Yapay Zeka’yı Anlamak İçin Önemli Olan LLM Nedir?

LLM, yani Büyük Lisan Modeli, yapay zekanın lisanı anlamasını ve insan üzere metin üretmesini sağlayan sistemdir. Aslında bir LLM, internetteki yazılar, kitaplar, haberler ve makaleler üzere milyonlarca söz üzerinden eğitilir. Böylelikle cümlelerin nasıl kurulduğunu, hangi sözün başkasından sonra gelmesinin mantıklı olduğunu öğrenir. Tıpkı konuşmayı yeni öğrenen bir bebek üzere, hangi sözün hangi sözden sonra geleceğini anlar ve bir sonraki konuşmasında sözleri ona nazaran kullanır. LLM’ler bu pratiği, her lisanda yapabilir. 

Bir arkadaşının sana daima kıssa anlattığını ve senin de vakitle onun kıssalarına alıştığını düşün. Bir mühlet sonra, hangi sözleri kullanacağını varsayım edebilirsin. LLM de birebir mantıkla çalışır.

LLM Açılımı Nedir?

LLM’nin açılımı Large Language Model, yani Büyük Lisan Modelidir. “Büyük” denmesinin sebebi, milyonlarca hatta milyarlarca kelimeyi ezberlemiş olmasıdır. Bir nevi devasa bir “dijital hafıza” üzeredir. Ancak yalnızca ezber yapmakla kalmaz, öğrendiklerini kullanarak yeni cümleler üretir. Mesela ona “Bir tatilde kıyıda neler yapılır?” diye sorarsan, gördüğü datalardan yola çıkarak sana mantıklı ve akıcı bir yanıt oluşturur.

Yapay zeka sohbet robotları hayatımıza birinci girdiği vakit, cümlelerde sıklıkla yanılgılar olurdu. Vakit içerisinde bu yanlışlar azalmaya, hatta sohbet robotları bizler üzere espriler yapmaya, edebi konuşmalara başladı. İşte bunun sebebi, LLM’in gelişmesi.

Bugün birçok farklı LLM var ve her biri farklı şirketler tarafından geliştiriliyor. Bunların kimileri sohbet etmeye odaklanırken, kimileri kod yazmayı kolaylaştırıyor, kimileri da araştırmalara yardımcı oluyor. Günlük lisanda ‘yapay zeka’ diye isimlendirdiğimiz bu sohbet robotları, yani aslında LLM’ler farklı gayelerle kullanılabiliyor.

En Çok Kullanılan LLM Yapıları Nelerdir?

• GPT (ChatGPT’in modeli): En çok bilinen LLM’lerden biri. GPT, bilhassa insan üzere sohbet etme konusunda öne çıkıyor.

• BERT (Google): Daha çok arama motorlarının anlamasını geliştirmek için kullanılıyor. Mesela Google’da yanlışsız sonuçları bulmamızda BERT’in katkısı var.

• LLaMA (Meta): Daha açık kaynaklı bir model; araştırmacılar tarafından sıkça tercih ediliyor.

• Claude (Anthropic): Daha inançlı ve rehber üzere yanıtlar vermeyi amaçlayan bir model.

Kısaca, farklı LLM’ler farklı “karakterlere” sahip. Kimisi çok süratli, kimisi çok inançlı, kimisi ise çok yaratıcı.

Bir LLM, yazıyla ilgili birçok mevzuda hayatı kolaylaştırabilir. En kolay örneği, internette merak ettiğin bir şeyi sorduğunda anında sana özet sunmasıdır. Ya da kalabalık bir yazıyı birkaç cümlede toparlayabilir. Kod yazanlar için “asistan programcı”, öğrenciler için “ders notu özetleyici”, müellifler için “ilham kaynağı” olabilir. Yaratıcı bir fikir istediğinde, LLM’e danışmak işini epeyce kolaylaştıracaktır.

LLM’i Nerelerde Kullanabilirsin?

• Sohbet ve asistan: ChatGPT üzere, istediğin soruyu sorabilirsin.

• Çeviri: İngilizce bir metni süratlice Türkçe’ye çevirebilirsin.

• Yazı yazma: Makale, ödev ya da blog yazısı oluşturabilirsin.

• Kodlama: Kodlardaki yanılgıları bulabilir, yeni kod yazabilirsin.

• Eğitim: Karmaşık mevzuları kolay bir lisanla açıklamasını isteyebilirsin.

Örneğin, “Ayşe’ye doğum günü iletisi hazırla” dediğinde sana birkaç farklı seçenek verir. Sen de içinden en çok beğendiğini seçersin.

LLM’ler Metinleri Nasıl Üretir?

LLM’ler aslında söz kestirimi yapar. Bir cümlenin devamında hangi sözün gelmesi mantıklıysa onu seçer. Bu süreç çok süratli ilerler ve sana akıcı bir metin olarak döner. Mesela sen “Bugün hava çok…” diye başladığında, model “güzel” ya da “sıcak” üzere seçeneklerden en uygununu kestirim eder. Bu kestirimler üst üste eklenince ortaya uzun ve manalı bir yazı çıkar.

Yani işin özünde, LLM metinleri ezberden yazmaz; daha çok “mantıklı tahminlerle” sıfırdan yeni bir metin üretir.

LLM’ler Sağlam mi?

LLM’ler çok şey biliyor üzere görünse de aslında her vakit yüzde yüz gerçek bilgi vermezler. Zira onlar öğrendikleri datalardan yola çıkarak varsayım yapar. Şayet eğitildiği datalarda yanılgı varsa ya da çok net bir karşılık yoksa, model yanlış ya da uydurma bir karşılık verebilir. Buna yapay zekâ dünyasında “halüsinasyon” denir.

Mesela, “Türkiye’de en uzun köprü hangisi?” diye sorduğunda gerçek yanıt verebilir. Ancak çok yeni açılmış bir köprü varsa ve model onu bilmiyorsa eski bilgiyi söyleyebilir. Bu yüzden LLM’leri kullanırken, bilhassa değerli mevzularda, bilgiyi denetim etmek gerekir.

Bugün kullandığımız birçok dijital hizmetin gerisinde LLM’ler var. Arama motorunda hakikat sonucu bulmamız, telefonumuzda yazarken otomatik söz tekliflerinin çıkması, hatta toplumsal medyada karşımıza gelen içeriklerin anlaşılır hale getirilmesi daima bu modellerin katkısıyla oluyor. En değerlisi, LLM’ler sayesinde teknoloji artık yalnızca uzmanların değil, herkesin kolaylıkla faydalanabileceği bir araç haline geliyor. Yani, uzun raporları özetleyen, yabancı lisanı çeviren, kod yazmayı kolaylaştıran ve günlük hayatta bize vakit kazandıran bir “dijital yardımcı” vazifesini üstleniyor.

LLM Nasıl Yapılır?

Bir LLM yapmak, devasa bir Lego kenti kurmaya benzeri. Evvel milyonlarca küçük kesime (yani söz ve cümlelere) gereksinim vardır. Araştırmacılar bu kesimleri toplar, temizler ve düzenler. Sonra bu kesimler, özel matematiksel formüller ve yapay hudut ağlarıyla bir ortaya getirilir. Bu süreçte çok güçlü bilgisayarlar kullanılır, zira modelin milyarlarca kelimeyi tahlil etmesi gerekir. Sonunda ortaya, öğrendiği örneklerden yola çıkarak yeni cümleler kurabilen akıllı bir sistem çıkar.

LLM Nasıl Eğitilir? 

LLM eğitmek, aslında ona daima pratik yaptırmak demektir. Model evvel büyük bir yazı koleksiyonunu okur. Daha sonra cümlelerde eksik bırakılan sözleri kestirim etmeye çalışır. Yanlış yaparsa sistem onu düzeltir, hakikat yaparsa pekiştirir. Bu tıpkı bir öğrencinin test çözerek öğrenmesi üzeredir. Ne kadar çok tekrar yaparsa, o kadar başarılı hale gelir. 

Eğitimin sonunda model, yalnızca sözleri ezberlemekle kalmaz; bağlamı, yani sözlerin birbirine nasıl bağlı olduğunu da öğrenir. 

Bir LLM, birinci başta bebek üzere yalnızca tek sözle yanıt verirken, eğitim sonunda yetişkin üzere uzun sohbetler yapabilir.

LLM Daima Öğrenmeye Devam Ediyor mu?

LLM’ler düşündüğün üzere “her gün yeni şeyler öğrenen” canlılar değil. Aslında onlar büyük bir eğitim sürecinden geçtikten sonra aşikâr bir bilgi seviyesinde kalırlar. Yani eğitildikleri tarihe kadar olan bilgileri bilirler. Mesela bir LLM, 2023 yılına kadar eğitildiyse, 2024’te olan bir olayı kendi başına öğrenemez.

Tabii birtakım şirketler bu modelleri güncelleyerek tekrar eğitir. Bu da onların bilgilerini taze fiyat. Bir nevi öğrenciye yeni ders kitapları verip tekrar çalıştırmak üzeredir. Ayrıyeten birtakım modeller, kullanıcılarla konuşurken “geçici bir hafıza” üzere, o sohbeti hatırlayıp daha dengeli yanıtlar verebilir. Lakin bu kalıcı öğrenme değildir, daha çok o an için hafıza kullanımıdır.

LLM ile Yapay Zekâ Ortasındaki Fark Nedir?

Aslında LLM, yapay zekânın bir cinsidir. Yani “yapay zekâ” daha geniş bir kavramdır; LLM ise onun içindeki özel bir teknoloji. Yapay zekâ deyince aklına; satranç oynayan bilgisayarlar, yüz tanıma sistemleri, kendi kendine giden otomobiller yahut tıbbi teşhis yapan algoritmalar da gelir.

LLM ise yalnızca lisanı anlamak ve üretmek için tasarlanmış bir yapay zekâ modelidir. Örneğin, ChatGPT üzere metin üreten, özet çıkaran, çeviri yapan sistemler birer LLM kullanır. Fakat otomobil süren bir yapay zekâ yahut fabrikada robot kolunu denetim eden bir yapay zekâ LLM değildir.

Özetle:

• Yapay zekâ (AI): Geniş bir şemsiye. Her türlü akıllı teknolojiyi kapsar.

• LLM: Bu şemsiyenin altındaki, lisan üzerine uzmanlaşmış model.