BÜYÜK
DİL MODELLERİ

Meryem KILIÇ

İnsan dilini anlamak, üretmek ve bağlam içinde tutarlı bir şekilde yanıtlamak için tasarlanmış yapay zekâ türüne büyük dil modelleri (LLM) denir. Dil modellerinin kökenleri 20-30 yıl öncesine dayanmaktadır. Büyük dil modelleri, çok miktarda veri üzerinde karmaşık örüntüleri tanımaya yönelik önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleridir. Aynı zamanda algoritmalar kullanan, derin öğrenme olarak bilinen makine öğreniminin özel olarak tasarlanmış bir alt kümesidir. Temel olarak büyük dil modelleri, insan dilinde yazılmış içerikleri anlar ve kullanıcı taleplerine bağlama uygun yanıtlar üretir. Bu sayede, günlük konuşmalarda kullanılan kelime seçimlerini ve dil yapısını taklit ederek doğal ve tutarlı yanıtlar oluşturabilir.
Büyük dil modelleri, derin öğrenme teknikleri ve ders kitapları, web siteleri, makaleler gibi geniş çapta metinsel verilerden yararlanarak dili anlamayı ve üretmeyi öğrenir. Bu da bir insan tarafından yazılmış gibi görünen metinler yazabilecekleri anlamına gelir. Teknik açıdan açıklamak gerekirse devasa veri tabanlarında bulunan kelimeler arasındaki istatistiksel bağları analiz ederek bir komut cümlesinin ardından en muhtemel kelimeyi tahmin etmek üzere tasarlanmış matematiksel sistemlerdir. Bir soru sorduğunuzda veya bir şey yazmak için yardım istediğinizde boşlukları dolduracak en iyi olası kelimeleri tahmin etmek için öğrendiklerini kullanırlar.
Büyük dil modellerinin en belirgin ve etkileyici özelliklerinden biri, ölçeklenebilirlik yetenekleridir. Parametre sayısı arttıkça bu modeller farklı veri kaynaklarını daha iyi öğrenebilir ve genelleme kapasitelerini artırabilir. Bu sayede, doğal dil işleme alanında çok çeşitli görevleri başarıyla yerine getirebilirler. Bu ölçeklenebilir yapı; dil çevirisi, metin özetleme, duygu analizi, sohbet robotlarının geliştirilmesi ve müşteri hizmetleri gibi geniş bir yelpazede üstün performans sergilemelerini mümkün kılar. Bunun yanı sıra, büyük dil modelleri, insan dilini anlamak ve üretmek konusunda olağanüstü bir yetkinlik sergiler. Bu özellikleri, onları dilin inceliklerini anlamayı ve dil tabanlı görevleri verimli şekilde yerine getirmeyi gerektiren birçok alanda değerli kılar.
En ünlü büyük dil modellerinden biri, OpenAI tarafından geliştirilen GPT serisidir. Özellikle GPT-3 ve GPT-4 gibi ileri sürümleri, insan benzeri metin üretme yetenekleriyle dünya çapında büyük bir ilgi uyandırmıştır. Bu modeller, deneme ve şiir yazmaktan kod üretmeye, soruları yanıtlamaya ve farklı stillerde içerik oluşturmaya kadar çok çeşitli görevleri başarıyla yerine getirebilmektedir. OpenAI’nin ChatGPT için kullandığı
GPT-4 gibi gelişmiş modellerin başarısı, büyük ölçüde yüksek hesaplama gücü gerektiren yoğun işlem süreçlerine ve bu süreçleri desteklemek için geliştirilen güçlü donanımlara dayanmaktadır. Bu nedenle yapay zekâ alanında faaliyet gösteren büyük teknoloji şirketleri, bu modellerin performansını artırmak ve daha ileri uygulamaları desteklemek için donanım yatırımlarını hızla artırmaktadır. Bununla birlikte, doğal dil işleme yetenekleri sürekli gelişmekte olan bu modeller, iş gücü üzerindeki potansiyel etkileri konusunda ciddi endişeler yaratmıştır. Özellikle belirli meslek gruplarında, büyük dil modellerinin iş süreçlerini otomatikleştirme kapasitesine sahip olması, insan emeğinin yerini alma potansiyelini gündeme getirmektedir. Yine de bu modellerin uygun şekilde ve etik ilkeler doğrultusunda kullanılması durumunda, üretkenliği artırma ve süreçlerin verimliliğini önemli ölçüde geliştirme potansiyeli oldukça yüksektir. Ancak bu teknolojilerin topluma etkileri, etik kullanım kuralları çerçevesinde değerlendirilmelidir. Bu, yalnızca teknolojinin geliştiricileri için değil aynı zamanda kullanıcılar ve toplumun geneli için derinlemesine düşünülmesi gereken bir sorumluluk alanıdır.
Bu teknolojinin geleceği ve insanlık için daha faydalı hâle getirilmesi konusunda nasıl daha etkin kullanılabileceği sorusuna, büyük dil modellerinden birinin verdiği yanıtı kullanarak yazıyı şu şekilde tamamlayabiliriz:
“Büyük dil modellerinin insanlık için daha faydalı hâle getirilebilmesi; etik, şeffaf ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesiyle mümkündür. Bu teknolojiler; eğitimde fırsat eşitliği oluşturmak, sağlık sektöründe kişiselleştirilmiş tedavi yöntemleri sunmak, çevresel sürdürülebilirliği desteklemek ve sosyal eşitsizlikleri azaltmak gibi birçok alanda etkin bir şekilde kullanılabilir. Ayrıca, tarafsız veri kümeleriyle eğitilmeleri ve önyargılardan arındırılmaları, güvenilir ve adil bir yapay zekâ deneyimi oluşturmak adına büyük önem taşır. Bunun yanı sıra teknolojiyi karmaşık sorunların çözümüne entegre etmek, bu modellerin potansiyelini en üst düzeye çıkarabilir. Tüm bu süreçler, geliştiricilerin etik sorumluluk bilinciyle hareket etmesine ve toplumun ihtiyaçlarına duyarlı bir yaklaşım benimsemesine bağlı olarak başarılabilir.”
Kaynakça
• https://medium.com
• https://e-dergi.tubitak.gov.tr
• https://copilot.microsoft.com