Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir: Dilin Derinliklerine Yolculuk

Gelişen teknoloji ile birlikte yapay zeka alanında önemli adımlar atılmış, bu da dil işleme ve anlama konusunda çığır açan gelişmelere yol açmıştır. Büyük Dil Modelleri (LLM), bu ilerlemenin öncülerinden biri olarak öne çıkmaktadır. Bu makalede, Büyük Dil Modelleri yani LLM ‘nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve modern bilgi işleme dünyasındaki rolünü keşfedeceğiz.

Günümüzde yapay zeka ve dil işleme alanında yaşanan hızlı gelişmeler, Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi inovatif yaklaşımların önemini artırmıştır. LLM’ler, milyarlarca parametre içeren devasa yapay zeka modelleridir ve genellikle GPT (Generative Pre-trained Transformer) adı verilen bir mimariye dayanırlar. Bu modeller, metin anlama, öğrenme ve üretme yeteneği açısından büyük bir çığır açmıştır. LLM’ler, dilin karmaşıklıklarını kavrama ve geniş bir veri kümesinden öğrenme yeteneği ile dikkat çeker.

Bu modellerin temel yapısı, Transformer mimarisidir. Transformer, paralel hesaplamalar ve uzun mesafe bağlantılar kurma yeteneğiyle öne çıkan bir modeldir. LLM’ler, dilin doğasını daha iyi anlayabilmek için büyük miktarda veri üzerinden önceden eğitildikten sonra, genel dil becerilerine sahip olurlar. Bu genel yetenekleri, metin tabanlı görevlerde, örneğin metin tamamlama, çeviri veya soru cevaplama gibi, çeşitli alanlarda kullanılabilmelerine olanak tanır.

LLM ‘lerin gücü, önceden eğitildikten sonra özelleştirilebilir olmalarından gelir. Bu, belirli bir endüstri veya görev için optimize edilmiş modellerin oluşturulabilmesini sağlar. Dolayısıyla, modern bilgi işleme dünyasında LLM’ler, çeşitli sektörlerdeki uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Alışveriş sitelerinden sağlık sektörüne kadar geniş bir yelpazede, bu modeller, dilin gücünü kullanarak veri analizi, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimlerini optimize etme potansiyeli sunar.

Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?

Büyük dil modelleri (Large Language Models), çok büyük veri kümelerini kullanarak içeriği tanıyan, özetleyen, çeviren, tahmin eden ve üreten derin öğrenme algoritmalarıdır. Büyük dil modelleri büyük ölçüde transformatör ağları adı verilen bir derin öğrenme mimarisi sınıfını temsil eder. Dönüştürücü modeli, bu cümledeki kelimeler gibi sıralı verilerdeki ilişkileri izleyerek bağlamı ve anlamı öğrenen bir sinir ağıdır.

Bir transformatör, katman olarak da bilinen çoklu transformatör bloklarından oluşur. Örneğin, bir transformatörde öz dikkat katmanları, ileri besleme katmanları ve normalleştirme katmanları bulunur ve bunların tümü, çıkarım sırasında çıktı akışlarını tahmin etmek için girdiyi deşifre etmek üzere birlikte çalışır. Katmanlar daha derin dönüştürücüler ve güçlü dil modelleri oluşturmak için istiflenebilir. Dönüştürücüler ilk olarak Google tarafından 2017 tarihli “Attention Is All You Need” makalesinde tanıtılmıştır.

Transformatör modellerinin nasıl çalıştığını keşfedin

Dönüştürücüleri büyük dil modelleri için özellikle becerikli kılan iki önemli yenilik vardır: konumsal kodlamalar ve öz dikkat.

Konumsal kodlama, girdinin belirli bir dizi içinde meydana geldiği sırayı yerleştirir. Esasen, bir cümle içindeki kelimeleri sırayla sinir ağına beslemek yerine, konumsal kodlama sayesinde kelimeler sıralı olmayan bir şekilde beslenebilir.

Self-attention, girdi verilerini işlerken her bir parçaya bir ağırlık atar. Bu ağırlık, girdinin geri kalanı bağlamında o girdinin önemini ifade eder. Başka bir deyişle, modeller artık tüm girdilere aynı dikkati göstermek zorunda değildir ve girdinin gerçekten önemli olan kısımlarına odaklanabilir. Sinir ağının girdinin hangi kısımlarına dikkat etmesi gerektiğine dair bu temsil, model veri dağlarını eleyip analiz ettikçe zaman içinde öğrenilir.

Bu iki teknik birlikte, farklı unsurların uzun mesafeler boyunca birbirlerini etkilediği ve birbirleriyle ilişkili olduğu ince yolların ve bağlamların sıralı olmayan bir şekilde analiz edilmesine olanak tanır.

Verilerin sıralı olmayan bir şekilde işlenebilmesi, karmaşık problemlerin çok sayıda, daha küçük, eşzamanlı hesaplamalara ayrıştırılmasını sağlar. Doğal olarak, GPU’lar bu tür problemleri paralel olarak çözmek için çok uygundur ve büyük ölçekli etiketlenmemiş veri kümelerinin ve devasa dönüştürücü ağlarının büyük ölçekli işlenmesine olanak tanır.

Büyük Dil Modelleri Neden Önemlidir?

Tarihsel olarak, yapay zeka modelleri algılama ve anlamaya odaklanmıştır. Ancak, yüz milyarlarca parametreye sahip internet ölçekli veri kümeleri üzerinde eğitilen büyük dil modelleri, artık bir Yapay zeka (YZ) modelinin insan benzeri içerik üretme yeteneğinin kilidini açmıştır.

Modeller güvenilir bir şekilde okuyabilir, yazabilir, kodlayabilir, çizebilir ve yaratabilir ve dünyanın en zorlu sorunlarını çözmek için insan yaratıcılığını artırabilir ve sektörler genelinde üretkenliği artırabilir.

Bu Büyük Dil Modelleri yani LLM ‘ler için uygulamalar çok sayıda kullanım durumuna yayılmaktadır. Örneğin, bir yapay zeka sistemi, bilim insanlarının çığır açan, hayat kurtaran aşılar geliştirmelerine yardımcı olacak uygun bileşikler sağlamak için protein dizilerinin dilini öğrenebilir.

Ya da bilgisayarlar insanların en iyi yaptıkları şeyi yapmalarına, yaratıcı olmalarına, iletişim kurmalarına ve yaratmalarına yardımcı olabilir. Yazar tıkanıklığından muzdarip bir yazar, yaratıcılığını ateşlemek için büyük bir dil modeli kullanabilir.

Ya da bir yazılım programcısı, doğal dil tanımlarına dayalı kod üretmek için LLM ‘lerden yararlanarak daha üretken olabilir. Ayrıca En İyi Yapay Zeka Araçları Derlemesi ile ilgili oluşturduğumuz yazımıza bakmayı unutmayın.

Büyük Dil Modeli (LLM) Örnekleri Nelerdir?

Bilgi işlem yığınının tamamındaki gelişmeler, giderek daha sofistike Büyük Dil modelleri yani LLM geliştirilmesine olanak sağladı. Haziran 2020’de OpenAI, kısa yazılı komutlarla metin ve kod üreten 175 milyar parametreli bir model olan GPT-3’ü piyasaya sürdü. 2021’de NVIDIA ve Microsoft, 530 milyar parametre ile okuduğunu anlama ve doğal dil çıkarımı için dünyanın en büyük modellerinden biri olan Megatron-Turing Natural Language Generation 530B’yi geliştirdi.

LLM boyutları büyüdükçe yetenekleri de arttı. Genel olarak, metin tabanlı içerik için LLM kullanım durumları aşağıdaki şekilde ayrılabilir:

• Üretim (örneğin, hikaye yazma, pazarlama içeriği oluşturma)
• Özetleme (örn. hukuki açımlama, toplantı notlarının özetlenmesi)
• Çeviri (örn. diller arasında, metinden koda)
• Sınıflandırma (örn. toksisite sınıflandırması, duyarlılık analizi)
• Sohbet robotu (ör. açık alan Soru+Cevap, sanal asistanlar)

Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, yeni olasılıkların kilidini açmak için LLM ‘lerden yararlanmaya başlıyor:

• Tıp araştırmacıları, sağlık hizmetlerinde büyük dil modellerini ders kitaplarından, araştırma makalelerinden ve hasta elektronik sağlık kayıtlarından elde edilen bir veri külliyatı üzerinde eğiterek protein yapısı tahmini gibi görevler için hastalıktaki kalıpları ortaya çıkarabilir ve sonuçları tahmin edebilir.
• Perakendeciler, dinamik sohbet robotları aracılığıyla müşterilerine mükemmel müşteri deneyimleri sunmak için LLM’lerden yararlanabilir.
• Geliştiriciler, yazılım yazmak ve robotlara fiziksel görevleri nasıl yapacaklarını öğretmek için LLM’lerden yararlanabilir.
• Finansal danışmanlar, kazanç çağrılarını özetlemek ve önemli toplantıların dökümlerini oluşturmak için LLM’leri kullanabilir.
• Pazarlamacılar, müşteri geri bildirimlerini ve taleplerini kümeler halinde düzenlemek veya ürünleri ürün açıklamalarına göre kategorilere ayırmak için bir LLM’yi eğitebilir.

Büyük dil modelleri henüz ilk günlerini yaşıyor ve vaat ettikleri çok büyük; sıfır atışla öğrenme yeteneklerine sahip tek bir model, insan benzeri düşünceleri anında anlayıp üreterek akla gelebilecek neredeyse her sorunu çözebilir. Kullanım alanları her şirketi, her ticari işlemi ve her sektörü kapsıyor ve muazzam değer yaratma fırsatları sunuyor.

Büyük Dil Modelleri (LLM) Nasıl Çalışır?

Büyük dil modelleri denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilir. Denetimsiz öğrenme ile modeller, etiketlenmemiş veri kümelerini kullanarak verilerde önceden bilinmeyen kalıpları bulabilir. Bu aynı zamanda yapay zeka modelleri oluşturmanın en büyük zorluklarından biri olan kapsamlı veri etiketleme ihtiyacını da ortadan kaldırır.

LLM’ler, bir metni anlamak ve üretmek için karmaşık matematiksel hesaplamaları kullanırlar. Transformer adı verilen bir mimari, özellikle paralel hesaplamalar ve uzun mesafe bağlantılar kurma yeteneği ile öne çıkar. Bu, LLM’lerin dilin yapısını daha iyi anlamalarını sağlar. Önceden eğitildikten sonra, bu modeller genel dil becerilerine sahip olurlar ve çeşitli görevlerde, örneğin metin tamamlama, çeviri veya soru cevaplama gibi, kullanılabilirler.

Büyük dil modellerinin yani LLM ‘lerin geçirdiği kapsamlı eğitim süreci sayesinde, modellerin belirli bir görev için eğitilmesi gerekmez ve bunun yerine birden fazla kullanım durumuna hizmet edebilir. Bu tür modeller temel modeller olarak bilinir.

Temel modelin çok fazla talimat veya eğitim olmadan çok çeşitli amaçlar için metin üretme yeteneğine sıfır atışlı öğrenme denir. Bu yeteneğin farklı varyasyonları arasında, temel modelin belirli kullanım durumlarını anlamak ve daha iyi performans göstermek için bir görevin nasıl gerçekleştirilebileceğini gösteren bir veya birkaç örnekle beslendiği tek seferlik veya birkaç seferlik öğrenme yer alır.

Büyük dil modelleriyle sıfır vuruşlu öğrenmenin muazzam yeteneklerine rağmen, geliştiriciler ve işletmeler bu sistemleri istedikleri şekilde davranacak şekilde evcilleştirmek için içten gelen bir istek duyarlar. Bu büyük dil modellerini belirli kullanım durumları için dağıtmak amacıyla, modeller daha yüksek doğruluk elde etmek için çeşitli teknikler kullanılarak özelleştirilebilir. Bazı teknikler hızlı ayarlama, ince ayar ve adaptörleri içerir.

Kodlayıcı (Encoder) – Kod Çözücü (Decoder) dil modellerinin yapısı:

Farklı kullanım durumları için uygun olan birkaç büyük dil modeli sınıfı vardır:

• Yalnızca kodlayıcı (Encoder): Bu modeller tipik olarak sınıflandırma ve duygu analizi gibi dili anlayabilen görevler için uygundur. Yalnızca kodlayıcı modellerine örnek olarak BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) verilebilir.
• Yalnızca kod çözücü (Decoder): Bu model sınıfı dil ve içerik üretmede son derece iyidir. Bazı kullanım alanları arasında hikaye yazma ve blog oluşturma yer alır. Yalnızca kod çözücü mimarilerine örnek olarak GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) verilebilir.
• Kodlayıcı – Kod Çözücü: Bu modeller, içeriği hem anlamak hem de üretmek için dönüştürücü mimarisinin kodlayıcı ve kod çözücü bileşenlerini birleştirir. Bu mimarinin parladığı bazı kullanım durumları arasında çeviri ve özetleme yer alır. Kodlayıcı-kod çözücü mimarilerine örnek olarak T5 (Metinden Metne Dönüştürücü) verilebilir.

Büyük Dil Modellerinin Zorlukları Nelerdir?

Büyük dil modellerini geliştirmek ve sürdürmek için gerekli olan önemli sermaye yatırımı, büyük veri kümeleri, teknik uzmanlık ve büyük ölçekli bilgi işlem altyapısı, çoğu işletme için bir giriş engeli olmuştur.

Dönüştürücü modellerin eğitimi için gereken hesaplama aşağıda gösterilmiştir.

• Hesaplama: Maliyet ve zaman açısından yoğun bir iş yüküdür: LLM ‘lerin bakımı ve geliştirilmesi için önemli sermaye yatırımı, teknik uzmanlık ve büyük ölçekli hesaplama altyapısı gereklidir. Bir LLM’yi eğitmek binlerce GPU ve haftalar ila aylar süren özel eğitim süresi gerektirir. Bazı tahminler, 300 milyar token üzerinde eğitilen 175 milyar parametreli bir GPT-3 modeli için tek bir eğitim çalışmasının sadece hesaplama açısından 12 milyon dolardan fazlaya mal olabileceğini göstermektedir.
• Gerekli veri ölçeği: Belirtildiği gibi, büyük bir modelin eğitilmesi önemli miktarda veri gerektirir. Birçok şirket, büyük dil modellerini eğitmek için yeterince büyük veri kümelerine erişmekte zorlanmaktadır. Bu sorun, finansal veya sağlık verileri gibi özel veri gerektiren kullanım durumları için daha da artmaktadır. Aslında, modeli eğitmek için gereken verilerin mevcut olmaması bile mümkündür.
• Teknik uzmanlık: Ölçekleri nedeniyle, büyük dil modellerini eğitmek ve dağıtmak çok zordur ve derin öğrenme iş akışları, dönüştürücüler ve dağıtılmış yazılım ve donanımın yanı sıra binlerce GPU’yu aynı anda yönetme becerisi hakkında güçlü bir anlayış gerektirir.

Büyük Dil Modellerini Kullanmaya Nasıl Başlayabilirsiniz?

Günümüzde, Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi etkileyici yapay zeka teknolojileri, çeşitli endüstrilerdeki profesyonellerin ve geliştiricilerin ilgisini çekmektedir. Bu güçlü dil modellerini kullanmaya başlamak, doğru kaynakları ve yöntemleri bulmayı gerektirir. İşte adım adım Büyük Dil Modellerini kullanmaya başlamanın bir rehberi:

1. Temel Kavramları Anlama

İlk olarak, temel kavramları anlamak önemlidir. Büyük Dil Modelleri, genellikle Transformer mimarisine dayanır ve bu mimarinin temel prensiplerini kavramak, modelin nasıl çalıştığını daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

2. Önceden Eğitilmiş Modelleri Keşfetme

Birçok açık kaynaklı LLM bulunmaktadır ve bu modeller genellikle önceden eğitilmiş halde sunulmaktadır. GPT serisi gibi popüler modelleri keşfetmek ve bu modelleri kullanarak basit görevleri gerçekleştirmek, modelin potansiyelini anlamak için iyi bir başlangıçtır.

3. API ve Kütüphaneleri İnceleme

Birçok yapay zeka platformu, LLM’leri kullanmak için kullanıcı dostu API’lar ve kütüphaneler sunar. Örneğin, OpenAI tarafından sağlanan API veya TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler üzerinden erişim sağlanabilir. Bu araçları inceleyerek, modelinizi projelerinizde kullanmaya başlamak daha kolay hale gelir.

4. Özel Eğitim ve Ayarlamalar

İhtiyacınıza bağlı olarak, özel eğitim ve ayarlamalar yapabilirsiniz. Önceden eğitilmiş modelleri, belirli bir endüstri veya görev için optimize etmek için özelleştirmek mümkündür. Bu adım, LLM’leri projelerinizin gereksinimlerine göre uyarlamak için önemlidir.

5. Topluluk ve Kaynaklardan Yararlanma

LLM’leri kullanmaya başlarken, topluluk desteğinden ve çeşitli kaynaklardan faydalanmak önemlidir. Forumlarda sorular sorarak, makaleleri okuyarak veya video eğitimleri izleyerek, bu teknolojiye dair bilgi ve deneyiminizi artırabilirsiniz.

6. Güvenlik ve Etik İlkelerini Unutma

LLM’leri kullanırken güvenlik ve etik konularına dikkat etmek önemlidir. Modelinizi kullanırken kişisel verilerin gizliliğini korumak ve etik ilkelerine uygun bir şekilde hareket etmek, bu teknolojinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Büyük Dil Modellerini kullanmaya başlamak, bu teknolojinin potansiyelinden faydalanmak için heyecan verici bir yolculuktur. Yukarıdaki adımları takip ederek, LLM’leri projelerinize entegre etmek ve dilin gücünden yararlanmak için sağlam bir temel oluşturabilirsiniz.

Örneğin NVIDIA, büyük dil modellerinin oluşturulmasını ve dağıtımını kolaylaştıracak araçlar sunar:

• NVIDIA AI Foundations’ın bir parçası olan NVIDIA NeMo Service, akıllı büyük dil modellerinin kurumsal hiper kişiselleştirmesi ve ölçekli dağıtımı için bir Bulut hizmetidir.
• NVIDIA AI Foundations’ın bir parçası olan NVIDIA BioNeMo Hizmeti, araştırmacıların alana özgü, son teknoloji ürünü üretken ve öngörücü biyomoleküler yapay zeka modellerini ölçekli olarak özelleştirmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan, ilaç keşfinde üretken yapay zekaya yönelik bir bulut hizmetidir.
• NVIDIA AI Foundations’ın bir parçası olan NVIDIA Picasso Service, üretken yapay zeka destekli görüntü, video ve 3D uygulamaları oluşturmaya ve dağıtmaya yönelik bir bulut hizmetidir.
• NVIDIA AI platformunun bir parçası olan NVIDIA NeMo çerçevesi, milyarlarca parametreye sahip üretken yapay zeka modelleri oluşturmak, özelleştirmek ve dağıtmak için uçtan uca, bulutta yerel bir kurumsal çerçevedir.

Zorluklara rağmen, büyük dil modellerinin vaatleri çok büyüktür. NVIDIA ve ekosistemi, tüketicilerin, geliştiricilerin ve işletmelerin büyük dil modellerinin avantajlarından yararlanmasını sağlamaya kararlıdır.

Sonuç

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), dil işleme ve anlama alanında çığır açan teknolojik gelişmeler sunarak, yapay zekanın gücünü daha da ileri taşıyor. Bu etkileyici yapay zeka modelleri, milyarlarca parametre içeren devasa yapıları ve önceden eğitilmiş yetenekleri ile dikkat çekiyor. Transformatör mimarisi, LLM’lerin dilin karmaşıklıklarını daha iyi anlamalarını ve genel dil becerilerine sahip olmalarını sağlıyor.

LLM’lerin kullanımı, çeşitli metin tabanlı görevlerde çığır açıcı çözümler sunuyor. Metin anlama, özetleme, çeviri ve soru cevaplama gibi alanlarda LLM’lerin yetenekleri, birçok endüstride büyük potansiyel taşıyor. Ancak, bu teknolojik devrimin getirdiği avantajlarla birlikte, büyük dil modellerini eğitmek ve sürdürmek için gereken maliyet, hesaplama gücü ve veri ölçeği gibi zorluklar da göz önünde bulundurulmalıdır.

Büyük dil modellerini kullanmaya başlamak isteyenler için, temel kavramları anlamak, önceden eğitilmiş modelleri keşfetmek, API’ları incelemek ve özel eğitim ve ayarlamaları gerçekleştirmek önemlidir. Ayrıca, topluluk desteklerinden ve çeşitli kaynaklardan yararlanarak bu teknolojiye dair bilgi ve deneyimi artırmak mümkündür.

Ancak, LLM’lerin kullanımıyla ilgili etik ve güvenlik konuları da göz ardı edilmemelidir. Kişisel verilerin korunması ve teknolojinin toplumsal etkileri konularında dikkatli olmak, bu güçlü yapay zeka araçlarını sorumlu bir şekilde kullanmak için önemlidir. Büyük Dil Modelleri, dilin derinliklerinde yeni bir yolculuğun kapılarını aralarken, bu teknolojinin gelecekteki dönüşümünde dikkatli ve bilinçli adımlar atılması gerektiği unutulmamalıdır.

Daha fazla oku:

• En iyi Yapay Zeka Video Düzenleme Araçları
• Yapay Zeka ile 3D Karakterleriniz için İnandırıcı Konuşma Animasyonu Oluşturun!
• Geleceğin Sanatında Buluşma: Görsel İletişim & Tasarımda Yapay Zeka Zirvesi!
• Yapay Zeka Destekli Oyun Yapmak: En İnovatif Araçlar ve Özellikler