekici keşiflerle dolu birkaç on yılı kapsıyor. Temel kavramlara geçmeden önce en önemli dönüm noktalarından bazılarını inceleyelim.

LLM'lerin gelişimindeki önemli dönüm noktalarına kısaca göz atalım:

• 1960'lar: Joseph Weizenbaum, ilk sohbet botlarından biri olan ELIZA'yı geliştirdi. ELIZA, sistemin kullanıcı girdisindeki anahtar sözcükleri algılayıp buna göre yanıt verdiği ve temel bir sohbeti taklit ettiği örüntü eşleştirme yöntemini kullanıyordu.
• 1990'lar: Metin veya konuşma gibi sıralı verileri işlemek için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNNs) geliştirildi. Önceki girdileri hatırlayabiliyorlardı ancak uzun dizilerde zorlanıyorlardı; bu sorunu çözmek için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları geliştirildi.
• 2014: Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRUs), LSTMs'nin daha basit ve hızlı bir sürümü olarak tanıtıldı. Aynı dönemde dikkat mekanizmaları geliştirildi; böylece yapay zekâ, daha iyi anlamak için bir dizinin en önemli bölümlerine odaklanabilir hâle geldi.
• 2017: Transformer mimarisi, çok başlıklı dikkat ve paralel işleme kullanarak metni işlemek için yeni bir yöntem sundu. RNN'lerden farklı olarak Transformer'lar tüm dizileri aynı anda analiz edebiliyor, bu da onları daha hızlı kılıyor ve bağlamı daha iyi anlamalarını sağlıyordu.

2018'den bu yana BERT (Transformer'lardan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) ve GPT (Üretken Önceden Eğitilmiş Transformer) gibi modeller Transformer'lardan yararlanıyor. BERT, bilginin hem ileri hem geri yönde aktığı çift yönlü işlemeyi tanıttı. Bu gelişmeler, bu tür modellerin doğal dili anlama ve üretme becerisini büyük ölçüde iyileştirdi.

Şekil 2. Büyük dil modellerinin gelişimi.

Bir LLM nasıl çalışır?#

Bir LLM'nin (Büyük Dil Modeli) nasıl çalıştığını anlamak için öncelikle LLM'nin tam olarak ne olduğunu açıklığa kavuşturmak önemlidir.

LLM'ler, temel modellerin bir türüdür; büyük veri kümeleriyle eğitilmiş, genel amaçlı AI sistemleridir. Bu modeller belirli görevler için ince ayardan geçirilebilir ve insan yazımını taklit edecek şekilde metin oluşturmak ve işlemek üzere tasarlanmıştır. LLM'ler, en az düzeydeki istemlerden tahminler üretme konusunda başarılıdır ve insan girdilerine dayalı içerik oluşturmak için üretken AI'de yaygın olarak kullanılır. Bağlamı çıkarabilir, tutarlı ve ilgili yanıtlar verebilir, dilleri çevirebilir, metinleri özetleyebilir, soruları yanıtlayabilir, yaratıcı yazmaya yardımcı olabilir, hatta kod oluşturabilir veya hatalarını ayıklayabilirler.

LLM'ler çok büyüktür ve milyarlarca parametreyle çalışır. Parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği ve aldığı girdiye göre çıktı üretmesini sağlayan dahili ağırlıklardır. Genel olarak daha fazla parametreye sahip modeller daha iyi performans gösterme eğilimindedir.

İşte 2024'te öne çıkan bazı LLM örnekleri:

• GPT-4o: Mayıs 2024'te yayımlanan GPT-4o, OpenAI'ın çok modlu bir modelidir. Metin, görüntü, ses ve video girdilerini işleyebilir.
• Claude 3.5: Anthropic tarafından Haziran 2024'te tanıtılan Claude 3.5, Claude 3 serisinin üzerine inşa edilmiştir ve gelişmiş doğal dil işleme ile problem çözme yetenekleri sunar.
• Llama 3: Meta'nın Nisan 2024'te yayımlanan Llama 3 serisi, 70 milyara kadar parametreye sahip modeller içerir. Bu açık kaynaklı modeller, uygun maliyetleri ve çeşitli kıyaslamalardaki güçlü performanslarıyla bilinir.
• Gemini 1.5: Google DeepMind tarafından Şubat 2024'te kullanıma sunulan Gemini 1.5; metin, görüntü ve diğer veri türlerini işleyebilen çok modlu bir modeldir.

Bir LLM'nin temel bileşenleri#

Büyük dil modelleri (LLMs), kullanıcı istemlerini anlamak ve yanıtlamak için birlikte çalışan birkaç temel bileşenden oluşur. Bu bileşenlerin bazıları katmanlar hâlinde düzenlenmiştir. Her katman, dil işleme hattındaki belirli görevleri yerine getirir.

Örneğin, gömme katmanı sözcükleri veya sözcük parçalarını, aralarındaki ilişkileri yansıtan sayısal vektörlere dönüştürür.

Bunun üzerine ileri beslemeli katman, örüntüleri bulmak için bu vektörleri analiz eder. Bu sırada konumsal kodlamalar, modelin sözcük sırasını takip etmesine yardımcı olur.

Bir diğer önemli bileşen dikkat mekanizmasıdır. Bu mekanizma, modelin girdinin en ilgili bölümlerine odaklanmasına yardımcı olarak anahtar sözcükleri veya ifadeleri daha az önemli olanların önüne koymasını sağlar. "The cat sat on the mat" cümlesini Fransızcaya çevirme örneğini ele alalım: dikkat mekanizması, cümlenin anlamını koruyarak "cat" sözcüğünü "le chat" ve "mat" sözcüğünü "le tapis" ile eşleştirir. Bu bileşenler metni işlemek ve oluşturmak için adım adım birlikte çalışır.

Farklı LLM türleri#

Tüm LLM'ler aynı temel bileşenleri paylaşır ancak belirli amaçlara yönelik olarak oluşturulup uyarlanabilir. Farklı LLM türlerine ve kendilerine özgü yeteneklerine birkaç örnek:

• Sıfır örnekli modeller: Bu modeller, özellikle eğitim almadıkları görevleri yerine getirebilir. Yeni istemleri anlamak ve ek eğitim gerektirmeden tahminlerde bulunmak için öğrendikleri genel bilgiden yararlanırlar.
• İnce ayarlı modeller: İnce ayarlı modeller, genel modeller temel alınarak belirli görevler için ek eğitimden geçirilir. Bu ek eğitim, modelleri özel uygulamalarda oldukça etkili kılar.
• Çok modlu modeller: Bu gelişmiş modeller metin ve görüntü gibi birden fazla veri türünü işleyip oluşturabilir. Metinsel ve görsel anlayışın birlikte gerektiği görevler için tasarlanmıştır. Bazıları görüntülerdeki nesnelerin yerini de belirleyebilir; VLM Leaderboard bu özelliği gerçek dünyadaki algılama veri kümelerinde ölçer.

Doğal dil işlemenin LLM'lerle ilişkisi#

Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasına ve bu dille çalışmasına yardımcı olurken üretken yapay zekâ metin, görüntü veya kod gibi yeni içerikler oluşturmaya odaklanır. Büyük Dil Modelleri (LLMs), bu iki alanı bir araya getirir. Dili anlamak için NLP tekniklerini kullanır, ardından özgün ve insan benzeri yanıtlar üretmek için üretken yapay zekâdan yararlanırlar. Bu birleşim, LLM'lerin dili işleyip yaratıcı ve anlamlı metinler üretmesini sağlar; böylece LLM'ler sohbet, içerik oluşturma ve çeviri gibi görevlerde kullanışlı hâle gelir. Hem NLP'nin hem de üretken yapay zekânın güçlü yönlerini birleştiren LLM'ler, makinelerin doğal ve sezgisel hissettiren bir şekilde iletişim kurmasını mümkün kılar.

Şekil 3. Üretken yapay zekâ, NLP ve LLM'ler arasındaki ilişki.

LLM'lerin çeşitli sektörlerdeki uygulamaları#

LLM'nin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını ele aldığımıza göre, LLM'lerin potansiyelini gösteren farklı sektörlerdeki kullanım alanlarına göz atalım.

Hukuk teknolojisinde LLM kullanımı#

Yapay zekâ modelleri hukuk sektörünü dönüştürüyor; LLM'ler de hukuki araştırma ve belge hazırlama gibi görevleri avukatlar için çok daha hızlı hâle getirdi. Avukatların ihtiyaç duyduğu bilgileri bulmak için yasalar ve geçmiş davalar gibi hukuki metinleri hızla analiz edebilirler. LLM'ler ayrıca sözleşmeler veya vasiyetnameler gibi hukuki belgelerin yazımına da yardımcı olabilir.

İlginç bir şekilde LLM'ler yalnızca araştırma ve taslak hazırlama için yararlı değildir; yasalara uyumu sağlamak ve iş akışlarını kolaylaştırmak için de değerli araçlardır. Kuruluşlar olası ihlalleri belirleyip bunları gidermek için öneriler sunarak düzenlemelere uyum sağlamak amacıyla LLM'leri kullanabilir. LLM'ler sözleşmeleri incelerken önemli ayrıntıları vurgulayabilir, riskleri veya hataları belirleyebilir ve değişiklikler önerebilir.

Şekil 4. LLM'lerin hukuki araştırmalarda nasıl kullanılabileceğine genel bakış.

Perakende ve e-ticaret: LLM destekli yapay zekâ sohbet botları#

Bir LLM, örüntüleri ve eğilimleri belirlemek için geçmiş satın alımlar, gezinme alışkanlıkları ve sosyal medya etkinliği gibi müşteri verilerini analiz edebilir. Bu, ürünler için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmaya yardımcı olur. LLM'lerle entegre uygulamalar, müşterilere ürün satın alma sürecinde rehberlik edebilir; örneğin ürün seçmelerine, ürünleri sepetlerine eklemelerine ve ödeme işlemini tamamlamalarına yardımcı olabilir.

Bunun yanı sıra LLM tabanlı sohbet robotları; ürünler, hizmetler ve kargo hakkında müşterilerin sık sorduğu soruları yanıtlayabilir. Böylece müşteri hizmetleri temsilcileri daha karmaşık sorunlarla ilgilenebilir. Amazon'un yapay zekâ sohbet robotu Rufus buna harika bir örnektir. Rufus, ürün incelemelerinin özetlerini oluşturmak için LLM'lerden yararlanır. Ayrıca müşterilere kıyafet bedenleri konusunda öneriler sunabilir.

Araştırma ve akademide LLM'ler#

LLM'lerin bir diğer ilginç uygulama alanı eğitim sektörüdür. LLM'ler öğrenciler için alıştırma soruları ve kısa sınavlar oluşturarak öğrenme sürecini daha etkileşimli hâle getirebilir.

Okul ders kitaplarıyla ince ayardan geçirilen LLM'ler, öğrencilerin kendi hızlarında öğrenmelerine ve zorlandıkları konulara odaklanmalarına olanak tanıyan kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunabilir. Öğretmenler de makaleler ve sınavlar gibi öğrenci çalışmalarını değerlendirmek için LLM'lerden yararlanabilir; bu da zamandan tasarruf etmelerini ve öğretimin diğer yönlerine odaklanmalarını sağlar.

Ayrıca bu modeller, ders kitaplarını ve çalışma materyallerini farklı dillere çevirebilir ve öğrencilerin eğitim içeriklerine ana dillerinde erişmesine yardımcı olabilir.

Şekil 5. LLM kullanarak metin çevirme örneği.

Büyük dil modellerinin avantajları ve dezavantajları#

LLM'ler doğal dili anlayarak, özetleme ve çeviri gibi görevleri otomatikleştirerek ve kodlama çalışmalarına yardımcı olarak pek çok fayda sunar. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri birleştirebilir, karmaşık sorunları çözebilir ve çok dilli iletişimi destekleyebilirler; bu da onları birçok sektörde kullanışlı kılar.

Ancak yanlış bilgi yayma riski, gerçekçi ama yanlış içerikler oluşturulmasına ilişkin etik kaygılar ve kritik alanlardaki zaman zaman görülen hatalar gibi zorlukları da beraberinde getirirler. Ayrıca çevresel etkileri önemli olabilir: 2019'da yapılan bir araştırma, tek bir büyük modeli eğitmenin beş otomobilin tüm kullanım ömürleri boyunca oluşturduğu kadar karbon salımına neden olabileceğini tahmin etti. Bu modelleri sorumlu biçimde kullanmak için avantajlarıyla kısıtlamalarını dengelemek önemlidir.

Önemli çıkarımlar#

Büyük dil modelleri, makinelerin insan benzeri metinleri anlamasını ve oluşturmasını kolaylaştırarak üretken yapay zekâyı kullanma biçimimizi yeniden şekillendiriyor. Belge hazırlamak, ürün önermek veya kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturmak gibi işlerde hukuk, perakende ve eğitim sektörlerinin daha verimli olmasına yardımcı oluyorlar.

LLM'ler zaman kazandırma ve görevleri kolaylaştırma gibi birçok avantaj sunsa da doğruluk sorunları, etik kaygılar ve çevresel etkiler gibi zorlukları da beraberinde getirir. Bu modeller geliştikçe günlük yaşamımızda ve iş yerlerimizde daha da önemli bir rol oynamaya hazırlanıyor.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl. Çözümler sayfalarımızda otonom araçlardaki ve tarımdaki yapay zekâ uygulamalarını keşfet.