{"id":4129,"date":"2024-01-11T08:59:49","date_gmt":"2024-01-11T08:59:49","guid":{"rendered":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?p=4129"},"modified":"2024-01-20T10:20:47","modified_gmt":"2024-01-20T10:20:47","slug":"large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/","title":{"rendered":"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri"},"content":{"rendered":"<p>Large language models yani b\u00fcy\u00fck dil modelleri, an\u0131nda ilgi \u00e7ekici i\u00e7erikler olu\u015fturabilen yapay zeka destekli derin \u00f6\u011frenme modelleridir. Geni\u015f metin verileri \u00fczerinde e\u011fitilen bu modeller, insan yarat\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 taklit ederken dilbilgisini ve ba\u011flam\u0131 anlar. Dil engellerini a\u015farak ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde yeni i\u00e7erik \u00fcretmek i\u00e7in sonsuz olanaklar sunarak ileti\u015fimde devrim yarat\u0131r.<\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modeli-ile-ilgili-gercekler\"><strong>B\u00fcy\u00fck dil modeli ile ilgili ger\u00e7ekler<\/strong><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/gpt-4-nedir-gpt-3-ile-gpt-4-arasindaki-farklar\/\">OpenAI&#8217;nin GPT modelleri<\/a>, \u00e7ok say\u0131da parametreyle \u00fcretken \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f b\u00fcy\u00fck dil modellerinin en pop\u00fcler \u00f6rne\u011fidir.<\/li>\n<li>Google&#8217;\u0131n LLM&#8217;si BERT, ba\u011flam\u0131 derinlemesine anlamak i\u00e7in \u00e7ift y\u00f6nl\u00fc e\u011fitiminden yararlan\u0131r.<\/li>\n<li>Google&#8217;\u0131n LaMDA&#8217;s\u0131, yapay zeka etkile\u015fimlerinde daha do\u011fal ve ak\u0131c\u0131 diyaloglar hedefleyen LLM&#8217;lerin \u00f6zelle\u015fmi\u015f y\u00f6n\u00fcn\u00fc temsil eder.<\/li>\n<li>LLM&#8217;lerin \u00e7e\u015fitlili\u011fine ra\u011fmen OpenAI&#8217;nin GPT serisi, dil modeli performans\u0131nda do\u011fruluk ve \u00e7ok y\u00f6nl\u00fcl\u00fck a\u00e7\u0131s\u0131ndan bir \u00f6l\u00e7\u00fct olmaya devam etmektedir.<\/li>\n<li>Bir g\u00f6rev i\u00e7in do\u011fru b\u00fcy\u00fck dil modeli, sadece boyuta de\u011fil, belirli end\u00fcstri gereksinimleri ve kullan\u0131m durumlar\u0131yla uyumuna ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"large-language-model-llm-nedir\"><strong>Large Language Model (LLM) Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>Large language models yani b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM&#8217;ler), derin \u00f6\u011frenme tekniklerini, \u00f6zellikle de d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fcler olarak bilinen\u00a0<a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/sinir-aglari-nedir-sinir-aglari-nasil-calisir\/\">sinir a\u011flar\u0131n\u0131n<\/a>\u00a0bir alt k\u00fcmesini kullanan geli\u015fmi\u015f yapay zeka modelleridir.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modeli, dil \u00e7evirisi, metin s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131, duygu analizi, metin olu\u015fturma ve soru cevaplama gibi\u00a0<a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/nlp-natural-language-processing\/\">do\u011fal dil i\u015fleme<\/a>\u00a0(NLP) g\u00f6revlerini ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fcleri kullan\u0131r.<\/p>\n<p>LLM&#8217;ler \u00e7e\u015fitli kaynaklardan al\u0131nan b\u00fcy\u00fck miktarda veri k\u00fcmesi ile e\u011fitilir. Muazzam boyutlar\u0131 onlar\u0131 karakterize eder. En ba\u015far\u0131l\u0131 LLM&#8217;lerden baz\u0131lar\u0131 y\u00fcz milyarlarca parametreye sahiptir.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in <\/span><a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/cloud\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modellerinin-onemi-nedir\"><strong>B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin \u00d6nemi Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>Yapay zeka ve \u00fcretken yapay zekadaki ilerleme, bir zamanlar \u00e7ok zor oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz \u015feylerin s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 zorlar. LLM&#8217;ler y\u00fcz milyarlarca parametre \u00fczerinde e\u011fitilir ve makinelerle insan benzeri bir \u015fekilde etkile\u015fime girmenin \u00f6n\u00fcndeki engelleri a\u015fmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>LLM&#8217;ler problem \u00e7\u00f6zmede faydal\u0131d\u0131r ve insan benzeri metinler \u00fcretmek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131klar\u0131 i\u00e7in ileti\u015fimle ilgili g\u00f6revlerde i\u015fletmelere yard\u0131mc\u0131 olur, bu da onlar\u0131 metin \u00f6zetleme, dil \u00e7evirisi, i\u00e7erik olu\u015fturma ve duygu analizi gibi g\u00f6revler i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez k\u0131lar.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modelleri, insan ileti\u015fimi ile makine anlay\u0131\u015f\u0131 aras\u0131ndaki bo\u015flu\u011fu doldurur. Teknoloji end\u00fcstrisinin yan\u0131 s\u0131ra, LLM uygulamalar\u0131, sa\u011fl\u0131k ve bilim gibi di\u011fer alanlarda da kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, DNA dil modelleri (genomik veya n\u00fckleotid dil modelleri) DNA dizilerindeki istatistiksel kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131labilir. LLM&#8217;ler ayr\u0131ca yapay zeka sohbet robotlar\u0131 veya diyalogsal yapay zeka gibi m\u00fc\u015fteri hizmetleri\/destek i\u015flevleri i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modelleri-nasil-calisir\"><strong>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/h2>\n<p>Bir LLM&#8217;nin iyi performans g\u00f6stermesi i\u00e7in ilk olarak veri derleme olarak adland\u0131r\u0131lan b\u00fcy\u00fck hacimli bir veri \u00fczerinde e\u011fitilmesi gerekir. LLM, d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc sinir a\u011f\u0131 s\u00fcrecinden ge\u00e7meden \u00f6nce genellikle hem yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f hem de yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerle e\u011fitilir.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck bir metin derlemesi \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitimden sonra model o g\u00f6revle ilgili daha k\u00fc\u00e7\u00fck bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde e\u011fitilerek belirli g\u00f6revler \u00fczerinde ince ayarlar yap\u0131labilir. LLM e\u011fitimi \u00f6ncelikle denetimsiz, yar\u0131 denetimli veya kendi kendine denetimli \u00f6\u011frenme yoluyla yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modelleri, s\u0131ral\u0131 veri analizi yoluyla ba\u011flam\u0131 ve anlay\u0131\u015f\u0131 \u00f6\u011frenen transformat\u00f6r sinir a\u011flar\u0131 ad\u0131 verilen derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015ftir.<\/p>\n<p>Transformat\u00f6r kavram\u0131 Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar ve di\u011fer be\u015f yazar taraf\u0131ndan 2017 y\u0131l\u0131nda yay\u0131nlanan &#8220;Attention Is All You Need&#8221; ba\u015fl\u0131kl\u0131 makalede tan\u0131t\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n<p>Transformat\u00f6r modeli bir kodlay\u0131c\u0131-kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fc yap\u0131s\u0131 kullan\u0131r; girdiyi kodlar ve bir \u00e7\u0131kt\u0131 tahmini \u00fcretmek i\u00e7in kodunu \u00e7\u00f6zer.<\/p>\n<p>Multi-head self-attention, transformer mimarisinin bir di\u011fer \u00f6nemli bile\u015fenidir ve modelin belirli bir belirte\u00e7 i\u00e7in tahminlerde bulunurken girdideki farkl\u0131 belirte\u00e7lerin \u00f6nemini tartmas\u0131na olanak tan\u0131r. &#8220;Multi-head&#8221; \u00f6zellik, modelin farkl\u0131 konumlardaki ve soyutlama seviyelerindeki belirte\u00e7ler aras\u0131nda farkl\u0131 ili\u015fkiler \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modeli-turleri\"><strong>B\u00fcy\u00fck Dil Modeli T\u00fcrleri<\/strong><\/h2>\n<p>Yayg\u0131n LLM t\u00fcrleri a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/p>\n<h3 id=\"1-dil-temsil-modeli\"><strong>1. Dil Temsil Modeli<\/strong><\/h3>\n<p>Bir\u00e7ok NLP uygulamas\u0131, insan dilini anlamak ve \u00fcretmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f dil temsil modelleri (LRM) \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015ftir. Bu t\u00fcr modellere \u00f6rnek olarak GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve RoBERTa verilebilir. Bu modeller b\u00fcy\u00fck metin derlemleri \u00fczerinde \u00f6nceden e\u011fitilir ve metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve dil \u00fcretimi gibi belirli g\u00f6revler i\u00e7in ince ayar yap\u0131labilir.<\/p>\n<h3 id=\"2-sifir-atis-modeli\"><strong>2. S\u0131f\u0131r At\u0131\u015f Modeli<\/strong><\/h3>\n<p>S\u0131f\u0131r at\u0131\u015f modelleri, belirli e\u011fitim verileri olmadan g\u00f6revleri yerine getirme yetenekleriyle bilinir. Bu modeller daha \u00f6nce hi\u00e7 g\u00f6rmedikleri g\u00f6revler i\u00e7in genelleme yapabilir ve tahminlerde bulunabilir veya metin olu\u015fturabilir. GPT-3 s\u0131f\u0131r at\u0131\u015fl\u0131 modele bir \u00f6rnektir. Sorular\u0131 yan\u0131tlayabilir, dilleri \u00e7evirebilir ve minimum ince ayar ile \u00e7e\u015fitli g\u00f6revleri yerine getirebilir.<\/p>\n<h3 id=\"3-multimodal-model\"><strong>3. Multimodal Model<\/strong><\/h3>\n<p>LLM&#8217;ler ba\u015flang\u0131\u00e7ta metin i\u00e7eri\u011fi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Ancak multimodal modeller hem metin hem de g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verileriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu modeller, farkl\u0131 modaliteler aras\u0131nda i\u00e7eri\u011fi anlamak ve olu\u015fturmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, OpenAI&#8217;nin CLIP&#8217;i, metni g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerle ili\u015fkilendirebilen ve bunun tersini yapabilen \u00e7ok modlu bir modeldir, bu da onu g\u00f6r\u00fcnt\u00fc altyaz\u0131s\u0131 ve metin tabanl\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc alma gibi g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 hale getirir.<\/p>\n<h3 id=\"4-ince-ayarli-veya-alana-ozel-modeller\"><strong>4. \u0130nce Ayarl\u0131 veya Alana \u00d6zel Modeller<\/strong><\/h3>\n<p>\u00d6nceden e\u011fitilmi\u015f dil temsil modelleri \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc olmakla birlikte, belirli g\u00f6revler veya alanlar i\u00e7in her zaman en iyi performans\u0131 g\u00f6stermeyebilir. \u0130nce ayarl\u0131 modeller, belirli alanlardaki performanslar\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in alana \u00f6zg\u00fc veriler \u00fczerinde ek e\u011fitimden ge\u00e7irilmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, bir GPT-3 modeli, alana \u00f6zg\u00fc bir t\u0131bbi sohbet robotu olu\u015fturmak veya t\u0131bbi te\u015fhise yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in t\u0131bbi veriler \u00fczerinde ince ayar yap\u0131labilir.<\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modellerinin-arkasindaki-amac-nedir\"><strong>B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin Arkas\u0131ndaki Ama\u00e7 Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>LLM&#8217;ler hala geli\u015ftirilme a\u015famas\u0131nda olsa da, kullan\u0131c\u0131lara \u00e7e\u015fitli g\u00f6revlerde yard\u0131mc\u0131 olabilir ve e\u011fitim, sa\u011fl\u0131k, m\u00fc\u015fteri hizmetleri ve e\u011flence dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli alanlarda ihtiya\u00e7lar\u0131na hizmet edebilirler. LLM&#8217;lerin yayg\u0131n ama\u00e7lar\u0131ndan baz\u0131lar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131dakileri i\u00e7erir:<\/p>\n<ul>\n<li>Dil \u00e7evirisi<\/li>\n<li>Kod ve metin olu\u015fturma<\/li>\n<li>Soru cevaplama<\/li>\n<li>E\u011fitim ve \u00f6\u011fretim<\/li>\n<li>M\u00fc\u015fteri hizmetleri<\/li>\n<li>Hukuki ara\u015ft\u0131rma ve analiz<\/li>\n<li>Bilimsel ara\u015ft\u0131rma ve ke\u015fif<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"llm-ve-yapay-zeka-arasindaki-fark-nedir\"><strong>LLM ve Yapay Zeka Aras\u0131ndaki Fark Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>Yapay zeka (AI) s\u00f6z konusu oldu\u011funda, bunu \u00e7ok \u00e7e\u015fitli teknolojileri ve uygulamalar\u0131 kapsayan b\u00fcy\u00fck bir \u015femsiye olarak d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. Yapay zeka, veri girdilerine dayal\u0131 olarak \u00f6\u011frenme, problem \u00e7\u00f6zme ve karar verme yetene\u011fine sahip makineler veya yaz\u0131l\u0131mlar olu\u015fturmakla ilgilidir.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modellerine (LLM&#8217;ler) gelince, bunlar insan benzeri metinleri anlamaya ve \u00fcretmeye odaklanan belirli bir yapay zeka t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. GPT gibi LLM&#8217;ler, \u00e7e\u015fitli kaynaklardan gelen b\u00fcy\u00fck miktarda metin verisi kullan\u0131larak milyarlarca parametre \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015ftir. Giri\u015f dizilerini verimli bir \u015fekilde i\u015flemek i\u00e7in dikkat mekanizmalar\u0131na sahip d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc modeller gibi derin \u00f6\u011frenme tekniklerini kullan\u0131r.<\/p>\n<p>K\u0131sacas\u0131, yapay zeka birden fazla alanda insan zekas\u0131n\u0131 taklit etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f geni\u015f bir teknoloji harikas\u0131 dizisini kapsarken, LLM&#8217;ler \u00f6ncelikle do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revlerinde uzmanla\u015fmaya odaklanan \u00f6zel alt k\u00fcmelerdir.<\/p>\n<h2 id=\"nlp-ve-llm-arasindaki-fark-nedir\"><strong>NLP ve LLM Aras\u0131ndaki Fark Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>NLP veya do\u011fal dil i\u015fleme, bilgisayarlar\u0131n insan dilini anlamas\u0131n\u0131, yorumlamas\u0131n\u0131 ve \u00fcretmesini sa\u011flamaya odaklanan yapay zekan\u0131n (AI) bir alt alan\u0131d\u0131r. Metin analizi, duygu alg\u0131lama, makine \u00e7evirisi ve diyalog sistemleri gibi \u00e7e\u015fitli g\u00f6revleri i\u00e7erir. NLP, do\u011fal dillerde ileti\u015fimi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131larak insanlar ve makineler aras\u0131ndaki bo\u015flu\u011fu doldurmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n<p>\u00d6te yandan, LLM&#8217;ler veya b\u00fcy\u00fck dil modelleri, \u00f6zellikle \u00fcst d\u00fczey NLP g\u00f6revleri i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f geli\u015fmi\u015f yapay zeka modelleridir. Bu modeller, dikkat mekanizmalar\u0131na sahip d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc mimarileri gibi derin \u00f6\u011frenme teknikleri kullan\u0131larak b\u00fcy\u00fck miktarda metin verisi \u00fczerinde e\u011fitilir. LLM&#8217;ler, milyarlarca parametreyi etkili bir \u015fekilde i\u015fleme yetenekleri sayesinde ba\u011flam\u0131 geleneksel NLP y\u00f6ntemlerinden daha iyi kavrayabilir.<\/p>\n<h2 id=\"buyuk-dil-modellerine-vs-uretken-yapay-zeka-nedir\"><strong>B\u00fcy\u00fck Dil Modellerine vs \u00dcretken Yapay Zeka Nedir?<\/strong><\/h2>\n<p>\u00dcretken yapay zeka, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, metin, m\u00fczik ve hatta videolar gibi yeni i\u00e7erikler olu\u015fturmaya odaklanan bir yapay zeka dal\u0131d\u0131r. E\u011fitim verilerinden \u00f6\u011frendikleri kal\u0131plara ve yap\u0131lara dayal\u0131 olarak \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilen algoritmalar\u0131 i\u00e7erir. Baz\u0131 pop\u00fcler \u00fcretken yapay zeka teknikleri aras\u0131nda Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) ve Recurrent Neural Networks (RNNs) bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM&#8217;ler), insan benzeri metinleri anlama ve \u00fcretme konusunda uzmanla\u015fm\u0131\u015f \u00f6zel bir \u00fcretken yapay zeka t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Bu modeller gramer, ba\u011flam, stil varyasyonlar\u0131 ve di\u011fer dilsel n\u00fcanslar\u0131 \u00f6\u011frenmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda metin verisi kullan\u0131larak e\u011fitilir. LLM&#8217;ler, girdi dizilerini etkili bir \u015fekilde i\u015flemek i\u00e7in dikkat mekanizmalar\u0131na sahip d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc mimarileri gibi geli\u015fmi\u015f derin \u00f6\u011frenme tekniklerini kullan\u0131r.<\/p>\n<h2 id=\"en-iyi-5-buyuk-dil-modeli\"><strong>En \u0130yi 5 B\u00fcy\u00fck Dil Modeli\u00a0<\/strong><\/h2>\n<p>A\u015fa\u011f\u0131da \u00f6ne \u00e7\u0131kan yedi \u00f6nemli LLM\u2019yi bulabilirsiniz:<\/p>\n<h3 id=\"1-openai-gpt\"><strong>1. OpenAI GPT<\/strong><\/h3>\n<p>LLM arenas\u0131nda olduk\u00e7a pop\u00fcler olan GPT, OpenAI taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen b\u00fcy\u00fck bir dil modelidir. \u0130lk versiyonu 2018 y\u0131l\u0131nda yay\u0131nlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00c7e\u015fitli internet metinleri \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015ftir ve belirli bir kelime dizisindeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek tutarl\u0131, ba\u011flamsal olarak alakal\u0131 c\u00fcmleler olu\u015fturabilir. 2020&#8217;de piyasaya s\u00fcr\u00fclen GPT-3, 175 milyar parametreye sahipti ve incelikli talimatlara dayal\u0131 olarak olduk\u00e7a ikna edici, insan benzeri metin ve kod \u00fcreten ilk modeldi.<\/p>\n<p>2022&#8217;nin sonlar\u0131nda OpenAI, GPT 3.5&#8217;i temel alan ve RLHF ile geli\u015ftirilmi\u015f ChatGPT&#8217;yi piyasaya s\u00fcrd\u00fc. ChatGPT, do\u011fal dil komutlar\u0131na dayal\u0131 olarak insan benzeri \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretme becerisi a\u00e7\u0131s\u0131ndan devrim niteli\u011findeydi. Nisan 2023&#8217;te OpenAI, \u015fu anda ChatGPT hizmetinin bir par\u00e7as\u0131 olarak ve ayr\u0131ca do\u011frudan API arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kullan\u0131labilen en yetenekli modeli olan GPT-4&#8217;\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc. GPT-4, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n kalitesi, do\u011frulu\u011fu ve ba\u011flamsal uygunlu\u011fu a\u00e7\u0131s\u0131ndan GPT 3.5&#8217;in yeteneklerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde a\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"2-anthropic-claude\"><strong>2. Anthropic Claude<\/strong><\/h3>\n<p>Claude, ayn\u0131 anda 100 bin jetona kadar i\u015flem yapabilen etkileyici bir ba\u011flam penceresine sahiptir. Bu \u00f6zellik, i\u015fletmelerin uzun belgeleri kolayl\u0131kla i\u015flemesini sa\u011flayarak kapsaml\u0131 metin analizi ve anlama i\u00e7in ideal hale getirir.<\/p>\n<h3 id=\"3-meta-llama\"><strong>3. Meta LLaMA<\/strong><\/h3>\n<p>LLaMA belirli ko\u015fullar alt\u0131nda hem ara\u015ft\u0131rma hem de ticari ama\u00e7lar i\u00e7in eri\u015filebilirdir. Bu da yapay zekan\u0131n demokratikle\u015fmesine y\u00f6nelik ilerlemeyi temsil etmektedir. Bununla birlikte, ticari olarak ince ayarlanm\u0131\u015f modeller, kapsaml\u0131 optimizasyonlar\u0131 nedeniyle genellikle bu modeli a\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"4-microsoft-research-orca\"><strong>4. Microsoft Research ORCA<\/strong><\/h3>\n<p>Orca, Microsoft taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve 13 milyar parametreye sahip Meta LLaMA modelinin bir varyant\u0131na dayanan bir LLM&#8217;dir. Kompakt boyutu, basit bir diz\u00fcst\u00fc bilgisayarda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Orca modeli, geleneksel b\u00fcy\u00fck dil modelleri taraf\u0131ndan kullan\u0131lan mant\u0131k i\u015fleme y\u00f6ntemlerini kopyalayarak mevcut a\u00e7\u0131k kaynak modellerini a\u015fmak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00c7ok daha az parametre ile Orca, GPT-4&#8217;\u00fcn performans seviyeleri ile rekabet eder ve \u00e7e\u015fitli g\u00f6revlerde GPT-3.5&#8217;e e\u015fittir.<\/p>\n<h3 id=\"5-cohere\"><strong>5. Cohere<\/strong><\/h3>\n<p>K\u00f6kleri transformat\u00f6r ara\u015ft\u0131rmalar\u0131na dayanan Cohere&#8217;in LLM&#8217;si i\u015fletmeler i\u00e7in \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc ve kullan\u0131m\u0131 kolay bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Farkl\u0131 sekt\u00f6rlerdeki i\u015fletmeler i\u00e7in pratik dil i\u015fleme yetenekleri sunmaya odaklan\u0131r.<\/p>\n<p>Projelerinize veya i\u015fletmenizin ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun bir LLM se\u00e7erken, pop\u00fclerli\u011fe g\u00f6re se\u00e7im yapmay\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda hedefledi\u011finiz kullan\u0131m durumlar\u0131na g\u00f6re \u00f6zel olarak uyarlanm\u0131\u015f bir LLM bulman\u0131z gerekir. Baz\u0131 durumlarda birden fazla tamamlay\u0131c\u0131 b\u00fcy\u00fck dil modeli kullanmak, etkili bir \u015fekilde birle\u015ftirildiklerinde aralar\u0131ndaki potansiyel sinerjiyi ortaya \u00e7\u0131karmak a\u00e7\u0131s\u0131ndan faydal\u0131 olabilir.<\/p>\n<h3 id=\"6-bert\"><strong>6. Bert<\/strong><\/h3>\n<p>BERT, Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen bir modeldir. Bir kelimenin yaln\u0131zca solundaki ba\u011flam\u0131 dikkate alan GPT&#8217;nin aksine BERT her iki tarafa da bakar. Bu \u00e7ift y\u00f6nl\u00fc yakla\u015f\u0131m, BERT&#8217;in bir kelimenin ba\u011flam\u0131n\u0131 daha iyi anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak dili anlama ve \u00fcretme performans\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. BERT, soru yan\u0131tlama ve dil \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 da dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli NLP g\u00f6revlerinde \u00f6nemli bir oyuncu olmu\u015ftur. Birka\u00e7 y\u0131ld\u0131r Google Arama motorunun temel bir par\u00e7as\u0131 olmu\u015ftur.<\/p>\n<h3 id=\"7-palm\"><strong>7. PaLM<\/strong><\/h3>\n<p>PaLM, yapay zeka sohbet robotu Bard&#8217;a g\u00fc\u00e7 veren 540 milyar parametreden olu\u015fan d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc tabanl\u0131 bir modeldir. Kodlama, matematik, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve soru-yan\u0131t etkinlikleri gibi ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme g\u00f6revlerini yerine getirmek \u00fczere tasarlanan bu model, Google&#8217;\u0131n makine \u00f6\u011frenimi i\u00e7in \u00f6zel donan\u0131m\u0131 olan \u00e7ok say\u0131da TPU 4 Pod&#8217;da e\u011fitilmi\u015ftir. PaLM modeli karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha y\u00f6netilebilir alt g\u00f6revlere ay\u0131rma yetene\u011fine sahiptir.<\/p>\n<p>PaLM ad\u0131, Google&#8217;\u0131n Pathways ara\u015ft\u0131rma projesinden gelmektedir ve \u00e7ok \u00e7e\u015fitli uygulamalara hitap eden bir ana model olu\u015fturmaya \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131r. PaLM&#8217;nin hassasiyete g\u00f6re ayarlanm\u0131\u015f birka\u00e7 yinelemesi vard\u0131r. Med-PaLM 2, ya\u015fam bilimleri ve t\u0131bbi bilgiler i\u00e7in uyarlan\u0131rken Sec-PaLM, h\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f tehdit analizine yard\u0131mc\u0131 olan siber g\u00fcvenlik uygulamas\u0131 i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in <\/span><a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/cloud\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"hangi-llm-turu-en-iyisidir\"><strong>Hangi LLM T\u00fcr\u00fc En \u0130yisidir?<\/strong><\/h2>\n<p>En iyi LLM&#8217;yi se\u00e7mek \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlere ve farkl\u0131 ni\u015flerdeki \u00f6zel kullan\u0131m durumlar\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Farkl\u0131 senaryolar i\u00e7in hangi LLM t\u00fcr\u00fcn\u00fcn uygun olabilece\u011fini anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacak baz\u0131 \u00f6rnekler a\u015fa\u011f\u0131da verilmi\u015ftir:<\/p>\n<h3 id=\"1-icerik-olusturma\"><strong>1. \u0130\u00e7erik olu\u015fturma<\/strong><\/h3>\n<p>Birincil hedefiniz y\u00fcksek kaliteli metin olu\u015fturmaksa GPT veya Cohere Technologies&#8217;in modeli gibi modeller yarat\u0131c\u0131 ve tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar sa\u011flayabilir.<\/p>\n<h3 id=\"2-musteri-destek-sohbet-robotlari\"><strong>2. M\u00fc\u015fteri destek sohbet robotlar\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>M\u00fc\u015fteri sorular\u0131n\u0131 etkili bir \u015fekilde ele alan diyalogsal yapay zeka sistemleri olu\u015fturmak i\u00e7in LaMDA veya OpenAI&#8217;nin ChatGPT&#8217;si, do\u011fal etkile\u015fimlere odaklanmalar\u0131 nedeniyle iyi bir se\u00e7im olabilir.<\/p>\n<h3 id=\"3-pazarlamada-duygu-analizi\"><strong>3. Pazarlamada duygu analizi<\/strong><\/h3>\n<p>BERT tabanl\u0131 modeller, sosyal medya g\u00f6nderilerinden veya \u00fcr\u00fcn incelemelerinden duygu tespiti gibi g\u00f6revlerde ba\u015far\u0131l\u0131 olabilir ve i\u015fletmelerin veri odakl\u0131 kararlar almas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<h3 id=\"4-yasal-belge-analizi\"><strong>4. Yasal belge analizi<\/strong><\/h3>\n<p>Yasal dil i\u015fleme konusunda uzmanla\u015fm\u0131\u015f ince ayarl\u0131 LLM&#8217;ler s\u00f6zle\u015fmeler, i\u00e7tihat ara\u015ft\u0131rmas\u0131 veya uyumluluk kontrolleri ile u\u011fra\u015f\u0131rken daha iyi performans sunabilir.<\/p>\n<h3 id=\"5-tibbi-bilgi-cikarimi\"><strong>5. T\u0131bbi bilgi \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Alana \u00f6zg\u00fc bilginin \u00e7ok \u00f6nemli oldu\u011fu sa\u011fl\u0131k hizmetleri ortamlar\u0131nda, t\u0131bbi dili anlamak i\u00e7in uyarlanm\u0131\u015f bir LLM kullanmak, hasta kay\u0131tlar\u0131n\u0131 veya bilimsel literat\u00fcr\u00fc analiz ederken daha do\u011fru sonu\u00e7lar verir.<\/p>\n<h3 id=\"6-kod-uretimi-ve-programlama-yardimi\"><strong>6. Kod \u00fcretimi ve programlama yard\u0131m\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>GPT gibi modeller, do\u011fal dil tan\u0131mlamalar\u0131na dayal\u0131 kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131 \u00fcretme konusunda dikkate de\u011fer yetenekler g\u00f6stermi\u015ftir, bu da onlar\u0131 kodlama yard\u0131m\u0131 arayan geli\u015ftiriciler i\u00e7in de\u011ferli ara\u00e7lar haline getirmektedir.<\/p>\n<h3 id=\"7-dil-ceviri-hizmetleri\"><strong>7. Dil \u00e7eviri hizmetleri<\/strong><\/h3>\n<p>Baz\u0131 b\u00fcy\u00fck dil modelleri makine \u00e7evirisi g\u00f6revlerinde iyi performans g\u00f6sterir. \u00d6zellikle \u00e7ok dilli uygulamalar i\u00e7in ince ayarlanm\u0131\u015f bir model se\u00e7mek, ilgili dil \u00e7iftleri aras\u0131nda \u00e7eviri kalitesini art\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n<p>\u00d6zetle diyebiliriz ki, b\u00fcy\u00fck dil modelleri yapay zekada d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc bir s\u0131\u00e7ramay\u0131 temsil eder ve dille ilgili s\u00fcre\u00e7leri otomatikle\u015ftirerek end\u00fcstrilerde devrim yarat\u0131r.<\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modellerinin \u00e7ok y\u00f6nl\u00fcl\u00fc\u011f\u00fc ve insan benzeri metin olu\u015fturma yetenekleri, sohbet robotlar\u0131 ve i\u00e7erik olu\u015fturmadan \u00e7eviri ve \u00f6zetlemeye kadar teknolojiyle etkile\u015fim \u015feklimizi yeniden \u015fekillendirir. Bununla birlikte, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin kullan\u0131m\u0131, e\u011fitim verilerindeki \u00f6nyarg\u0131lar, potansiyel k\u00f6t\u00fcye kullan\u0131m ve e\u011fitimlerinin gizlilik hususlar\u0131 gibi etik kayg\u0131lar\u0131 da beraberinde getirir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Large language models yani b\u00fcy\u00fck dil modelleri, an\u0131nda ilgi \u00e7ekici i\u00e7erikler olu\u015fturabilen yapay zeka destekli derin \u00f6\u011frenme modelleridir.&hellip;\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4130,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[3],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Large language models yani b\u00fcy\u00fck dil modelleri, an\u0131nda ilgi \u00e7ekici i\u00e7erikler olu\u015fturabilen yapay zeka destekli derin \u00f6\u011frenme modelleridir.&hellip;\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Bulutistan Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-01-11T08:59:49+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-01-20T10:20:47+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Depositphotos_653856144_S.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"750\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Bulutistan\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Bulutistan\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"13 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/\",\"url\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/\",\"name\":\"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-01-11T08:59:49+00:00\",\"dateModified\":\"2024-01-20T10:20:47+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/\",\"name\":\"Bulutistan Blog\",\"description\":\"Teknolojide Yol Arkada\u015f\u0131n\u0131z\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e\",\"name\":\"Bulutistan\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Bulutistan\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog","og_description":"Large language models yani b\u00fcy\u00fck dil modelleri, an\u0131nda ilgi \u00e7ekici i\u00e7erikler olu\u015fturabilen yapay zeka destekli derin \u00f6\u011frenme modelleridir.&hellip;","og_url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/","og_site_name":"Bulutistan Blog","article_published_time":"2024-01-11T08:59:49+00:00","article_modified_time":"2024-01-20T10:20:47+00:00","og_image":[{"width":1000,"height":750,"url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Depositphotos_653856144_S.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Bulutistan","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Bulutistan","Tahmini okuma s\u00fcresi":"13 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/","url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/","name":"Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri - Bulutistan Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2024-01-11T08:59:49+00:00","dateModified":"2024-01-20T10:20:47+00:00","author":{"@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/bulutistan.com\/blog\/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri\/"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/","name":"Bulutistan Blog","description":"Teknolojide Yol Arkada\u015f\u0131n\u0131z","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"tr"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e","name":"Bulutistan","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Bulutistan"},"sameAs":["https:\/\/bulutistan.com\/blog"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4129"}],"collection":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4129"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4129\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4163,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4129\/revisions\/4163"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4130"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4129"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4129"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4129"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}