LLM (büyük dil modeli) nedir?

bilgi

Yapay Zeka Üzerine Makaleler Serisi
Bu, dört makaleden oluşan bir serinin ilk makalesidir:

1. LLM'ler: ne olduklarını ve nasıl çalıştıklarını anlamak (bu makale).
2. NLP: Doğal Dil İşleme'yi keşfetmek.
3. Yapay Zeka Ajanları: otonom yapay zekaları keşfetmek.
4. Karşılaştırma ve AI Smarttalk’ın konumlandırması: genel bir sentez ve perspektif.

Göz alabildiğine uzanan bir yabani çiçekler tarlasını hayal edin; burada dev bir arı sürüsü meşgul bir şekilde vızıldıyor. Uçarlar, her çiçekten polen toplarlar ve bunu son derece karmaşık bal haline getirirler. O bal dildir. Ve bu arılar LLM'ler (Büyük Dil Modelleri), devasa dil modelleridir; büyük miktarda metin verisini yapılandırılmış, tutarlı ve bazen de son derece yaratıcı bir şeye dönüştürmek için durmaksızın çalışırlar.

Bu makalede, LLM'lerin hareketli kovanına derinlemesine dalacağız: bu dev arıların nasıl kovanlarını inşa edip rafine ettiklerini (mimari), hangi tür polenleri topladıklarını (veri), bal üretmek için nasıl koordine olduklarını (metin üretimi) ve nihayetinde bu sürüleri nasıl yönlendireceğimizi ve evcilleştireceğimizi, böylece rastgele bir madde yerine tatlı, iyi işlenmiş bir nektar sunmalarını sağlayacağız.

Birçok ana noktayı ele alacağız:

• Bir LLM'nin kökenleri ve tanımı
• Eğitim teknikleri ve dikkat rolü
• Somut kullanım durumları ve sınırlamalar
• Etik, enerji ve teknik zorluklar
• Bir LLM'den en iyi şekilde yararlanmak için istek mühendisliği
• Dağıtım ve bakım seçenekleri

Arı benzetmesini oldukça ileri götüreceğiz. Bir arıyı nazik ve zararsız bir şekilde hayal edebilirsiniz, ancak unutmayın ki kötü yönetilen bir sürü hala oldukça fazla sokma yapabilir. Onları sakinleştirmek için dumanı yakmadan önce, bir LLM'nin yapısını keşfedelim; okumayı bitirdiğinizde artık pek çok sırrı kalmayacak.

Başlamak için, bir metin parçasının bir LLM içindeki yolculuğunu, girdi aşamasından çıktı aşamasına kadar, tüm ana adımlardan geçerek gösteren basitleştirilmiş bir diyagram (ekstra yorum olmadan) aşağıda bulunmaktadır:

1. LLM Nedir? Diğerlerinden Daha Yüksek Vızıldayan Sürü

1.1. Köken ve kavram

Birkaç yıl boyunca, Yapay Zeka araştırmaları doğal dil üzerine yoğunlaştı: bir modeli nasıl anlamlı ve ilgili metinler oluşturacak şekilde eğitebiliriz? Başlangıçta, basit kurallara veya temel istatistiklere dayanan NLP (Doğal Dil İşleme) teknikleri kullandık. Ardından önemli bir adım geldi: Derin Öğrenme ve sinir ağlarının ortaya çıkışı.

Büyük Dil Modelleri bu devrimden doğmaktadır. “Büyük” olarak adlandırılmalarının sebebi, onlarca hatta yüzlerce milyar parametreye sahip olmalarıdır. Bir parametre, kovanın karmaşık organizasyonundaki “küçük bir bileşenin konumu” gibi bir şeydir. Her bir parametre, belirli bir dizideki bir sonraki token'ı daha iyi tahmin etmek için bir sinyali ağırlamayı veya ayarlamayı “öğrenir”.

1.2. Devasa Veri Miktarları Üzerine İnşa Edilmiş Bir Kovan

LLM'lerin kovanlarını inşa etmek için büyük miktarda “polene” ihtiyaçları vardır: metin. Dijitalleştirilmiş kitaplardan basın makalelerine, forumlara ve sosyal medyaya kadar muazzam içerik hacimlerini sindirirler. Tüm bu verileri emerek, modelin iç yapısı dil düzenliliklerini yakalamak ve yansıtmak üzere şekillenir.

Bu nedenle, bu yapay arılar nihayetinde belirli bir bağlamda bazı kelimelerin diğerlerinden daha olası bir şekilde ortaya çıktığını öğrenirler. Metni satır satır ezberlemezler; bunun yerine, dilde bulunan tipik biçimleri, sözdizimini ve fikirlerin ilişkilerini “istatistiksel olarak yeniden üretmeyi” öğrenirler.

2. Kovanın içine adım atmak: nasıl çalıştığına dair bir genel bakış

2.1. Tokenizasyon: polenleri parça parça toplamak

İlk adım tokenizasyondur. Ham metni alır ve tokenlara böleriz. Bir çiçek tarlasını hayal edin: her çiçek bir kelimeye (veya bir kelimenin parçasına) benzer; arı, bu çiçeklerden polen toplar. Bir “token”, bir bütün kelime (“ev”), bir parça (“ev-”, “-e”) veya bazen sadece bir noktalama işareti olabilir.

Bu segmentasyon, modele özgü bir kelime dağarcığına bağlıdır: kelime dağarcığı ne kadar büyükse, segmentasyon o kadar ince olabilir. Tokenizasyon kritik öneme sahiptir çünkü model, ham metin yerine tokenları işler. Bu, arının tüm çiçeği almak yerine tam olarak poleni toplamasına benzer.

2.2. Gömme: poleni vektörlere dönüştürmek

Polen toplandıktan sonra, modelin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi gerekir: bu adım gömme olarak adlandırılır. Her token, anlamsal ve bağlamsal bilgileri kodlayan bir vektöre (bir sayı listesi) dönüştürülür.

Bunu, polenin “rengi” veya “tadı” olarak düşünün: benzer anlamlara sahip iki kelime benzer vektörlere sahip olacaktır; tıpkı iki ilişkili çiçeğin benzer polenler üretmesi gibi. Bu adım, sinir ağlarının yalnızca sayıları anlayabilmesi nedeniyle önemlidir.

2.3. “Transformers” katmanları: arı dansı

Bir kovanda, arılar “arı dansı” aracılığıyla iletişim kurar; bu, en zengin polenin nerede bulunduğunu gösteren karmaşık bir koreografidir. Bir LLM'de, koordinasyon dikkat mekanizması aracılığıyla sağlanır (2017'de tanıtılan ünlü “Dikkat, ihtiyacınız olan tek şeydir”).

Her Transformer katmanı Kendi Dikkatini uygular: model, her token için dizideki diğer tüm tokenlarla olan alakasını hesaplar. Bu, her arının “Benim elimdeki polen türü bu; senin neye ihtiyacın var?” dediği gibi, eşzamanlı bir bilgi alışverişidir.

Birden fazla Transformer katmanı yığarak, model karmaşık ilişkileri yakalayabilir: belirli bir cümlede “kraliçe” kelimesinin “arılar” veya “kovan” ile ilgili bir kavrama atıfta bulunduğunu, “monarşi” ile değil, bağlama bağlı olarak öğrenebilir.

2.4. Bal üretimi: bir sonraki tokenı tahmin etmek

Son olarak, kovan bal üretir, yani üretilecek metin. Bağlamı analiz ettikten sonra, modelin basit bir soruya cevap vermesi gerekir: “En muhtemel bir sonraki token nedir?” Bu tahmin, ağın ayarlanmış ağırlıklarına dayanır.

Hiperparametreler (sıcaklık, top-k, top-p, vb.) doğrultusunda, süreç daha rastgele veya daha belirleyici olabilir. Düşük bir sıcaklık, öngörülebilir bir bal üreten çok disiplinli bir arıya benzer. Yüksek bir sıcaklık, daha özgürce dolaşabilen ve daha yaratıcı bal üretebilen daha eksantrik bir arıya benzer; bu da tutarsız olma riskini taşır.

3. Her Şekilde Bal: LLM'ler için Kullanım Alanları

3.1. Yardımcı yazım ve içerik üretimi

En popüler kullanımlardan biri otomatik metin üretimidir. Bir blog yazısına mı ihtiyacınız var? Bir video senaryosu mu? Bir uyku hikayesi mi? LLM'ler, şaşırtıcı derecede akıcı metinler üretebilir. Yazım stilini bile yönlendirebilirsiniz: mizahi, resmi, şiirsel vb.

Yine de, üretilen balın kalitesini kontrol etmelisiniz. Bazen, arı sürüsü yanlış bilgiler toplayabilir ve “halüsinasyonlar” yaratabilir—arı, var olmayan çiçekler icat eder!

3.2. Sohbet araçları ve chatbotlar

LLM'ler tarafından desteklenen chatbotlar, daha doğal sesli konuşmaları sayesinde dikkat çekmiştir. Bir isteğinizi aldıklarında, çiçekten çiçeğe (token'dan token'a) uçarak uygun bir yanıt vermek için bir sürü düşünün.

Bu chatbotlar aşağıdaki alanlarda kullanılabilir:

• Müşteri hizmetleri
• Yardım (metin veya ses)
• Eğitim ve etkileşimli özel ders
• Dil öğrenimi

3.3. Otomatik çeviri

Birçok dilde metinleri özümsemiş olan LLM'ler, genellikle bir dilden diğerine geçiş yapmayı bilir. Birçok dil, dilbilgisel yapıları paylaşır; bu da yapay arının bunları tanımasını ve çeviriler sunmasını sağlar. Sonuçlar her zaman mükemmel değildir, ancak sıklıkla daha eski kural tabanlı sistemlerin kalitesini aşar.

3.4. Programlama yardımı

Bazı LLM'ler, belirli “copilot” sistemlerinin arkasındaki gibi, doğru kod önerebilir, çözümler sunabilir ve hataları düzeltebilir. Bu kullanım giderek popüler hale gelmektedir ve “programlama dilleri”nin içerik kovanındaki başka bir metin dili biçimi olduğunu kanıtlamaktadır.

3.5. Belge analizi ve yapılandırma

Metin üretmenin yanı sıra, LLM'ler de özetleme, analiz etme, etiketleme (sınıflandırma) veya metinden içgörüler çıkarma yeteneğine sahiptir. Bu, büyük belge hacimlerini sıralamak, müşteri geri bildirimlerini toplamak, incelemeleri analiz etmek vb. için oldukça kullanışlıdır.

4. Olası sorunlar: sınırlamalar ve riskler

4.1. Halüsinasyonlar: arı bir çiçek icat ettiğinde

Daha önce belirtildiği gibi, arı (LLM) “halüsinasyon” yapabilir. Bir gerçeklik veritabanına bağlı değildir: olasılıklar üzerine dayanır. Bu nedenle, yanlış veya var olmayan bilgileri güvenle sağlayabilir.

Bir LLM'nin bir kehanet aracı olmadığını unutmayın; insan anlamında “anlamadan” metin tahmin eder. Bu, kritik görevler (tıbbi, hukuki vb.) için denetim olmadan kullanıldığında ciddi sonuçlar doğurabilir.

4.2. Önyargı ve uygunsuz içerik

Arılar, şüpheli olanlar da dahil olmak üzere her türlü çiçekten polen toplar. Verilerdeki mevcut önyargılar (stereotipler, ayrımcı ifadeler vb.) kovanın içine sızar. Bu önyargılarla kirlenmiş bal elde edebiliriz.

Araştırmacılar ve mühendisler filtreler ve denetim mekanizmaları uygulamaya çalışıyor. Ancak bu görev karmaşıktır: önyargıları tanımlamayı, düzeltmeyi ve modelin yaratıcılığını aşırı şekilde kısıtlamaktan kaçınmayı gerektirir.

4.3. Enerji maliyetleri ve karbon ayak izi

Bir LLM'yi eğitmek, 24 saat boyunca ısıtılan bir serada dev bir sürüyü sürdürmek gibidir. Bu, büyük hesaplama kaynakları gerektirir ve dolayısıyla çok fazla enerji tüketir. Çevresel endişeler bu nedenle merkezi bir konudur:

• Eğitimi daha çevre dostu hale getirebilir miyiz?
• Model boyutunu sınırlamalı mıyız?

Tartışmalar devam ediyor ve birçok girişim, hem donanım hem de yazılım optimizasyonları yoluyla karbon ayak izini azaltmayı hedefliyor.

4.4. Gerçek dünya bağlamının eksikliği

Model etkileyici olsa da, genellikle metin ötesinde bir gerçek dünya anlayışı eksikliği vardır. Bu yapay arılar yalnızca metinsel “polen” bilir. Örneğin, fiziksel bir nesnenin belirli bir ağırlığa sahip olduğunu veya soyut bir kavramın hukuki sonuçları olduğunu fark etmezler.

Bu boşluk, derin “sağduyu” veya gerçek dünya deneyimleri (algı, eylem, duyusal geri bildirim) gerektiren görevlerde belirgindir. LLM'ler, duyusal bağlamdan yoksun oldukları için insan için “kolay” sorularda başarısız olabilirler.

5. Ehlileştirme sanatı: “prompt engineering”

5.1. Tanım

Bir prompt, LLM'ye bir yanıt almak için sağladığınız metindir. Bu prompt'u nasıl oluşturduğunuz büyük fark yaratabilir. Prompt engineering, optimal (veya optimal'e yakın) bir prompt yazmayı içerir.

Bu, arıların sakinleşmesi ve onlara tam olarak ne yapmaları gerektiğini göstermek için kovanın içine duman üflemek gibidir: “Bu belirli alanda, o yönde, bu tür bir çiçek için polen toplayın.”

5.2. Prompt engineering teknikleri

1. Açık bağlam: LLM'nin rolünü tanımlayın. Örneğin, “Bir botanik uzmanısınız. Açıklayın…”
2. Kesin talimatlar: Ne istediğinizi, yanıtın formatını, uzunluğunu, stilini vb. belirtin.
3. Örnekler: Modeli yönlendirmek için örnek Soru-Cevap sağlayın.
4. Kısıtlamalar: Kapsamı daraltmak istiyorsanız, bunu belirtin (“Bu konuyu belirtmeyin; yalnızca madde listeleriyle yanıt verin,” vb.).

5.3. Sıcaklık, top-k, top-p…

Bal üretirken, arı tarifine daha az veya daha fazla bağlı kalabilir. Sıcaklık, önemli bir parametredir:

• Düşük sıcaklık (~0): kovan çok disiplinlidir. Yanıtlar daha “muhafazakar” ve tutarlıdır ancak daha az özgündür.
• Yüksek sıcaklık (>1): kovan daha hayal gücü yüksek olabilir ancak yanlış yola sapabilir.

Benzer şekilde, “top-k” modeli en olası k kütleye sınırlar ve “top-p” birikimli olasılık eşiği (nucleus sampling) getirir. Prompt engineering, istenen sonucu elde etmek için bu parametreleri ayarlamayı da içerir.

---

6. Bir kovan kurmak: dağıtım ve entegrasyon

6.1. Dağıtım seçenekleri

1. Hizmet veren API: Modeli barındıran bir sağlayıcı kullanın. Ağır bir altyapıya ihtiyaç yoktur, ancak kullanım başına ödeme yaparsınız ve üçüncü bir tarafa bağımlı olursunuz.
2. Açık kaynak model: Kendi sunucularınıza bir açık kaynak LLM kurun. Tam kontrolü elinizde tutarsınız ancak lojistik ve enerji maliyetlerini yönetmeniz gerekir.
3. Hibrit model: Daha basit görevler için daha küçük bir yerel model kullanın ve daha karmaşık görevler için harici bir API çağırın.

6.2. Güvenlik ve moderasyon

Bir LLM dağıtmak, çıktısının sorumluluğunu üstlenmek anlamına gelir. Genellikle eklemeniz gerekenler:

• Nefret, şiddet veya ayrımcı içeriği engellemek için filtreler
• Hassas verileri (örneğin, kişisel bilgileri) engellemek için mekanizmalar
• Değişimleri izlemek ve sistemi geliştirmek için bir loglama ve izleme politikası

6.3. Sürekli izleme ve iyileştirme

İyi kurulmuş bir kovan bile denetim gerektirir:

• Kullanıcı geri bildirimlerini toplayın
• Prompt'ları ve üretim parametrelerini ayarlayın
• Gerektiğinde daha güncel bir modeli güncelleyin veya yeniden eğitin

Bu, gerçek bir arı sürüsüne bakmak gibi sürekli bir süreçtir: sağlığını izleyin, hataları düzeltin ve öğrenilen dersleri kullanın.

---

7. Gelecek uçuşları: çok modlu ve uyarlanabilir modellere doğru

LLM'ler evrimlerinin henüz başındalar. Yakında, metin, görüntü, ses ve videoları işleyebilen çok modlu modellerden bahsedeceğiz; bu, yalnızca metinsel çiçekleri değil, aynı zamanda görsel veya işitsel olanları da toplayan bir arı sürüsüdür.

Görüş ve dili birleştiren sistemler zaten ortaya çıkıyor veya sembolik akıl yürütme ile metin üretimini bağlayan sistemler. Örneğin, arı bir görüntüyü yorumlayabilir ve onu tanımlayabilir veya bir sesi alıp bağlamında analiz edebilir.

Toplumsal düzeyde, bu hızlı gelişim birçok soruyu gündeme getiriyor:

• Bu sistemlerin kullanımında sorumluluk ve şeffaflık nasıl sağlanabilir?
• Yazma, çeviri veya metin analizi ile ilgili işlere etkisi nedir?
• Büyük AI oyuncuları (Büyük Teknoloji, özel laboratuvarlar, açık kaynak projeleri) arasındaki rekabeti nasıl dengeleyebiliriz?

---

8. Bir sonraki uçuş rotamız: geleneksel NLP'ye bir bakış

Bir sonraki makalemizde, daha genel olarak NLP (Doğal Dil İşleme) konusuna dalacağız. Daha klasik, bazen daha hafif yaklaşımların bu devasa LLM'lerle nasıl birlikte var olduğunu inceleyeceğiz.

LLM'lerden önce, denetimli sınıflandırma, anlamsal arama algoritmaları, sözdizimsel kurallar vb. kullanan geleneksel NLP kovanı vardı. Şunları keşfedeceğiz:

• Temel yöntemler (kelime torbası, TF-IDF, n-gramlar)
• Ön-Transformer sinirsel modeller (RNN, LSTM, vb.)
• Tipik NLP iş akışları (tokenizasyon, POS etiketleme, ayrıştırma, vb.)

Bu, LLM sürüsünün daha önceki araştırmaların geniş bir ekosisteminden nasıl yararlandığını anlamamıza yardımcı olacaktır.

---

9. Sonuç: balın tadını çıkarma sanatı

LLMs'ye, ham metni sofistike yanıtlar haline getirebilen bu devasa arılara kapsamlı bir bakış attık. İşte ana noktalar:

1. Eğitim: LLM'ler, dilin istatistiksel kalıplarını öğrenerek devasa veri setleri üzerinde eğitilir.
2. Mimari: Transformer katmanları, dikkat aracılığıyla bağlamsal ilişkileri yakalayan modelin çekirdeğidir.
3. Kullanım alanları: Yazmaktan çeviriye, sohbet botları, kod önerileri ve daha fazlasına kadar geniş bir yelpazeye sahiptir.
4. Sınırlamalar: Halüsinasyonlar, önyargılar, enerji maliyeti... LLM'ler kusursuz değildir. Rehberliğe, denetime ve doğrulamaya ihtiyaç duyarlar.
5. İstek mühendisliği: En iyi yanıtı almak için doğru isteği (ve doğru parametreleri ayarlamak) oluşturma sanatı.
6. Dağıtım: Barındırılan bir API'ye güvenmek, açık kaynak bir modeli kurmak veya her ikisini birleştirmek gibi çeşitli stratejiler mevcuttur.

Arılar, organizasyon, iş birliği ve lezzetli bal üretiminin sembolüdür. Benzer şekilde, iyi yönetilen bir LLM, birçok dil ile ilgili görevi optimize etmek, yaratmak ve yardımcı olmak için büyük bir varlık olabilir. Ancak, herhangi bir güçlü sürü gibi, dikkat ve saygı gerektirir; aksi takdirde beklenmedik sokmalarla karşılaşma riski taşır.

Gelecek makalelerde, AI ve NLP'nin vızıldayan dünyasında yolculuğumuza devam edeceğiz: daha spesifik modüller (metin işleme, sözdizimsel analiz, sınıflandırma) etrafında gelişen AI'yi göreceğiz ve ardından AI Ajanlarını keşfedecek ve AI Smarttalk'ın bu tüm yapı içinde nerede yer aldığını anlamak için küresel bir karşılaştırma ile sonuçlanacağız.

O zamana kadar, iyi balı tanımak için bir uzman olmanıza gerek olmadığını unutmayın, ancak kovanı ve arılarını anlamak için zaman ayırmak, onu güvenle tatmanın en iyi yoludur.

Vızıldayan AI dünyasındaki yolculuğumuzun bir sonraki adımında görüşmek üzere!