Large Language Models (LLM) Nedir? En İyi Uygulama Örnekleri, Veri Kümeleri, Geleceği

Large Language Models (LLM) Nedir? En İyi Uygulama Örnekleri, Veri Kümeleri, Geleceği
Hosting Fiyatları

2022’nin sonundan ve ChatGPT’nin dünya çapında yoğun kullanımından bu yana, yapay zeka tabanlı dil modelleri hem genel kullanıcılardan hem de işletmelerden artan bir ilgi gördü ve görmeye devam ediyor.

Peki large language models tam olarak nedir?

Large Language Models (LLM) Nedir?

Large Language Models, kitaplar, makaleler, video transkriptleri ve diğer içerikler dahil olmak üzere internet üzerindeki kaynaklardan gelen büyük miktarda metin ve veri üzerinde eğitilmiş bir tür yapay zeka modelidir. LLM’ler içeriği anlamak ve ardından içerik özetleme ve oluşturma gibi görevleri yerine getirmek için derin öğrenmeyi kullanır ve girdilerine ve eğitimlerine dayalı tahminlerde bulunur. 

Titiz bir LLM eğitim süreci, uygulamaların ve platformların metin, ses, görüntü ve sentetik veriler dahil olmak üzere içeriği anlamasını ve oluşturmasını sağlar. En popüler LLM’ler, önceden eğitilmiş ve daha sonra özel ihtiyaçları karşılamak için ince ayarlanmış genel amaçlı modellerdir.

Large Language Models Nasıl Çalışır?

LLM’ler güvenilir ve faydalı sonuçlar sunmadan önce kapsamlı bir eğitim ve ince ayar süreci gerektirir (çeşitli sınırlamaları olmasına rağmen). Çoğu durumda, pazarlama ve satış ekipleri de dahil olmak üzere sektörlerdeki profesyoneller, LLM’yi oluşturmak ve sürdürmek için çok sayıda kaynak ayıran işletmeler tarafından sağlanan önceden eğitilmiş LLM’leri kullanmaktadır.

Büyük dil modellerini eğitmek ve ince ayar yapmak için aşağıdaki adımları uygulamanız gerekmektedir:

1. Hedefi/amacı belirleyin 

LLM için belirli bir kullanım durumu olmalıdır, çünkü hedef, hangi veri kaynaklarından yararlanılacağını etkileyecektir. Hedef ve LLM kullanım durumu, LLM eğitildikçe ve ince ayar yapıldıkça yeni unsurlar içerecek şekilde gelişebilir.

2. Ön eğitim

Bir LLM, eğitmek için büyük ve çeşitli bir veri kümesi gerektirir. Verilerin toplanması ve temizlenmesi, böylece tüketim için standart hale gelmesi gerekir.

3. Tokenizasyon

LLM’nin kelimeleri veya alt kelimeleri anlayabilmesi için veri kümesindeki metni daha küçük birimlere ayırın. Tokenizasyon, LLM’nin önce kelimeleri ve alt kelimeleri öğrenerek cümleleri, paragrafları ve belgeleri anlamasına yardımcı olur. Bu süreç, sıralı verilerin bağlamını öğrenen bir yapay zeka modelleri sınıfı olan dönüştürücü modeli ve dönüştürücü sinir ağını etkinleştirir.

4. Altyapı seçimi

Bir LLM, eğitimin üstesinden gelmek için güçlü bir bilgisayar veya bulut tabanlı sunucu gibi hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar. Bu kaynak gereksinimleri genellikle birçok işletmenin kendi LLM’lerini geliştirmesini sınırlar. 

5. Eğitim

Eğitim süreci için yığın boyutu veya öğrenme oranı gibi parametreleri ayarlayın.

6. İnce ayar

Eğitim yinelemeli bir süreçtir, yani bir kişi modele veri sunar, çıktısını değerlendirir ve ardından sonuçları iyileştirmek ve modele ince ayar yapmak için parametreleri ayarlar.

Kaynak: techtarget

Büyük Dil Modelleri Neden Önemlidir?

Büyük dil modelleri, veri mühendisleri ve günlük uygulayıcılar için aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sunar:

1. Doğruluk

LLM’ler genel olarak bir dizi soru ve talep için yüksek doğrulukta çıktılar sağlayabilir.

2. Geniş uygulama yelpazesi

LLM’ler reklam ve pazarlama, e-ticaret, eğitim, finans, sağlık, insan kaynakları ve hukuk gibi alanlarda yeniliklere olanak sağlayabilir. 

3. Sürekli gelişim

Tasarım gereği, LLM’ler eğitildikçe ve daha sık kullanıldıkça daha doğru hale gelir ve kullanım alanları genişleyebilir.

4. Eğitim kolaylığı

Bir işletmenin mevcut kaynaklara sahip olduğu varsayıldığında, bir LLM’yi eğitmek ve ince ayar yapmak nispeten kolaydır.

5. Genişletilebilirlik

Genişletilebilir sistemler, işletmelerin uygulamalarını mevcut ihtiyaçlara göre uyarlamalarını ve geliştirmelerini sağlar. LLM’ler, geliştiricilerin uygulamaları yeni özellik ve işlevlerle güncellemesini kolaylaştırır.

6. Hızlı öğrenme

LLM’ler girdi verilerinden hızla öğrenebilir ve kullanımla birlikte sonuçlarını kademeli olarak iyileştirebilir.

7. Esneklik

Tek bir LLM, bir işletme genelinde farklı görev veya kullanım durumları için uygulanabilir.

8. Performans

LLM’ler genellikle istemlere çok hızlı yanıt verebilir.

Popüler Large Language Models Uygulamaları

Büyük dil modelleri, metin oluşturma, çeviri, içerik özeti, yeniden yazma, sınıflandırma ve duygu analizi gibi genellikle insanların çok zamanını alan birçok görevi yerine getirmek için kullanılabilir. LLM’ler ayrıca müşterilerin müşteri desteği için sıra beklemeden soru sormalarını ve yardım veya kaynak aramalarını sağlayan sohbet robotlarını da güçlendirebilir.

LLM’lerin örnek kullanım alanları aşağıdakileri içerir:

1. Sohbet robotları ve sanal asistanlar

LLM’ler, müşterilere ve çalışanlara müşteri desteği, web sitesi müşteri adayı takibi ve kişisel asistanlık konularında yardımcı olmak için açık uçlu konuşmalar yapma olanağı sağlamak üzere sohbet robotlarını güçlendirmek için kullanılır.

2. Kod oluşturma ve hata ayıklama

LLM’ler yararlı kod parçacıkları oluşturabilir, koddaki hataları belirleyip düzeltebilir ve giriş talimatlarına göre programları tamamlayabilir.

3. Duygu analizi

LLM’ler, müşteri memnuniyetinin anlaşılmasını otomatikleştirmek için bir metin parçasının duygusunu otomatik olarak anlayabilir.

4. Metin sınıflandırma ve kümeleme

LLM’ler, bilinçli karar vermeyi desteklemek amacıyla ortak temaları ve eğilimleri belirlemek için büyük hacimli verileri düzenleyebilir, kategorilere ayırabilir ve sıralayabilir.

5. Dil çevirisi

LLM’ler belgeleri ve web sayfalarını farklı dillere çevirebilir.

6. Özetleme ve açımlama

LLM’ler belgeleri, makaleleri, müşteri görüşmelerini veya toplantıları özetleyebilir ve en önemli noktaları ortaya çıkarabilir.

7. İçerik oluşturma

LLM’ler bir taslak geliştirebilir veya üzerine inşa edilecek iyi bir ilk taslak olabilecek yeni bir içerik yazabilir.

Large Language Models Kullanmanın Zorlukları ve Riskleri

LLM’lerin avantajlarına rağmen kullanıcılar büyük dil modellerinin çeşitli zorlukları ve sınırlamalarını da göz önünde bulundurmalıdır:

  • Önyargı – LLM’ler yalnızca üzerinde eğitildikleri veriler kadar iyidir. LLM’ler, üzerinde eğitildikleri içeriğin önyargılarını yansıtabilir.
  • Rıza – LLM’lerin nasıl eğitildiği ve özellikle sistemlerin kullanıcının rızası olmadan veriler üzerinde nasıl eğitildiği ve telif hakkı olan sanat, tasarım veya kavramları nasıl kopyalayabildiği konusunda etiklik konusunda süregelen bir tartışma vardır. 
  • Geliştirme ve işletme maliyeti – Özel bir LLM oluşturmak ve sürdürmek milyonlarca dolara mal olmaktadır, bu nedenle çoğu ekip Google ve OpenAI gibi şirketler tarafından sunulan LLM’lere güvenmektedir. 
  • Halüsinasyon – Halüsinasyon, LLM’lerin gerçekte doğru olmayan içerik üretebileceği gerçeğini ifade eder. Bu durum, LLM’ler kusurlu veriler üzerinde eğitildiklerinde veya çektikleri bilginin bağlamını doğru bir şekilde anlayacak ince ayardan yoksun olduklarında ortaya çıkar. 
  • Sera gazı emisyonları – LLM’ler eğitmek ve bakımını yapmak için önemli miktarda güç tüketir (veri depolama dahil), bu da büyük bir çevresel etkiye sahiptir. 
  • Güvenlik – LLM’nin aldığı her şey gelecekteki çıktılarını eğiteceğinden, işletmeler ücretsiz LLM’lere hassas veya gizli veri veya bilgi sağlamamalıdır.

En İyi Large Language Models Örnekleri

Birçok popüler büyük dil modeli vardır. Bazı LLM’ler açık kaynaklıdır, yani kullanıcılar tüm kaynak koduna, eğitim verilerine ve mimariye erişebilir. Diğer LLM’ler ise tescilli olup LLM’nin nasıl kullanılacağını sınırlayabilen bir şirkete veya kuruluşa aittir ve LLM’ye yalnızca müşteriler erişebilir.

Her model, daha büyük veri kümeleri üzerinde eğitilme, sağduyulu muhakeme ve matematik için gelişmiş yetenekler ve kodlamadaki farklılıklar gibi farklı faydalar veya avantajlar sunar. Daha önceki LLM’ler öncelikle NLP yeteneklerine odaklanırken, yeni LLM gelişmeleri hem girdiler hem de çıktılar için çok modlu yetenekler getirir. 

Aşağıdaki listede popüler LLM örneklerini bulabilirsiniz:

1. Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Google’ın BERT’i NLP için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir modeldir. En eski LLM’lerden biridir ve hem araştırma hem de endüstri kullanıcıları tarafından benimsenmiştir. 

2. Google Gemini

Gemini, Google DeepMind’ın Aralık 2023’ün sonlarında piyasaya sürülen tescilli çok modlu LLM ailesidir. OpenAI’nin GPT modellerinden daha iyi performans göstermek için oluşturulmuştur. 

3. Google PaLM (Pathway Language Model)

PaLM, Google tarafından oluşturulan tescilli bir modeldir. PaLM, kod oluşturma, NLP, doğal dil oluşturma, çeviri ve soru yanıtlama yetenekleri sağlar.

4. Meta LLaMA (Büyük Dil Modeli Meta AI)

Meta’nın LLaMA’sı bir otoregresif LLM ailesidir. Microsoft ile ortaklaşa yayınlanan LLaMA 2, açık kaynak kodludur ve araştırma ve ticari kullanım için ücretsizdir. 

5. OpenAI GPT (Generative Pre-Trained Transformer)

OpenAI’ın GPT model ailesi, transformatör mimarisini tanıtan ilk modellerden biridir. GPT, çok çeşitli NLP uygulamaları için kullanılan üretken bir dil modelidir. Daha yeni GPT modelleri tescilli olmakla birlikte, GPT-2 gibi sürümler açık kaynaklıdır ve kullanıcılara ücretsiz olarak sunulmaktadır. ‍

6. XLNet 

XLNet, NLP görevlerini iyileştirmek için Carnegie Mellon Üniversitesi ve Google tarafından oluşturulan NLP için bir ön eğitim yöntemidir.

En İyi Large Language Models Örnekleri

Birçok popüler büyük dil modeli vardır. Bazı LLM’ler açık kaynaklıdır, yani kullanıcılar tüm kaynak koduna, eğitim verilerine ve mimariye erişebilir. Diğer LLM’ler ise tescilli olup LLM’nin nasıl kullanılacağını sınırlayabilen bir şirkete veya kuruluşa aittir ve LLM’ye yalnızca müşteriler erişebilir.

Her model, daha büyük veri kümeleri üzerinde eğitilme, sağduyulu muhakeme ve matematik için gelişmiş yetenekler ve kodlamadaki farklılıklar gibi farklı faydalar veya avantajlar sunar. Daha önceki LLM’ler öncelikle NLP yeteneklerine odaklanırken, yeni LLM gelişmeleri hem girdiler hem de çıktılar için çok modlu yetenekler getirir.

NLP vs. LLM Arasındaki Farklar

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlar ve dil arasındaki etkileşime odaklanan geniş bir alandır. NLP, bilgisayarların insan dilini yorumlama, anlama ve üretme yeteneğini ifade eder. NLP metin anlama, dil çevirisi, konuşma tanıma ve metin oluşturmayı mümkün kılar.

LLM’ler NLP’nin bir alt kümesidir ve NLP yeteneklerini içeren ve benzer işlevleri sağlayan belirli model sınıflarıdır. LLM’ler ayrıca NLP çıktılarını iyileştirmek için de kullanılır.

Large Language Models (LLM) vs. Generative Artificial Intelligence Farkları

Büyük dil modelleri, insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için tasarlanmış özel bir yapay zeka modelleri sınıfıdır. LLM’ler özellikle metin üzerinde eğitilmiş ve metinsel içerik üretebilen yapay zeka modellerini ifade eder. Tüm LLM’ler bir tür üretken yapay zekadır.

Üretken yapay zeka yani Generative AI, metin, görüntü, video ve daha fazlası dahil olmak üzere yeni içerik oluşturabilen bir dizi multimodal modeli kapsayan geniş bir yapay zeka kategorisidir. 

Hem LLM’ler hem de Generative AI, bir dönüştürücü mimarisi ile oluşturulabilir. Dönüştürücüler, bağlamsal bilgileri ve uzun menzilli bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalayarak çeşitli dil görevleri için özellikle yararlı hale getirir. Dönüştürücüler ayrıca görüntü ve diğer içerik türlerini üretmek için de kullanılabilir. 

Popüler Büyük Dil Modelleri 

Büyük dil modelleri alanı, aralarından seçim yapabileceğiniz birçok seçenekle doludur. Genel olarak, LLM’leri iki kategoriye ayırabilirsiniz: tescilli hizmetler ve açık kaynak modelleri.

1. Tescilli hizmetler

En popüler LLM, OpenAI’nin piyasaya sürdüğü ChatGPT’dir. ChatGPT, kullanıcıların istemleri besleyebilecekleri ve genellikle hızlı ve ilgili bir yanıt alabilecekleri kolay bir arama arayüzü sağlar. Geliştiriciler bu LLM’yi kendi uygulamalarına, ürünlerine veya hizmetlerine entegre etmek için ChatGPT API’sine erişebilir. Diğer hizmetler arasında Google Bard ve Anthropic’ten Claude bulunmaktadır.

2. Açık kaynak modelleri

Diğer bir seçenek de, genellikle açık kaynaklı ve ticari kullanıma açık bir model kullanarak bir LLM’yi kendi kendine barındırmaktır. Açık kaynak topluluğu, tescilli modellerin performansını hızla yakalamıştır. Popüler açık kaynak LLM modelleri arasında Meta’dan Llama 2 ve MosaicML’den (Databricks tarafından satın alınmıştır) MPT bulunmaktadır.

Large Language Models (LLM) Nasıl Eğitilir?

Büyük dil modellerini kullanmaya ve eğitmeye başlamak; öğrenme, deneme ve pratik uygulamanın bir kombinasyonunu içerir. 

Aşağıdaki listede başlamanıza yardımcı olacak adım adım bir kılavuz bulabilirsiniz:

1. Doğal Dil İşleme (NLP) Temellerini Öğrenin

Dil modelleme, metin sınıflandırma ve dizi oluşturma gibi NLP kavramları hakkında temel bir anlayış kazanın. Ayrıca NLP’deki yaygın görev ve zorluklara da aşina olun.

2. Önceden Eğitilmiş Bir Model ve Çerçeve Seçin

GPT veya Bard gibi ihtiyaçlarınıza uygun önceden eğitilmiş bir dil modeli seçin. 

3. Geliştirme Ortamını Kurun

Seçtiğiniz çerçevenin gerekli paketlerini ve bağımlılıklarını yükleyin. Uygun donanıma erişiminiz olduğundan emin olun veya hesaplama kaynakları için bulut platformlarını kullanmayı düşünün.

4. Önceden Eğitilmiş Modeller ve API’ler ile Deneyler Yapın

NLP görevlerini gerçekleştirmek için önceden eğitilmiş modelleri kullanarak başlayın. Model geliştiricilerin veya kütüphanelerin mevcut API’lerini veya kod örneklerini kullanmalısınız. 

Bu adımları izleyerek, büyük dil modellerinin yeteneklerini keşfetmeye başlayabilir ve bunların uygulanmasıyla ilgili pratik deneyim kazanabilirsiniz.

Büyük Dil Modellerinin Geleceği

ChatGPT’nin gelişi, büyük dil modellerini ön plana çıkardı ve geleceğin nasıl görünebileceğine dair spekülasyonları ve hararetli tartışmaları harekete geçirdi.

Büyük dil modelleri büyümeye ve doğal dile hakimiyetlerini geliştirmeye devam ettikçe, ilerlemelerinin iş piyasasına ne yapacağı konusunda çok fazla endişe vardır. Büyük dil modellerinin belirli alanlarda çalışanların yerini alma yeteneğini geliştireceği açıktır.

Doğru ellerde, büyük dil modelleri üretkenliği ve süreç verimliliğini artırma yeteneğine sahiptir, ancak bu, toplumda etik ile ilgili sorular ortaya çıkarmıştır.

Sonuç olarak LLM’ler doğal dil işleme alanında devrim yaratarak geliştiricilerin ve işletmelerin karmaşık dil görevlerini daha kolay ve doğru bir şekilde gerçekleştirmesini sağlamaktadır. Bir LLM API’si seçerken, veri setinizin boyutunu ve karmaşıklığını göz önünde bulundurmanız çok önemlidir. Daha küçük bir model küçük derlemeler veya metin koleksiyonları için daha iyi olabilirken, daha büyük bir model daha büyük koleksiyonlar için daha etkili olabilir.

Ayrıca seçtiğiniz modelin farklı programlama dilleriyle iyi çalıştığından ve özel kütüphaneler veya çerçeveler gerektirmediğinden emin olmanız da önemlidir. Ek olarak, eğitim için gereken zaman ve çabayı ve elde edilen doğruluk seviyesini de değerlendirmelisiniz.

Günümüzde çok sayıda LLM API’si mevcut olduğundan, seçeneklerinizi dikkatlice araştırmanız ve ihtiyaçlarınızı en iyi karşılayan modeli seçmeniz çok önemlidir. Bunu yaparak, bu son teknoloji dil işleme araçlarının gücünden ve potansiyelinden tam olarak yararlanabilirsiniz.

Domain Sorgulama