Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Büyük Dil Modelleri - LLM (Large Language Model) Nedir?

Dil modelleri, yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanlarında, doğal dilin anlaşılması ve üretilmesi için tasarlanmış sistemlerdir. Bu modeller, metin verilerini analiz ederek ve bu verilerden öğrenerek, insan dilini anlama ve üretme yeteneği kazanır. Peki, bu modeller tam olarak nasıl çalışır?

Dil Modellerinin Çalışma Prensipleri

1-   Veri Toplama ve İşleme

Dil modellerinin ilk adımı, büyük miktarda metin verisi toplamaktır. Bu veriler, internetten alınan makaleler, kitaplar, diyaloglar ve diğer yazılı içerikleri içerebilir. Toplanan veriler daha sonra temizlenir ve analiz edilmek üzere işlenir. Bu işlem, metinlerin formatlanması, gereksiz bilgilerin çıkarılması ve dil bilgisi kurallarına uygun hale getirilmesini içerir.

Bu aşamada, verinin 3 boyutu önem arz etmektedir:

· Hacim (Volume): Dil modelleri, genellikle büyük veri kümeleri ile eğitilir. Büyük hacimli veriler, modelin daha geniş bir kelime dağarcığı ve çeşitli dil yapıları öğrenmesine olanak tanır. Ancak, bu büyük hacim, veri işleme ve saklama açısından zorluklar doğurabilir.

· Hız (Velocity): Veri toplama süreci, büyük miktarda verinin sürekli olarak güncellenmesini ve işlenmesini gerektirebilir. Yüksek hızda veri işlemek, modelin güncel ve doğru bilgilerle donatılmasını sağlar, ancak bu aynı zamanda veri akışının yönetilmesini zorlaştırabilir.

· Çeşitlilik (Variety): Dil modelleri, çok çeşitli veri türlerini işleyebilmelidir. Farklı diller, lehçeler, jargonlar ve yazım biçimleri, modelin öğrenmesi gereken unsurlardır. Ancak bu çeşitlilik, modelin karmaşıklığını artırabilir ve bazı durumlarda anlam karmaşasına yol açabilir.

Verinin 3 Boyutunun Homojen Olmaması Riskler Doğurur:

• Yanlılık Riski: Verinin hacmi, hızı ve çeşitliliği homojen olmadığında, modelin önyargılı sonuçlar üretme riski artar. Bu, modelin toplumsal cinsiyet, kültür veya dil gibi konularda dengesiz ve yanlı çıktılar vermesine neden olabilir.

• Güncel Olmayan Bilgi Riski: Veri hızındaki farklılıklar, modelin güncel olmayan bilgileri kullanmasına yol açabilir. Bu, modelin yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretme riskini artırır ve kullanıcıları yanlış yönlendirebilir.

• Genelleme Riski: Verinin çeşitliliği yeterince dengeli olmadığında, model belirli kültürel veya dilsel özellikleri aşırı genelleyebilir veya diğerlerini yeterince iyi öğrenemeyebilir. Bu durum, modelin kapsayıcılığını ve güvenilirliğini olumsuz etkileyebilir.              

2-   Model Eğitimi

Model eğitimi, dil modellerinin en kritik aşamasıdır. Eğitilen model, metin verilerini kullanarak dilin yapısını ve kurallarını öğrenir. Bu süreçte kullanılan yaygın yöntemler arasında denetimli öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme bulunur. Model, belirli görevler için optimize edilerek, metinleri anlama ve üretme yeteneği geliştirilir.

Dil Modellerinde Kullanılan Teknolojiler

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemesi için kullanılan bir teknoloji alanıdır. NLP, dil modellerinin temelini oluşturur ve dilin grameri, kelime anlamları ve bağlamını analiz eder. Bu teknoloji sayesinde, dil modelleri metinleri daha doğru bir şekilde anlayabilir ve üretebilir.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme

Dil modelleri, Makine Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) teknikleri kullanılarak geliştirilir. Bu modeller, büyük miktarda metin verisini analiz ederek dilin yapısını öğrenir ve bu yapıya uygun çıktılar üretir.

ML teknikleri, dildeki daha basit örüntüleri öğrenirken, DL teknikleri daha karmaşık yapıları yakalayabilir. Derin öğrenme, dil modellerinin doğruluğunu ve karmaşıklığını artırarak, daha anlamlı ve bağlamsal olarak uygun sonuçlar üretmelerine olanak tanır.

Popüler Bazı Dil Modelleri

chatGPT

link : https://chatgpt.com/

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3.5 ve GPT-4, günümüzde en popüler dil modelleri arasında yer alır. Bu modeller, milyarlarca parametre kullanarak, metinleri anlamada ve üretmede yüksek performans gösterir. GPT-3.5 ve GPT-4, geniş çapta bilgiye sahip olup, çeşitli görevlerde kullanılabilir.

Claude AI

Link: https://claude.ai/

Claude AI, Anthropic tarafından geliştirilen ve beyin fırtınasından kodlamaya, dil çevirisinden görsel analizine kadar çeşitli görevlerde yardımcı olan gelişmiş bir yapay zeka asistanıdır. Farklı parametrelerde eğitilmiş modelleri de vardı. Başarı oranı GPT-4’ü geçtiğini iddia eden bazı incelemeler mevcut.

DeepSeek

Link: https://chat.deepseek.com/

DeepSeek, Çinli girişimciler ve akademik personeller tarafından geliştirilen ve hızlı web araması, analiz ve kodlama çalışması sunması, beyin fırtınası ve az maliyetle geliştirilmiş olması, dil çevirisinden görsel analizine kadar çeşitli görevlerde yardımcı olabilen bir yapay zeka modelidir. Farklı parametrelerde eğitilmiş modelleri de vardı. Başarı oranı GPT-4’ü geçtiğini iddia eden bazı incelemeler mevcut. En çarpıcı yanı ise az masraf ile büyük bir dil modeli geliştirilmiş olmasıdır.