Large language models yani büyük dil modelleri, anında ilgi çekici içerikler oluşturabilen yapay zeka destekli derin öğrenme modelleridir. Geniş metin verileri üzerinde eğitilen bu modeller, insan yaratıcılığını taklit ederken dilbilgisini ve bağlamı anlar. Dil engellerini aşarak ve hızlı bir şekilde yeni içerik üretmek için sonsuz olanaklar sunarak iletişimde devrim yaratır.
Büyük dil modeli ile ilgili gerçekler
- OpenAI’nin GPT modelleri, çok sayıda parametreyle üretken önceden eğitilmiş büyük dil modellerinin en popüler örneğidir.
- Google’ın LLM’si BERT, bağlamı derinlemesine anlamak için çift yönlü eğitiminden yararlanır.
- Google’ın LaMDA’sı, yapay zeka etkileşimlerinde daha doğal ve akıcı diyaloglar hedefleyen LLM’lerin özelleşmiş yönünü temsil eder.
- LLM’lerin çeşitliliğine rağmen OpenAI’nin GPT serisi, dil modeli performansında doğruluk ve çok yönlülük açısından bir ölçüt olmaya devam etmektedir.
- Bir görev için doğru büyük dil modeli, sadece boyuta değil, belirli endüstri gereksinimleri ve kullanım durumlarıyla uyumuna bağlıdır.
Large Language Model (LLM) Nedir?
Large language models yani büyük dil modelleri (LLM’ler), derin öğrenme tekniklerini, özellikle de dönüştürücüler olarak bilinen sinir ağlarının bir alt kümesini kullanan gelişmiş yapay zeka modelleridir.
Büyük dil modeli, dil çevirisi, metin sınıflandırması, duygu analizi, metin oluşturma ve soru cevaplama gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek için dönüştürücüleri kullanır.
LLM’ler çeşitli kaynaklardan alınan büyük miktarda veri kümesi ile eğitilir. Muazzam boyutları onları karakterize eder. En başarılı LLM’lerden bazıları yüz milyarlarca parametreye sahiptir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Büyük Dil Modellerinin Önemi Nedir?
Yapay zeka ve üretken yapay zekadaki ilerleme, bir zamanlar çok zor olduğunu düşündüğümüz şeylerin sınırlarını zorlar. LLM’ler yüz milyarlarca parametre üzerinde eğitilir ve makinelerle insan benzeri bir şekilde etkileşime girmenin önündeki engelleri aşmak için kullanılır.
LLM’ler problem çözmede faydalıdır ve insan benzeri metinler üretmek için kullanıldıkları için iletişimle ilgili görevlerde işletmelere yardımcı olur, bu da onları metin özetleme, dil çevirisi, içerik oluşturma ve duygu analizi gibi görevler için paha biçilmez kılar.
Büyük dil modelleri, insan iletişimi ile makine anlayışı arasındaki boşluğu doldurur. Teknoloji endüstrisinin yanı sıra, LLM uygulamaları, sağlık ve bilim gibi diğer alanlarda da kullanılabilir. Örneğin, DNA dil modelleri (genomik veya nükleotid dil modelleri) DNA dizilerindeki istatistiksel kalıpları tanımlamak için kullanılabilir. LLM’ler ayrıca yapay zeka sohbet robotları veya diyalogsal yapay zeka gibi müşteri hizmetleri/destek işlevleri için de kullanılır.
Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?
Bir LLM’nin iyi performans göstermesi için ilk olarak veri derleme olarak adlandırılan büyük hacimli bir veri üzerinde eğitilmesi gerekir. LLM, dönüştürücü sinir ağı sürecinden geçmeden önce genellikle hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış verilerle eğitilir.
Büyük bir metin derlemesi üzerinde ön eğitimden sonra model o görevle ilgili daha küçük bir veri kümesi üzerinde eğitilerek belirli görevler üzerinde ince ayarlar yapılabilir. LLM eğitimi öncelikle denetimsiz, yarı denetimli veya kendi kendine denetimli öğrenme yoluyla yapılır.
Büyük dil modelleri, sıralı veri analizi yoluyla bağlamı ve anlayışı öğrenen transformatör sinir ağları adı verilen derin öğrenme algoritmaları üzerine inşa edilmiştir.
Transformatör kavramı Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar ve diğer beş yazar tarafından 2017 yılında yayınlanan “Attention Is All You Need” başlıklı makalede tanıtılmıştır.
Transformatör modeli bir kodlayıcı-kod çözücü yapısı kullanır; girdiyi kodlar ve bir çıktı tahmini üretmek için kodunu çözer.
Multi-head self-attention, transformer mimarisinin bir diğer önemli bileşenidir ve modelin belirli bir belirteç için tahminlerde bulunurken girdideki farklı belirteçlerin önemini tartmasına olanak tanır. “Multi-head” özellik, modelin farklı konumlardaki ve soyutlama seviyelerindeki belirteçler arasında farklı ilişkiler öğrenmesini sağlar.
Büyük Dil Modeli Türleri
Yaygın LLM türleri aşağıdaki gibidir:
1. Dil Temsil Modeli
Birçok NLP uygulaması, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış dil temsil modelleri (LRM) üzerine inşa edilmiştir. Bu tür modellere örnek olarak GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve RoBERTa verilebilir. Bu modeller büyük metin derlemleri üzerinde önceden eğitilir ve metin sınıflandırma ve dil üretimi gibi belirli görevler için ince ayar yapılabilir.
2. Sıfır Atış Modeli
Sıfır atış modelleri, belirli eğitim verileri olmadan görevleri yerine getirme yetenekleriyle bilinir. Bu modeller daha önce hiç görmedikleri görevler için genelleme yapabilir ve tahminlerde bulunabilir veya metin oluşturabilir. GPT-3 sıfır atışlı modele bir örnektir. Soruları yanıtlayabilir, dilleri çevirebilir ve minimum ince ayar ile çeşitli görevleri yerine getirebilir.
3. Multimodal Model
LLM’ler başlangıçta metin içeriği için tasarlanmıştır. Ancak multimodal modeller hem metin hem de görüntü verileriyle çalışır. Bu modeller, farklı modaliteler arasında içeriği anlamak ve oluşturmak için tasarlanmıştır. Örneğin, OpenAI’nin CLIP’i, metni görüntülerle ilişkilendirebilen ve bunun tersini yapabilen çok modlu bir modeldir, bu da onu görüntü altyazısı ve metin tabanlı görüntü alma gibi görevler için kullanışlı hale getirir.
4. İnce Ayarlı veya Alana Özel Modeller
Önceden eğitilmiş dil temsil modelleri çok yönlü olmakla birlikte, belirli görevler veya alanlar için her zaman en iyi performansı göstermeyebilir. İnce ayarlı modeller, belirli alanlardaki performanslarını artırmak için alana özgü veriler üzerinde ek eğitimden geçirilmiştir. Örneğin, bir GPT-3 modeli, alana özgü bir tıbbi sohbet robotu oluşturmak veya tıbbi teşhise yardımcı olmak için tıbbi veriler üzerinde ince ayar yapılabilir.
Büyük Dil Modellerinin Arkasındaki Amaç Nedir?
LLM’ler hala geliştirilme aşamasında olsa da, kullanıcılara çeşitli görevlerde yardımcı olabilir ve eğitim, sağlık, müşteri hizmetleri ve eğlence dahil olmak üzere çeşitli alanlarda ihtiyaçlarına hizmet edebilirler. LLM’lerin yaygın amaçlarından bazıları aşağıdakileri içerir:
- Dil çevirisi
- Kod ve metin oluşturma
- Soru cevaplama
- Eğitim ve öğretim
- Müşteri hizmetleri
- Hukuki araştırma ve analiz
- Bilimsel araştırma ve keşif
LLM ve Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?
Yapay zeka (AI) söz konusu olduğunda, bunu çok çeşitli teknolojileri ve uygulamaları kapsayan büyük bir şemsiye olarak düşünebilirsiniz. Yapay zeka, veri girdilerine dayalı olarak öğrenme, problem çözme ve karar verme yeteneğine sahip makineler veya yazılımlar oluşturmakla ilgilidir.
Büyük dil modellerine (LLM’ler) gelince, bunlar insan benzeri metinleri anlamaya ve üretmeye odaklanan belirli bir yapay zeka türüdür. GPT gibi LLM’ler, çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda metin verisi kullanılarak milyarlarca parametre üzerinde eğitilmiştir. Giriş dizilerini verimli bir şekilde işlemek için dikkat mekanizmalarına sahip dönüştürücü modeller gibi derin öğrenme tekniklerini kullanır.
Kısacası, yapay zeka birden fazla alanda insan zekasını taklit etmek için tasarlanmış geniş bir teknoloji harikası dizisini kapsarken, LLM’ler öncelikle doğal dil işleme görevlerinde uzmanlaşmaya odaklanan özel alt kümelerdir.
NLP ve LLM Arasındaki Fark Nedir?
NLP veya doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Metin analizi, duygu algılama, makine çevirisi ve diyalog sistemleri gibi çeşitli görevleri içerir. NLP, doğal dillerde iletişimi mümkün kılarak insanlar ve makineler arasındaki boşluğu doldurmayı amaçlar.
Öte yandan, LLM’ler veya büyük dil modelleri, özellikle üst düzey NLP görevleri için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka modelleridir. Bu modeller, dikkat mekanizmalarına sahip dönüştürücü mimarileri gibi derin öğrenme teknikleri kullanılarak büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. LLM’ler, milyarlarca parametreyi etkili bir şekilde işleme yetenekleri sayesinde bağlamı geleneksel NLP yöntemlerinden daha iyi kavrayabilir.
Büyük Dil Modellerine vs Üretken Yapay Zeka Nedir?
Üretken yapay zeka, görüntü, metin, müzik ve hatta videolar gibi yeni içerikler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka dalıdır. Eğitim verilerinden öğrendikleri kalıplara ve yapılara dayalı olarak çıktılar üretebilen algoritmaları içerir. Bazı popüler üretken yapay zeka teknikleri arasında Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) ve Recurrent Neural Networks (RNNs) bulunmaktadır.
Büyük dil modelleri (LLM’ler), insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda uzmanlaşmış özel bir üretken yapay zeka türüdür. Bu modeller gramer, bağlam, stil varyasyonları ve diğer dilsel nüansları öğrenmek için büyük miktarda metin verisi kullanılarak eğitilir. LLM’ler, girdi dizilerini etkili bir şekilde işlemek için dikkat mekanizmalarına sahip dönüştürücü mimarileri gibi gelişmiş derin öğrenme tekniklerini kullanır.
En İyi 5 Büyük Dil Modeli
Aşağıda öne çıkan yedi önemli LLM’yi bulabilirsiniz:
1. OpenAI GPT
LLM arenasında oldukça popüler olan GPT, OpenAI tarafından geliştirilen büyük bir dil modelidir. İlk versiyonu 2018 yılında yayınlanmıştır. Çeşitli internet metinleri üzerinde eğitilmiştir ve belirli bir kelime dizisindeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek tutarlı, bağlamsal olarak alakalı cümleler oluşturabilir. 2020’de piyasaya sürülen GPT-3, 175 milyar parametreye sahipti ve incelikli talimatlara dayalı olarak oldukça ikna edici, insan benzeri metin ve kod üreten ilk modeldi.
2022’nin sonlarında OpenAI, GPT 3.5’i temel alan ve RLHF ile geliştirilmiş ChatGPT’yi piyasaya sürdü. ChatGPT, doğal dil komutlarına dayalı olarak insan benzeri çıktılar üretme becerisi açısından devrim niteliğindeydi. Nisan 2023’te OpenAI, şu anda ChatGPT hizmetinin bir parçası olarak ve ayrıca doğrudan API aracılığıyla kullanılabilen en yetenekli modeli olan GPT-4’ü piyasaya sürdü. GPT-4, çıktılarının kalitesi, doğruluğu ve bağlamsal uygunluğu açısından GPT 3.5’in yeteneklerini önemli ölçüde aşmaktadır.
2. Anthropic Claude
Claude, aynı anda 100 bin jetona kadar işlem yapabilen etkileyici bir bağlam penceresine sahiptir. Bu özellik, işletmelerin uzun belgeleri kolaylıkla işlemesini sağlayarak kapsamlı metin analizi ve anlama için ideal hale getirir.
3. Meta LLaMA
LLaMA belirli koşullar altında hem araştırma hem de ticari amaçlar için erişilebilirdir. Bu da yapay zekanın demokratikleşmesine yönelik ilerlemeyi temsil etmektedir. Bununla birlikte, ticari olarak ince ayarlanmış modeller, kapsamlı optimizasyonları nedeniyle genellikle bu modeli aşmaktadır.
4. Microsoft Research ORCA
Orca, Microsoft tarafından geliştirilen ve 13 milyar parametreye sahip Meta LLaMA modelinin bir varyantına dayanan bir LLM’dir. Kompakt boyutu, basit bir dizüstü bilgisayarda çalışmasını sağlar. Orca modeli, geleneksel büyük dil modelleri tarafından kullanılan mantık işleme yöntemlerini kopyalayarak mevcut açık kaynak modellerini aşmak üzere tasarlanmıştır. Çok daha az parametre ile Orca, GPT-4’ün performans seviyeleri ile rekabet eder ve çeşitli görevlerde GPT-3.5’e eşittir.
5. Cohere
Kökleri transformatör araştırmalarına dayanan Cohere’in LLM’si işletmeler için çok yönlü ve kullanımı kolay bir çözümdür. Farklı sektörlerdeki işletmeler için pratik dil işleme yetenekleri sunmaya odaklanır.
Projelerinize veya işletmenizin ihtiyaçlarına uygun bir LLM seçerken, popülerliğe göre seçim yapmayı değil, aynı zamanda hedeflediğiniz kullanım durumlarına göre özel olarak uyarlanmış bir LLM bulmanız gerekir. Bazı durumlarda birden fazla tamamlayıcı büyük dil modeli kullanmak, etkili bir şekilde birleştirildiklerinde aralarındaki potansiyel sinerjiyi ortaya çıkarmak açısından faydalı olabilir.
6. Bert
BERT, Google tarafından geliştirilen bir modeldir. Bir kelimenin yalnızca solundaki bağlamı dikkate alan GPT’nin aksine BERT her iki tarafa da bakar. Bu çift yönlü yaklaşım, BERT’in bir kelimenin bağlamını daha iyi anlamasını sağlayarak dili anlama ve üretme performansını artırır. BERT, soru yanıtlama ve dil çıkarımı da dahil olmak üzere çeşitli NLP görevlerinde önemli bir oyuncu olmuştur. Birkaç yıldır Google Arama motorunun temel bir parçası olmuştur.
7. PaLM
PaLM, yapay zeka sohbet robotu Bard’a güç veren 540 milyar parametreden oluşan dönüştürücü tabanlı bir modeldir. Kodlama, matematik, sınıflandırma ve soru-yanıt etkinlikleri gibi akıl yürütme görevlerini yerine getirmek üzere tasarlanan bu model, Google’ın makine öğrenimi için özel donanımı olan çok sayıda TPU 4 Pod’da eğitilmiştir. PaLM modeli karmaşık görevleri daha yönetilebilir alt görevlere ayırma yeteneğine sahiptir.
PaLM adı, Google’ın Pathways araştırma projesinden gelmektedir ve çok çeşitli uygulamalara hitap eden bir ana model oluşturmaya çalışmaktadır. PaLM’nin hassasiyete göre ayarlanmış birkaç yinelemesi vardır. Med-PaLM 2, yaşam bilimleri ve tıbbi bilgiler için uyarlanırken Sec-PaLM, hızlandırılmış tehdit analizine yardımcı olan siber güvenlik uygulaması için tasarlanmıştır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Hangi LLM Türü En İyisidir?
En iyi LLM’yi seçmek çeşitli faktörlere ve farklı nişlerdeki özel kullanım durumlarına bağlıdır. Farklı senaryolar için hangi LLM türünün uygun olabileceğini anlamanıza yardımcı olacak bazı örnekler aşağıda verilmiştir:
1. İçerik oluşturma
Birincil hedefiniz yüksek kaliteli metin oluşturmaksa GPT veya Cohere Technologies’in modeli gibi modeller yaratıcı ve tutarlı çıktılar sağlayabilir.
2. Müşteri destek sohbet robotları
Müşteri sorularını etkili bir şekilde ele alan diyalogsal yapay zeka sistemleri oluşturmak için LaMDA veya OpenAI’nin ChatGPT’si, doğal etkileşimlere odaklanmaları nedeniyle iyi bir seçim olabilir.
3. Pazarlamada duygu analizi
BERT tabanlı modeller, sosyal medya gönderilerinden veya ürün incelemelerinden duygu tespiti gibi görevlerde başarılı olabilir ve işletmelerin veri odaklı kararlar almasına yardımcı olabilir.
4. Yasal belge analizi
Yasal dil işleme konusunda uzmanlaşmış ince ayarlı LLM’ler sözleşmeler, içtihat araştırması veya uyumluluk kontrolleri ile uğraşırken daha iyi performans sunabilir.
5. Tıbbi bilgi çıkarımı
Alana özgü bilginin çok önemli olduğu sağlık hizmetleri ortamlarında, tıbbi dili anlamak için uyarlanmış bir LLM kullanmak, hasta kayıtlarını veya bilimsel literatürü analiz ederken daha doğru sonuçlar verir.
6. Kod üretimi ve programlama yardımı
GPT gibi modeller, doğal dil tanımlamalarına dayalı kod parçacıkları üretme konusunda dikkate değer yetenekler göstermiştir, bu da onları kodlama yardımı arayan geliştiriciler için değerli araçlar haline getirmektedir.
7. Dil çeviri hizmetleri
Bazı büyük dil modelleri makine çevirisi görevlerinde iyi performans gösterir. Özellikle çok dilli uygulamalar için ince ayarlanmış bir model seçmek, ilgili dil çiftleri arasında çeviri kalitesini artıracaktır.
Özetle diyebiliriz ki, büyük dil modelleri yapay zekada dönüştürücü bir sıçramayı temsil eder ve dille ilgili süreçleri otomatikleştirerek endüstrilerde devrim yaratır.
Büyük dil modellerinin çok yönlülüğü ve insan benzeri metin oluşturma yetenekleri, sohbet robotları ve içerik oluşturmadan çeviri ve özetlemeye kadar teknolojiyle etkileşim şeklimizi yeniden şekillendirir. Bununla birlikte, büyük dil modellerinin kullanımı, eğitim verilerindeki önyargılar, potansiyel kötüye kullanım ve eğitimlerinin gizlilik hususları gibi etik kaygıları da beraberinde getirir.
