Büyük Dil Modeli (LLM)

Tanım

Büyük Dil Modeli temelde sofistike bir sinir ağıdır (NN), tipik olarak"Attention Is All You Need" adlı etkili makalede tanıtılan Transformer mimarisine dayanır. LLM'deki "büyük", eğitim sırasında ayarlanan ve milyarlardan trilyonlara kadar değişebilen çok sayıda parametreyiifade eder. Genel olarak, daha yüksek parametre sayısı modelin verilerden daha karmaşık örüntüler öğrenmesini sağlar.

LLM'ler bu kalıpları internetten, kitaplardan ve genellikle Büyük Veri olarak adlandırılan diğer kaynaklardan toplanan devasa metin derlemleri üzerinde denetimsiz öğrenme yoluyla öğrenir. Bu süreç dilbilgisi, gerçekler, muhakeme yetenekleri ve hatta ton ve stil gibi nüansları kavramalarına yardımcı olur, ancak eğitim verilerinde bulunan önyargıları öğrenmelerine de yol açabilir. Eğitim sırasında geliştirilen temel bir yetenek, bir cümledeki sonraki kelimeleri tahmin etmektir. Bu tahmin yeteneği, metin oluşturma, dil modelleme ve soru yanıtlama gibi daha karmaşık görevlerin temelini oluşturur.

İyi bilinen örnekler arasında OpenAI 'den GPT serisi (G PT-4 gibi), Meta AI'd an Llama 3 gibi Llama modelleri, Google DeepMind'dan Gemini ve Anthropic.

Uygulamalar

LLM'lerin çok yönlülüğü, farklı alanlara uygulanabilmelerini sağlar. İşte iki somut örnek:

• Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka: LLM'ler birçok gelişmiş sohbet robotunun ve sanal asistanın arkasındaki motorlardır. Bu sistemlerin kullanıcı sorgularını anlamasını, konuşmalarda bağlamı korumasını ve kulağa doğal gelen yanıtlar üretmesini sağlarlar. Bunun en iyi örneği, ayrıntılı diyaloglara girmek, takip eden soruları yanıtlamak ve hatta hataları kabul etmek için LLM'leri kullanan OpenAI' nin ChatGPT'sidir.
• İçerik Oluşturma ve Özetleme: LLM'ler makaleler, e-postalar, pazarlama metinleri ve yaratıcı yazılar da dahil olmak üzere çeşitli yazılı içerik türlerinin oluşturulmasında insanlara yardımcı olabilir. Ayrıca Metin Özetleme konusunda da beceriklidirler, uzun belgeleri kısa ve öz özetlere dönüştürerek aşırı bilgi yüküyle mücadeleye yardımcı olurlar. Jasper ve Microsoft Copilot gibi araçlar bu amaçlar için LLM'lerden yararlanır.

Anahtar Kavramlar

LLM'leri anlamak, birkaç ilgili kavrama aşina olmayı gerektirir:

• Temel Modelleri: LLM'ler genellikle temel modeller olarak kabul edilir çünkü geniş veriler üzerinde eğitilirler ve sıfırdan eğitilmelerine gerek kalmadan çok çeşitli alt görevler için uyarlanabilirler (veya ince ayar yapabilirler).
• Dikkat Mekanizmaları: Özellikle kendi kendine dikkat mekanizmaları, modelin belirli bir kelimeyi işlerken girdi dizisindeki farklı kelimelerin (belirteçlerin) önemini tartmasına olanak tanır. Bu, metin içindeki bağlamı ve ilişkileri anlamak için çok önemlidir.
• Hızlı Mühendislik: Bu, bir LLM'yi istenen çıktıyı üretmeye yönlendirmek için etkili girdi istemleri tasarlama sanatı ve bilimi anlamına gelir. İpucunun kalitesi, yanıtın doğruluğunu ve alaka düzeyini önemli ölçüde etkiler. Düşünce zinciri yönlendirmesi gibi teknikler karmaşık görevlerde muhakemeyi geliştirmeye yardımcı olur.
• Tokenizasyon: LLM'ler metni işlemeden önce onu belirteç adı verilen daha küçük birimlere ayırır. Bu belirteçler kelimeler, alt kelimeler veya karakterler olabilir. Tokenizasyon, ham metni modelin anlayabileceği sayısal bir formata dönüştürür. Gibi platformlar Hugging Face farklı tokenleştirme stratejileri hakkında araçlar ve bilgiler sağlar.

LLM'ler ve Bilgisayarla Görme Modelleri

LLM'ler dil görevlerinde başarılı olsalar da, öncelikle Bilgisayarla Görme (CV) için tasarlanmış modellerden önemli ölçüde farklıdırlar. CV modelleri, örneğin Ultralytics YOLO modeller (örn, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 ve YOLO11), görüntülerden veya videolardan görsel bilgileri yorumlamak için uzmanlaşmıştır. Görevleri arasında nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu bulunmaktadır.

Ancak, Çok Modlu Modellerin ve Görme Dili Modellerinin (VLM'ler) yükselişiyle sınırlar bulanıklaşıyor. OpenAI'nin GPT-4o 'su veya Google'ın Gemini'si gibi bu modeller, farklı modaliteler (örneğin metin ve görüntüler) arasında anlayışı entegre ederek görüntüleri tanımlama veya görsel içerikle ilgili soruları yanıtlama gibi görevleri mümkün kılıyor.

Ultralytics HUB gibi platformlar, görme görevleri için olanlar da dahil olmak üzere çeşitli YZ modellerini eğitmek ve dağıtmak için araçlar ve altyapı sağlayarak çeşitli YZ uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırır. LLM'ler ve diğer YZ modelleri daha güçlü hale geldikçe, YZ Etiği, algoritmik önyargı ve veri gizliliği ile ilgili hususlar giderek daha önemli hale gelmektedir. YZ kavramları ve model karşılaştırmaları hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics belgelerini ve model karşılaştırma sayfalarını keşfedin.