Geniş Dil Modeli (LLM) Nedir?

Geniş dil modeli (LLM), sorgulara insan benzeri yazılı yanıtlar üretmek için tasarlanmış ve giderek daha popüler hale gelen bir yapay zeka türüdür. LLM'ler büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve sağlanan bağlama göre bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmeyi öğrenir. Hatta belirli bir yazarın veya türün yazı üslubunu taklit edebilir.

LLM'ler 2020'lerin başında laboratuvarlardan çıkıp haberlere konu oldu ve o zamandan bu yana hem bağımsız ürünlere hem de birçok iş yazılımı türüne gömülü katma değerli özelliklere dönüştü. İstekleri yorumlama ve faydalı yanıtlar üretme konusundaki etkileyici yetenekleri sayesinde LLM'ler doğal dil işleme, makine çevirisi, içerik üretimi, sohbet botları ve doküman özetleme gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılıyor.

Geniş Dil Modeli Nedir?

Geniş dil modeli (LLM), sorgulara insan benzeri, bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmek için genellikle kitaplardan, web'den ve diğer kaynaklardan alınan milyarlarca kelimeden oluşan geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir. LLM'ler, LLM terminolojisinde "istem" olarak adlandırılan soruları anlamak ve doğal dilde yanıtlar oluşturmak için tasarlandığından, müşteri sorularını yanıtlama, bir rapordaki bilgileri özetleme, e-postaların ilk taslaklarını oluşturma, hatta şiir ve bilgisayar kodu yazma gibi görevleri gerçekleştirebilirler. LLM'ler genelde eğitildikleri dilin dilbilgisi ve semantiği hakkında derin bir anlayışa sahiptir ve bir şirketin kendi verileri kullanılarak geliştirilebilirler.

Her ne kadar insanların yaptığı gibi tam olarak anlayamasalar da insan dilini tanıyıp yorumlayabildikleri için LLM'ler doğal dil işlemede önemli bir ilerlemeyi temsil eder. En iyi bilinen LLM muhtemelen OpenAI'ın kitaplardan, makalelerden ve web sitelerinden milyarlarca kelime ile eğitilmiş yapay zeka programı ChatGPT'dir. Şirket, bir web tarayıcısı veya mobil uygulama aracılığıyla ChatGPT adresine doğrudan erişim sağlıyor veya programlanabilir API'ler aracılığıyla kurumsal yazılımlara bağlanabiliyor. LLM'ler Cohere, GPT-4 ve BARD da diğer yayın LLM'lerdir.

LLM'yi eğitmek için kullanılan metin verileri, bir veritabanındaki gibi yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Çoğu işletme metin mesajları, e-postalar ve belgeler dahil olmak üzere çok miktarda yapılandırılmamış veriye sahiptir.

LLM'lerin popüler kurumsal kullanımları arasında müşteri hizmetleri sohbet robotları, dijital asistanlar ve geleneksel sözcüğü sözcüğüne çeviri araçlarına göre daha bağlamsal, günlük konuşma dilinde ve doğal ses çıkaran çeviri hizmetleri yer alır. LLM'ler ayrıca protein yapılarını tahmin etmek ve yazılım kodu yazmak gibi oldukça gelişmiş görevleri de gerçekleştirebilir. Sağlık hizmetleri, ilaç, finans ve perakende, LLM'lerden iyi şekilde yararlanan sektörler arasındadır. Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, yardım hattına çağrı yapan hastalara triyaj yapmak için LLM kullanabilirken, bir yatırım şirketi hisse senedi eğilimlerini tespit etmek amacıyla kazanç raporlarını, haber hikayelerini ve sosyal medya yayınlarını tarayıp özetlemek için bir LLM kullanabilir. LLM'ler, kuruluşların verileri yönetmesine ve analiz etmesine, ticari değer yaratabilecek içgörüler elde etmesine yardımcı olabilir. Her iki senaryoda da LLM, görevini insan analistlerin yapabileceğinden daha hızlı gerçekleştiriyor.

Bu durum, teknolojiye olan ilgiyi önemli ölçüde artırdı. Öyle ki, 2023'te yapılan bir Valuates Reports araştırmasına göre, LLM'lerin global pazarının yıllık %21,4 bileşik artış hızında büyüyerek 2029 yılına kadar 40,8 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.

LLM'leri düşünürken anlamak için bazı temel kavramları bilmemiz gerekir. Örneğin:

• Doğal dil. İnsanların, bilgisayar kodu gibi teknik bir amaç için geliştirilmeyen konuşmalar veya yazılı raporlar gibi sıradan durumlarda kullandığı herhangi bir dil.
• Doğal dil işleme. Yazılı veya konuşulan metnin yapısını ve anlamını analiz edebilen bir tür veri işleme.
• Dil modeli. İstenen bağlam içinde bir cümle veya cümlede bir sonraki en iyi kelimeyi tahmin edebilen bir doğal dil modeli.

İnsanlar gibi, LLM'ler de mükemmel değildir. Çıktılarının kalitesi, girişlerinin kalitesine, yani LLM'leri eğitmek için kullanılan bilgilere bağlıdır. Güncel olmayan veriler, bir şirketin sohbet botlarının ürünleri hakkında yanlış yanıt vermesi gibi sorunlara neden olabilir. Verilerin yeterli olmaması, LLM'lerin cevapları sıfırdan üretmesine veya "halüsinasyona" neden olabilir. LLM'ler tahmin konusunda harika olsa da, şimdilik, belirli bir sonuca nasıl ulaştıklarını açıklamakta o kadar iyi değildir. Ayrıca birçok LLM kitaplar, gazete makaleleri ve hatta Wikipedia sayfaları ile eğitildiği için bu durum telif hakkı ihlali ile ilgili endişelere yol açar. LLM'ler, titizlikle yönetilmediğinde, yanıtta hassas veya özel bilgileri kullanmak gibi güvenlik sorunlarına yol açabilir.

Alımla artırılmış üretim (RAG) adı verilen bir yapay zeka tekniği, LLM çıktılarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırarak bu sorunların bazılarında faydalı olabilir. RAG, temel alınan modeli değiştirmeden hedeflenen bilgileri eklemenin yollarından biridir. RAG modelleri, genellikle bir kuruluşun kendi verilerine dayanan ve zamanında, bağlamsal yanıtlar sağlamak için sürekli olarak güncellenebilen bilgi havuzları oluşturur. Örneğin, sohbet botları ve diğer diyalog sistemleri, RAG'yi kullanarak müşterilerin sorularına verdikleri yanıtların envanter, alıcının tercihleri ve önceki satın alma işlemleriyle ilgili güncel bilgileri temel aldığından emin olabilir ve güncel olmayan ya da LLM'nin amaçlanan operasyonel bağlamıyla ilgisi olmayan bilgileri hariç tutabilir.

Geniş Dil Modelleri ile İlgili Sık Sorulan Sorular

En popüler beş geniş dil modeli hangileridir?

Uzmanlar en popüler LLM'lerin hangileri olduğu konusunda hemfikir değiller ancak OpenAI'dan GPT-4, Anthropic'ten Claude 2, Meta'dan Llama 2, Microsoft Research'ten Orca 2 ve Cohere'dan Command en çok öne çıkan beş LLM. ChatGPT de OpenAI'ın sunduğu bir çözümdür.

LLM'ler ile yapay zeka arasındaki fark nedir?

Yapay zeka, insan benzeri davranışları veya yetenekleri taklit edebilen birçok teknolojiyi kapsayan geniş bir terimdir. Ge dil modelleri, metin, resim, video, konuşulan dil ve müzik dahil olmak üzere içerik oluşturan yapay zeka modellerine yönelik bir üretici yapay zeka türüdür.