Koddan sohbete: Bir LLM nasıl çalışır?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan benzeri metinleri anlama ve üretme yeteneğine sahip gelişmiş üretken yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, internetten toplanan milyonlarca gigabaytlık metin verisi üzerinde eğitildikten sonra insan dillerini tanıyabilir ve yorumlayabilir. ChatGPT gibi LLM destekli yenilikler, üretken yapay zekayı herkes için daha erişilebilir hale getirerek birer marka haline geldi. 

Küresel LLM pazarının 2034 yılına kadar 85,6 milyar dolara ulaşmasıyla birlikte, birçok kuruluş LLM'leri iş fonksiyonlarında benimsemeye odaklanıyor.

Bu makalede, büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını ve çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!

‍

Büyük dil modellerinin evrimi

Büyük dil modellerinin tarihi, araştırma atılımları ve büyüleyici keşiflerle dolu birkaç on yıla yayılıyor. Temel kavramlara dalmadan önce, en önemli kilometre taşlarından bazılarını keşfedelim.

İşte LLM'lerin gelişimindeki önemli kilometre taşlarına hızlı bir bakış:

• 1960'lar: Joseph Weizenbaum, ilk sohbet robotlarından biri olan ELIZA'yı geliştirdi. Bu sistem, kullanıcının girdisindeki anahtar kelimeleri tespit edip buna göre yanıt veren ve temel bir sohbeti simüle eden bir yöntem olan örüntü eşleştirmeyi kullanıyordu.

• 1990'lar: Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), metin veya konuşma gibi sıralı verileri işlemek için geliştirildi. Geçmiş girdileri hatırlayabiliyorlardı ancak uzun dizilerle başa çıkmakta zorlanıyorlardı, bu da bu sorunu çözmek için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının oluşturulmasına yol açtı.

• 2014: Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU'lar), LSTM'lerin daha basit ve hızlı bir versiyonu olarak tanıtıldı. Aynı zamanlarda, yapay zekanın daha iyi anlamak için bir dizinin en önemli kısımlarına odaklanmasını sağlayan dikkat mekanizmaları geliştirildi.

• 2017: Transformer, çok başlı dikkat ve paralel işlemeyi kullanarak metni işlemenin yeni bir yolunu tanıttı. RNN'lerden farklı olarak, tüm dizileri aynı anda analiz edebilirler, bu da onları daha hızlı ve bağlamı anlamada daha iyi hale getirir.

2018'den beri, BERT (Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) ve GPT (Üretken Önceden Eğitilmiş Transformer) gibi modeller, bilginin hem ileri hem de geri aktığı çift yönlü işlemeyi tanıtmak için transformer'ları kullanmıştır. Bu gelişmeler, bu tür modellerin doğal dili anlama ve üretme yeteneğini büyük ölçüde geliştirmiştir.

‍

Bir LLM nasıl çalışır?

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

LLM'ler bir tür temel modeldir - büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş genel amaçlı yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, belirli görevler için ince ayar yapılabilir ve insan yazımını taklit edecek şekilde metni işlemeye ve üretmeye yöneliktir. LLM'ler, minimal istemlerden tahminler yapmakta mükemmeldir ve insan girdilerine dayalı içerik oluşturmak için üretken yapay zekada yaygın olarak kullanılır. Bağlamı çıkarabilir, tutarlı ve alakalı yanıtlar sağlayabilir, dilleri çevirebilir, metni özetleyebilir, soruları yanıtlayabilir, yaratıcı yazmaya yardımcı olabilir ve hatta kod oluşturabilir veya hata ayıklayabilir.

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

İşte popüler LLM'lerden bazı örnekler:

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

Bir LLM'nin temel bileşenleri

Büyük dil modelleri (LLM'ler), kullanıcı istemlerini anlamak ve yanıtlamak için birlikte çalışan çeşitli temel bileşenlere sahiptir. Bu bileşenlerin bazıları katmanlar halinde düzenlenmiştir. Her katman, dil işleme hattında belirli görevleri yerine getirir. 

Örneğin, gömme katmanı kelimeleri daha küçük parçalara ayırır ve aralarındaki ilişkileri tanımlar. 

Bunun üzerine inşa edilen ileri besleme katmanı, kalıpları bulmak için bu parçaları analiz eder. Benzer şekilde, tekrarlayan katman, modelin kelimelerin doğru sırasını korumasını sağlar. 

Bir diğer önemli bileşen ise dikkat mekanizmasıdır. Modelin girdinin en alakalı kısımlarına odaklanmasına yardımcı olarak, anahtar kelimelere veya ifadelere daha az önemli olanlara göre öncelik vermesini sağlar. "The cat sat on the mat" ifadesini Fransızcaya çevirme örneğini ele alalım: dikkat mekanizması, modelin "cat" kelimesini "le chat" ve "mat" kelimesini "le tapis" ile eşleştirmesini sağlayarak cümlenin anlamını korur. Bu bileşenler, metni işlemek ve oluşturmak için adım adım birlikte çalışır. 

Farklı LLM türleri

Tüm LLM'ler aynı temel bileşenleri paylaşır, ancak belirli amaçlar için oluşturulabilir ve uyarlanabilirler. İşte farklı LLM türlerinden ve benzersiz yeteneklerinden bazı örnekler:

• Sıfır atışlı modeller: Bu modeller, özellikle eğitilmedikleri görevlerin üstesinden gelebilirler. Yeni istemleri anlamak ve ek eğitime ihtiyaç duymadan tahminler yapmak için öğrendikleri genel bilgileri kullanırlar.
  ‍
• İnce ayarlı modeller: İnce ayarlı modeller, genel modellere dayanır ancak belirli görevler için daha da eğitilir. Bu ek eğitim, onları özel uygulamalar için oldukça etkili kılar.
  ‍
• Çok modlu modeller: Bu gelişmiş modeller, metin ve resimler gibi birden fazla veri türünü işleyebilir ve oluşturabilir. Metin ve görsel anlayışın bir kombinasyonunu gerektiren görevler için tasarlanmıştır.

Doğal dil işlemenin (NLP) BÜD'lerle ilişkisi

Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasına ve onunla çalışmasına yardımcı olurken, Üretken Yapay Zeka metin, resim veya kod gibi yeni içerikler oluşturmaya odaklanır. Büyük Dil Modelleri (BÜD'ler) bu iki alanı bir araya getirir. Dil anlamak için NLP tekniklerini kullanır ve ardından orijinal, insan benzeri yanıtlar oluşturmak için Üretken Yapay Zeka'yı uygularlar. Bu kombinasyon, BÜD'lerin dili işlemesini ve yaratıcı ve anlamlı metinler oluşturmasını sağlayarak, onları sohbetler, içerik oluşturma ve çeviri gibi görevler için yararlı kılar. NLP ve Üretken Yapay Zeka'nın güçlü yönlerini birleştirerek, BÜD'ler makinelerin doğal ve sezgisel hissettiren bir şekilde iletişim kurmasını mümkün kılar.

‍

BÜD'lerin çeşitli sektörlerdeki uygulamaları

Artık bir BÜD'nin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını ele aldığımıza göre, BÜD'lerin potansiyelini sergileyen farklı sektörlerdeki bazı kullanım örneklerine bir göz atalım.

Hukuk teknolojisinde BÜD'leri kullanmak

Yapay zeka modelleri hukuk sektörünü dönüştürüyor ve BÜD'ler avukatlar için yasal belgeleri araştırma ve taslak oluşturma gibi görevleri çok daha hızlı hale getirdi. Avukatların ihtiyaç duyduğu bilgileri bulmak için yasalar ve geçmiş davalar gibi yasal metinleri hızla analiz etmek için kullanılabilirler. BÜD'ler ayrıca sözleşmeler veya vasiyetnameler gibi yasal belgelerin yazılmasına da yardımcı olabilir. 

İlginç bir şekilde, BÜD'ler sadece araştırma ve taslak oluşturma için değil, aynı zamanda yasal uyumluluğu sağlamak ve iş akışlarını kolaylaştırmak için de değerli araçlardır. Kuruluşlar, potansiyel ihlalleri belirleyerek ve bunları ele almak için önerilerde bulunarak düzenlemelere uymak için BÜD'leri kullanabilir. Sözleşmeleri incelerken, BÜD'ler önemli ayrıntıları vurgulayabilir, riskleri veya hataları belirleyebilir ve değişiklikler önerebilir.

‍

Perakende ve E-ticaret: BÜD'lerle desteklenen yapay zeka sohbet robotları

Bir BÜD, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için geçmiş satın alımlar, göz atma alışkanlıkları ve sosyal medya etkinliği gibi müşteri verilerini analiz edebilir. Bu, ürünler için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmaya yardımcı olur. BÜD'lerle entegre uygulamalar, ürün satın alma konusunda müşterilere rehberlik edebilir, örneğin ürün seçmelerine, sepetlerine eklemelerine ve ödemeyi tamamlamalarına yardımcı olabilir. 

Buna ek olarak, BÜD tabanlı sohbet robotları, ürünler, hizmetler ve gönderim hakkında sık sorulan müşteri sorularına yanıt verebilir. Bu, müşteri hizmetleri temsilcilerinin daha karmaşık sorunlarla ilgilenmesini sağlar. Harika bir örnek, Amazon'un en son yapay zeka sohbet robotu Rufus'tur. Ürün incelemelerinin özetlerini oluşturmak için BÜD'leri kullanır. Rufus ayrıca sahte incelemeleri tespit edebilir ve müşterilere kıyafet beden seçenekleri önerebilir.

Araştırma ve akademide BÜD'ler

BÜD'lerin bir diğer ilginç uygulaması da eğitim sektöründedir. BÜD'ler, öğrencilere yönelik pratik problemleri ve sınavları oluşturarak öğrenmeyi daha etkileşimli hale getirebilir. 

Okul ders kitaplarıyla ince ayar yapıldığında, BÜD'ler kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sağlayarak öğrencilerin kendi hızlarında öğrenmelerine ve zorlandıkları konulara odaklanmalarına olanak tanır. Öğretmenler ayrıca makaleler ve testler gibi öğrenci çalışmalarını notlandırmak için BÜD'lerden yararlanarak zamandan tasarruf edebilir ve öğretimin diğer yönlerine odaklanabilirler. 

Dahası, bu modeller ders kitaplarını ve çalışma materyallerini farklı dillere çevirerek öğrencilerin eğitim içeriklerine kendi ana dillerinde erişmelerine yardımcı olabilir.

‍

Büyük dil modellerinin artıları ve eksileri

BÜD'ler, doğal dili anlayarak, özetleme ve çeviri gibi görevleri otomatikleştirerek ve kodlamaya yardımcı olarak birçok fayda sunar. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri birleştirebilir, karmaşık sorunları çözebilir ve çok dilli iletişimi destekleyebilir, bu da onları birçok sektörde faydalı kılar. 

Ancak, yanlış bilgilerin yayılması riski, gerçekçi ancak yanlış içerik oluşturma konusundaki etik endişeler ve kritik alanlarda zaman zaman ortaya çıkan yanlışlıklar gibi zorluklarla da birlikte gelirler. Buna ek olarak, tek bir modeli eğitmek beş araba kadar karbon üretebileceğinden, önemli bir çevresel etkiye sahiptirler. Avantajlarını bu sınırlamalarla dengelemek, onları sorumlu bir şekilde kullanmanın anahtarıdır.

Önemli çıkarımlar

Büyük dil modelleri, makinelerin insan benzeri metinleri anlamasını ve oluşturmasını kolaylaştırarak üretken yapay zekayı kullanma şeklimizi yeniden şekillendiriyor. İster belge taslağı hazırlamak, ister ürün önermek veya kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturmak olsun, hukuk, perakende ve eğitim gibi sektörlerin daha verimli hale gelmesine yardımcı oluyorlar. 

BÜD'ler, zamandan tasarruf etmek ve görevleri basitleştirmek gibi birçok fayda sunarken, doğruluk sorunları, etik endişeler ve çevresel etki gibi zorluklarla da birlikte gelirler. Bu modeller geliştikçe, günlük yaşamlarımızda ve iş yerlerimizde daha da büyük bir rol oynamaya hazırlanıyorlar.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda otonom sürüşlü arabalardaki ve tarımdaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀