Yapay zeka dünyasına adım attığınız anda karşınıza pek çok terim çıkacaktır. Bu terimler ilk bakışta karışık görünse de zamanla işinize yarayacaklarını fark edersiniz. Bunlardan en önemli olanlardan biri LLM, yani Büyük Dil Modeli.

LLM (Large Language Model), Türkçesiyle Büyük Dil Modeli, aslında çoğumuzun “yapay zeka” diye adlandırdığı alanda kullanılan bir teknoloji. LLM’ler, çok büyük miktarda yazı, kitap, makale ve internet verisi üzerinde eğitilir ve temel amaçları dili anlamak ve insan gibi metin üretmektir. Yani sık sık kullandığımız ChatGPT de aslında bir LLM örneği kullanır.

Gelin, yapay zekayı anlamanın kilit taşı olan LLM’i yakından inceleyelim.

Nedir bu LLM? Büyük Dil Modeli olarak çalışan bu sistemler, internetten topladıkları milyonlarca kelime üzerinden öğrenir. Hangi kelimenin hangi kelimeden sonra gelmesinin mantıklı olduğunu öğrenir ve buna göre cümleler kurar. Bir bebeğin konuşmayı öğrenmesi gibi; hangi kelimenin hangi kelimeden sonra gelmesi gerektiğini tahmin eder ve bir sonraki konuşmada bu kuralları uygular. LLM’ler bu pratiği her dilde gösterebilirler.

LLM’nin Açılımı Nedir? Açılımı Large Language Model’dır, yani Büyük Dil Modeli. “Büyük” denilmesinin nedeni, milyonlarca hatta milyarlarca kelimeyi ezberlemiş olmalarıdır. Ancak ezberlemekle kalmaz; öğrendiklerini kullanarak yeni ve akıcı cümleler üretirler. Örneğin bir tatilde sahilde neler yapılır diye sorulduğunda, gördüğü verilerden yola çıkarak mantıklı ve akıcı bir yanıt sunarlar.

Girişte bahsedildiği gibi, yapay zeka sohbet robotları ilk çıktığında cümle hataları yapabiliyordu. Zamanla bu hatalar azaldı; sohbet robotları bizler gibi espriler yapar, edebi konuşmalar kurar oldu. Bunun arkasındaki temel güç de LLM’in gelişmesiyle mümkün oldu.

Bugün dünyada pek çok farklı LLM var ve her biri farklı şirketler tarafından geliştiriliyor. Bazıları sohbet etmeye odaklanırken, bazıları kod yazmayı kolaylaştırıyor, bazıları ise araştırmalara yardımcı oluyor. Günlük dilde “yapay zeka” dediğimiz bu sohbet botları, aslında LLM’ler farklı amaçlar için kullanılıyor.

En Çok Kullanılan LLM Yapıları Nelerdir?
- GPT (ChatGPT’nin modeli): En çok bilinen LLM’lerden biri ve özellikle insan gibi sohbet etme konusunda öne çıkıyor.
- BERT (Google): Daha çok arama motorlarının anlamasını güçlendirmek için kullanılıyor. Örneğin Google’da doğru sonuçları bulmamıza yardımcı oluyor.
- LLaMA (Meta): Daha açık kaynaklı bir model; araştırmacılar tarafından sıkça tercih ediliyor.
- Claude (Anthropic): Daha güvenli ve rehber gibi cevaplar vermeyi hedefleyen bir model.

Kısacası, farklı LLM’ler farklı “karakterlere” sahip. Kimisi çok hızlı, kimisi çok güvenli, kimisi ise çok yaratıcı.

LLM’ler hayatımızı kolaylaştıracak pek çok iş yapabilir. En basit örnek, internette merak ettiğin bir şeyi sorduğunda sana kısa bir özet sunmasıdır. Ya da kalabalık bir yazıyı birkaç cümlede toparlayabilir. Kod yazanlar için bir “asistan programcı”, öğrenciler için “ders notu özetleyici”, yazarlar için “ilham kaynağı” olabilir. Yaratıcı bir fikir istediğinde LLM’e danışmak işini oldukça kolaylaştırır.

LLM’i Nerelerde Kullanabilirsin?
- Sohbet ve asistan: ChatGPT gibi; istediğin soruları sorabilir ve yanıt alabilirsin.
- Çeviri: İngilizce bir metni hızlıca Türkçe’ye çevirebilirsin.
- Yazı yazma: Makale, ödev ya da blog yazısı oluşturabilirsin.
- Kodlama: Kodlardaki hataları bulabilir ve yeni kod yazabilir.
- Eğitim: Karmaşık konuları basit bir dille açıklamasını isteyebilirsin.

Örneğin, “Ayşe’ye doğum günü mesajı hazırla” dediğinde sana birkaç farklı seçenek verir. İçlerinden en çok beğendiğini seçersin.

LLM’ler Metinleri Nasıl Üretir?
LLM’ler aslında kelime tahmini yapar. Bir cümlenin devamında hangi kelimenin gelmesinin mantıklı olduğuna göre seçim yapar. Bu süreç çok hızlı işler ve sana akıcı bir metin olarak döner. Örneğin “Bugün hava çok …” dediğinde model en uygun sözcüğü tahmin eder ve devamını üretir. Bu tahminler üst üste eklenince uzun ve anlamlı bir yazı ortaya çıkar.

Yani esasında LLM, metinleri ezberden yazmaz; mantıklı tahminlerle sıfırdan yeni bir metin üretir.

LLM’ler Güvenilir mi?
LLM’ler çok şey biliyor gibi görünse de her zaman yüzde yüz doğru bilgi vermezler. Eğitildikleri veriler hatalıysa ya da net bir cevap yoksa yanlış ya da uydurma yanıtlar verebilirler. Bu duruma yapay zekâ dünyasında “halüsinasyon” denir.

Örneğin, Türkiye’de en uzun köprü hangisi diye sorarsan doğru cevap verebilirler; ama köprü çok yeni açıldıysa eski bilgiyi verebilirler. Bu yüzden önemli konularda bilgiyi doğrulamak gerekir.

Günümüzde kullandığımız birçok dijital hizmetin arkasında LLM’ler vardır. Arama motorlarında doğru sonuçları bulmamız, telefonlarımıza yazarken otomatik kelime önerileri gelmesi, hatta sosyal medyada karşımıza çıkan içeriklerin anlaşılır hâle gelmesi hep bu modellerin katkılarıyla mümkün olur. En önemlisi, LLM’ler sayesinde teknoloji artık sadece uzmanların değil, herkesin kolayca faydalanabileceği bir araç haline geliyor: uzun raporları özetleyen, yabancı dilleri çeviren, kod yazmayı kolaylaştıran ve günlük hayatı hızlandıran bir “dijital yardımcı”.

LLM Nasıl Yapılır ve Nasıl Eğitilir?
Bir LLM yapmak, devasa bir Lego şehri kurmaya benzer. Önce milyonlarca küçük parçaya (kelime ve cümleler) ihtiyaç vardır. Parçalar toplanır, temizlenir ve düzenlenir. Ardından bu parçalar, özel matematiksel formüller ve yapay sinir ağlarıyla bir araya getirilir. Bu süreçte güçlü bilgisayarlar kullanılır çünkü model milyarlarca kelimeyi analiz eder. Sonunda, öğrendiği örneklerden yola çıkarak yeni cümleler kurabilen akıllı bir sistem ortaya çıkar.

LLM’yi eğitmek de benzer şekilde bir pratik serüvenidir. Model önce büyük bir yazı koleksiyonunu okur. Ardından eksik bırakılan kelimeleri tahmin etmeye çalışır. Yanlış yaparsa düzeltilir, doğru yaparsa pekiştirilir. Bu süreç, bir öğrencinin test çözerek öğrenmesi gibidir. Ne kadar çok tekrar ederse o kadar başarılı olur. Eğitim sonunda model, sadece kelimeleri ezberlemekle kalmaz; kelimelerin birbirine nasıl bağlı olduğunu da öğrenir. Başlangıçta tek kelimeyle cevap verebilen bir LLM, eğitim sonunda uzun ve zengin sohbetler kurabilir.

LLM’ler Sürekli Öğrenmeye Devam Ediyor mu?
LLM’ler “her gün yeni şeyler öğrenen” canlılar değildir. Büyük bir eğitim sürecinden geçer ve belli bir bilgi düzeyinde kalır. Eğitimleri, tarihe kadar olan verileri kapsar; örneğin 2023 yılına kadar eğitildiyse 2024 olaylarını kendi başına öğrenemez. Ancak bazı şirketler modelleri güncelleyebilir ve yeniden eğitebilirler; bu da onların bilgilerini taze tutar. Ayrıca bazı modeller, kullanıcılarla konuşurken o sohbeti hafızaya alıp daha tutarlı yanıtlar verebilir. Ancak bu da kalıcı öğrenme değildir; o anki hafıza kullanımıdır.

LLM ile Yapay Zekâ Arasındaki Fark Nedir?
Aslında LLM, yapay zekânın bir türüdür. Yapay zekâ (AI) daha geniş bir kavramdır; LLM ise onun içindeki dil odaklı bir teknolojidir. Yapay zeka denince akla satranç oynayan bilgisayarlar, yüz tanıma sistemleri, kendi kendine giden arabalar veya tıbbi teşhis yapan algoritmalar gelebilir.

Özetle:
- Yapay zeka (AI): Geniş bir şemsiye. Her türlü akıllı teknolojiyi kapsar.
- LLM: Bu şemsiyenin dili anlamak ve üretmek üzerine odaklanan özel bir parçasıdır.


https://junkyard.sfo3.cdn.digitaloceanspaces.com/n1/images/oee370f42-dd6f-4140-828f-ea58b1308347.webp

“dil işleme” ile ilgili sonuçlar

Yapay Zekâ’yı Anlamak İçin Önemli Olan LLM Nedir?