Large Language Models (LLMs) Nedir?

Caner BULUT 6 Nisan 2025

İnsan dilini anlamak ve işlemek, yapay zekâ alanında her zaman zorlayıcı bir sorun olmuştur.

Erken dönem yapay zekâ sistemleri, dilleri çevirmek, anlamlı metinler üretmek veya sorulara doğru şekilde yanıt vermek gibi görevlerde genellikle zorlanıyordu.

Bu sistemler, bağlam, dilbilgisi veya kültürel anlam gibi nüansları yakalayamayan katı kurallara ya da basit istatistiksel yöntemlere dayanıyordu.

Sonuç olarak, ürettikleri çıktılar çoğu zaman alakasız ya da tamamen yanlış oluyordu.

Ayrıca, bu sistemleri ölçeklendirmek büyük ölçüde manuel çaba gerektirdiğinden, veri hacmi arttıkça verimsiz hâle geliyorlardı.

Daha uyumlu ve akıllı çözümlere olan ihtiyaç, sonunda Büyük Dil Modelleri’nin (LLM’ler) geliştirilmesine yol açtı.

Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) Anlamak

Büyük Dil Modelleri (LLM), insan dilini işlemek, anlamak ve üretmek üzere tasarlanmış gelişmiş yapay zekâ sistemleridir.

Derin öğrenme mimarileri—özellikle Transformer yapıları—üzerine inşa edilen bu modeller, çok çeşitli dil odaklı görevleri yerine getirebilmek için devasa veri kümeleri üzerinde eğitilirler.

Kitaplar, internet siteleri ve makaleler gibi farklı kaynaklardan gelen metinler üzerinde ön eğitim alarak; dil bilgisi, sözdizimi, anlambilim ve hatta genel dünya bilgisi konusunda derin bir anlayış kazanırlar.

OpenAI’ın GPT’si (Generative Pre-trained Transformer) ve Google’ın BERT’i (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) gibi iyi bilinen örnekler, dil çevirisi, içerik üretimi, duygu analizi ve hatta programlama desteği gibi görevlerde oldukça başarılıdır.

Bu başarıyı, bağlamı analiz etmelerini, anlam çıkarmalarını ve ilgili, tutarlı çıktılar üretmelerini sağlayan kendi kendine denetimli öğrenme (self-supervised learning) yöntemi sayesinde elde ederler.

Teknik Detaylar ve Avantajlar

Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) teknik temeli, “Attention Is All You Need” başlıklı etkili makalede tanıtılan Transformer mimarisine dayanır. Bu yapı, modelin bir girdi dizisinin farklı bölümlerine aynı anda odaklanmasını sağlayan öz-dikkat (self-attention) mekanizmalarını kullanır.

Geleneksel adım adım ilerleyen yinelemeli sinir ağlarının (RNN) aksine, Transformer’lar tüm diziyi tek seferde analiz eder. Bu da onları hem daha hızlı hem de uzun metinlerdeki karmaşık ilişkileri yakalama konusunda daha yetenekli hâle getirir.

LLM’lerin eğitimi oldukça yüksek hesaplama gücü gerektirir; genellikle binlerce GPU veya TPU’nun haftalarca hatta aylarca çalışmasıyla gerçekleşir.

Eğitimde kullanılan veri kümeleri terabaytlarca büyüklüğe ulaşabilir ve çok çeşitli konu ve dilleri kapsar. Büyük Dil Modellerinin öne çıkan bazı avantajları şunlardır:

Ölçeklenebilirlik: Daha fazla veri ve işlem gücüyle performansları artar.
Çok Yönlülük: Yoğun özelleştirme gerekmeden pek çok farklı görevi yerine getirebilirler.
Bağlamsal Anlayış: Girdilerin bağlamını dikkate alarak daha anlamlı ve tutarlı çıktılar üretirler.
Aktarım Öğrenmesi (Transfer Learning): Bir kez önceden eğitildikten sonra, belirli görevler için kolayca ince ayar yapılabilir; bu da zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

Büyük Dil Modeli (LLM) Türleri

Büyük Dil Modelleri; mimarilerine, eğitim hedeflerine ve kullanım alanlarına göre sınıflandırılabilir. İşte yaygın bazı LLM türleri:

Oto-regresif Modeller

Örnek: GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Bu modeller, önceki kelimelere dayanarak bir sonraki kelimeyi tahmin eder.
Avantajı: Tutarlı, bağlamsal olarak anlamlı metin üretiminde oldukça etkilidirler.
Kullanım Alanı: İçerik üretimi, hikâye yazımı, sohbet robotları.

Oto-kodlayıcı Modeller

Örnek: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Cümle içindeki eksik (maskelenmiş) kelimeleri tahmin ederek girdiyi anlamaya odaklanır.
Avantajı: İki yönlü bağlam (öncesi ve sonrası) anlayışı sağlar.
Kullanım Alanı: Okuma-anlama, duygu analizi, bilgi çıkarımı.

Dizi-den-Diziye (Seq2Seq) Modeller

Örnek: T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
Girdi dizisini başka bir diziye dönüştürme görevleri için tasarlanmıştır.
Avantajı: Girdiyi tamamen yeniden biçimlendirebilir.
Kullanım Alanı: Makine çevirisi, özetleme, soru-cevap sistemleri.

Çoklu Mod (Multimodal) Modeller

Örnek: DALL·E, CLIP
Metin dışında görüntü gibi farklı veri türlerini de anlayacak ve üretecek şekilde eğitilirler.
Avantajı: Görsel ve dilsel veriler arasında bağlantı kurabilirler.
Kullanım Alanı: Metinden görsel oluşturma, görsel açıklama, arama.

Alan-Specific (Alanına Özel) Modeller

Örnekler:
- BioBERT: Biyomedikal metin analizi için ince ayarlanmıştır.
- FinBERT: Finansal veri analizi için optimize edilmiştir.
Avantajı: Spesifik terminoloji ve bağlamlarda daha yüksek doğruluk sağlar.
Kullanım Alanı: Sağlık, finans, hukuk gibi sektör odaklı uygulamalar.

Her bir model türü, belirli bir odak noktasına sahiptir ve bu sayede belirli görevlerde daha başarılı olur.

Örneğin; oto-regresif modeller yaratıcı yazımda öne çıkarken, oto-kodlayıcı modeller anlama ve bilgi çıkarma görevlerinde daha uygundur.

Sonuçlar, Veri İçgörüleri ve Ek Detaylar

LLM’ler çeşitli alanlarda dikkat çekici yetenekler göstermiştir.

Örneğin, OpenAI’ın GPT-4 modeli standart sınavlarda iyi performans sergilemiş, içerik üretiminde yaratıcılığını göstermiş ve hatta kod hatalarını ayıklamada yardımcı olmuştur.

IBM’e göre, LLM destekli sohbet botları, müşteri destek hizmetlerini soruları daha verimli şekilde çözerek geliştirmektedir.

Sağlık alanında, LLM’ler tıbbi literatürü analiz etmeye ve tanısal kararları desteklemeye yardımcı olur. NVIDIA tarafından yayınlanan bir rapor, bu modellerin büyük veri kümelerini analiz ederek umut vadeden bileşikleri belirlemede ilaç keşfine nasıl katkı sağladığını ortaya koymaktadır.

Benzer şekilde, e-ticarette LLM’ler kişiselleştirilmiş önerileri geliştirir ve ilgi çekici ürün açıklamaları oluşturur.

LLM’lerin hızlı gelişimi, ölçeklerinde açıkça görülmektedir. Örneğin, GPT-3’ün 175 milyar parametresi varken, Google’ın PaLM modeli 540 milyar parametreye sahiptir.

Ancak bu hızlı ölçeklenme; yüksek hesaplama maliyetleri, çıktıların taraflı olabileceği endişeleri ve kötüye kullanım potansiyeli gibi bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir.

Sonuç Olarak;

Büyük Dil Modelleri, yapay zekâ alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmekte olup, dilin anlaşılması ve üretilmesi konusundaki uzun süredir devam eden zorluklara çözüm getirmektedir.

Geniş veri kümelerinden öğrenme ve çeşitli görevlere uyum sağlama yetenekleri, onları birçok sektör için vazgeçilmez bir araç hâline getirmiştir.

Bununla birlikte, bu modeller geliştikçe etik, çevresel ve toplumsal etkilerinin ele alınması büyük önem taşımaktadır.

LLM’leri sorumlu bir şekilde geliştirip kullanarak, teknolojide anlamlı ilerlemelerin önünü açmak mümkündür.

Caner BULUT

Caner Bulut, Argenova'nın Kurucusu ve CEO'sudur. Yazılım geliştirme ve ürün geliştirme alanlarında deneyimlidir. Birçok başarılı projeye imza atmıştır ve teknoloji ekosistemine bilgi paylaşımıyla katkı sağlamaktan keyif almaktadır. Yoğun programına rağmen yeni bilgileri paylaşmak ve öğrenmek, ona büyük bir motivasyon kaynağı olmaktadır.