Büyük dil modelleri (LLM'ler), üretken AI sohbet robotlarının hızlı yükselişini destekleyen temel teknolojidir. ChatGPT, Google Bard ve Bing Chat gibi araçların tümü, istemlerinize ve sorularınıza insan benzeri yanıtlar oluşturmak için LLM'lere güvenir.

Ama sadece LLM'ler nedir ve nasıl çalışırlar? Burada LLM'lerin gizemini çözmek için yola çıktık.

Büyük Dil Modeli Nedir?

En basit ifadeyle, bir LLM, istemlerinize insan benzeri yanıtlar oluşturmak için başvurulabilecek çok büyük bir metin verisi veritabanıdır. Metin, çeşitli kaynaklardan gelir ve milyarlarca kelimeye ulaşabilir.

Kullanılan yaygın metin verileri kaynakları arasında şunlar yer alır:

  • Edebiyat: LLM'ler genellikle muazzam miktarda çağdaş ve klasik edebiyat içerir. Bu kitaplar, şiirler ve oyunlar içerebilir.
  • çevrimiçi içerik: Bir LLM genellikle bloglar, web içeriği, forum soruları ve yanıtları ve diğer çevrimiçi metinler dahil olmak üzere geniş bir çevrimiçi içerik havuzu içerecektir.
  • Haberler ve güncel olaylar: Hepsi olmasa da bazıları, LLM'lerin güncel haber konularına erişebilir. GPT-3.5 gibi bazı LLM'ler bu anlamda kısıtlanmıştır.
    instagram viewer
  • Sosyal medya: Sosyal medya, büyük bir doğal dil kaynağını temsil eder. LLM'ler Facebook, Twitter ve Instagram gibi büyük platformlardan metin kullanır.

Tabii ki, büyük bir metin veri tabanına sahip olmak bir şeydir, ancak LLM'lerin insan benzeri yanıtlar üretmek için onu anlamlandıracak şekilde eğitilmesi gerekir. Bunu nasıl yaptığı, bundan sonra ele alacağımız şeydir.

LLM'ler Nasıl Çalışır?

LLM'ler yanıtlarını oluşturmak için bu havuzları nasıl kullanır? İlk adım, derin öğrenme adı verilen bir süreç kullanarak verileri analiz etmektir.

Derin öğrenme, insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını tanımlamak için kullanılır. Bu, dilbilgisi ve sözdizimi hakkında bir anlayış kazanmayı içerir. Ancak daha da önemlisi, bağlamı da içerir. Bağlamı anlamak, LLM'lerin çok önemli bir parçasıdır.

LLM'lerin bağlamı nasıl kullanabileceğine dair bir örneğe bakalım.

Aşağıdaki görüntüdeki bilgi istemi, gece bir yarasa görmekten bahsediyor. Bundan ChatGPT, örneğin bir beysbol sopasından değil, bir hayvandan bahsettiğimizi anladı. Tabii ki, diğer sohbet botları gibi Bing Chat veya Google Bard buna tamamen farklı bir şekilde cevap verebilir.

Ancak, yanılmaz değildir ve bu örneğin gösterdiği gibi, bazen istenen yanıtı almak için ek bilgi sağlamanız gerekir.

Bu örnekte, bağlamın ne kadar kolay kaybolduğunu göstermek için kasıtlı olarak biraz eğri bir top fırlattık. Ancak insanlar soruların bağlamını da yanlış anlayabilir ve yanıtı düzeltmek için yalnızca fazladan bir yönlendirmeye ihtiyaç duyar.

Bu yanıtları oluşturmak için LLM'ler, doğal dil üretimi (NLG) adı verilen bir teknik kullanır. Bu, girdinin incelenmesini ve bağlamsal olarak doğru ve ilgili bir yanıt oluşturmak için veri havuzundan öğrenilen kalıpların kullanılmasını içerir.

Ancak LLM'ler bundan daha derine iner. Ayrıca yanıtları girdinin duygusal tonuna uyacak şekilde uyarlayabilirler. Bağlamsal anlayışla birleştirildiğinde, iki yön, LLM'lerin insan benzeri tepkiler oluşturmasına izin veren ana itici güçlerdir.

Özetlemek gerekirse, LLM'ler, istemlerinize insan benzeri yanıtlar oluşturmak için derin öğrenme ve NLG tekniklerinin bir kombinasyonu ile büyük bir metin veritabanı kullanır. Ancak bunun başarabileceklerinin sınırlamaları vardır.

LLM'lerin Sınırlamaları Nelerdir?

LLM'ler etkileyici bir teknolojik başarıyı temsil eder. Ancak teknoloji mükemmel olmaktan çok uzak ve başarabilecekleri şeyler konusunda hâlâ pek çok sınırlama var. Bunlardan daha dikkate değer olanlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

  1. Bağlamsal anlayış: Bunu LLM'lerin cevaplarına dahil ettiği bir şey olarak belirttik. Ancak, her zaman doğru anlamazlar ve genellikle bağlamı anlayamazlar, bu da uygunsuz veya sadece yanlış cevaplara yol açar.
  2. Ön yargı: Eğitim verilerinde bulunan herhangi bir önyargı genellikle yanıtlarda bulunabilir. Buna cinsiyet, ırk, coğrafya ve kültüre yönelik önyargılar da dahildir.
  3. Sağduyu: Sağduyu ölçmek zordur, ancak insanlar bunu erken yaşlardan itibaren sadece etraflarındaki dünyayı izleyerek öğrenirler. LLM'ler, geri çekilmek için bu doğal deneyime sahip değildir. Sadece eğitim verilerinden kendilerine ne verildiğini anlarlar ve bu onların içinde bulundukları dünyayı tam olarak anlamalarını sağlamaz.
  4. Bir LLM, yalnızca eğitim verileri kadar iyidir: Doğruluk asla garanti edilemez. "Çöp Giriyor, Çöp Çıkıyor" şeklindeki eski bilgisayar atasözü bu sınırlamayı mükemmel bir şekilde özetliyor. LLM'ler, yalnızca eğitim verilerinin kalitesi ve miktarının izin verdiği kadar iyidir.

Etik kaygıların LLM'lerin bir sınırlaması olarak kabul edilebileceğine dair bir argüman da var, ancak bu konu bu makalenin kapsamı dışında kalıyor.

3 Popüler LLM Örneği

AI'nın devam eden ilerlemesi artık büyük ölçüde LLM'ler tarafından destekleniyor. Dolayısıyla, tam olarak yeni bir teknoloji olmasalar da, kesinlikle kritik bir ivme noktasına ulaştılar ve artık birçok model var.

İşte en yaygın kullanılan LLM'lerden bazıları.

1. GPT

Üretken Önceden Eğitimli Transformatör (GPT), belki de en yaygın olarak bilinen LLM'dir. GPT-3.5, bu makaledeki örneklerde kullanılan ChatGPT platformunu desteklerken, en yeni sürüm olan GPT-4 mevcuttur. ChatGPT Plus aboneliği aracılığıyla. Microsoft ayrıca en son sürümü kullanır Bing Sohbet platformunda.

2. LaMDA

Bu, Google'ın yapay zeka sohbet robotu Google Bard tarafından kullanılan ilk LLM'dir. Bard'ın başlangıçta kullanıma sunulduğu sürüm, LLM'nin "hafif" bir sürümü olarak tanımlandı. LLM'nin daha güçlü PaLM yinelemesi bunun yerini aldı.

3. BERT

BERT, Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsili anlamına gelir. Modelin çift yönlü özellikleri farklılaşmaktadır. GPT gibi diğer LLM'lerden BERT.

Çok daha fazla LLM geliştirilmiştir ve büyük LLM'lerden yan dallar yaygındır. Bunlar geliştikçe karmaşıklık, doğruluk ve uygunluk açısından büyümeye devam edecek. Ancak gelecek LLM'ler için ne tutuyor?

LLM'lerin Geleceği

Bunlar şüphesiz gelecekte teknoloji ile etkileşim şeklimizi şekillendirecek. ChatGPT ve Bing Chat gibi modellerin hızla benimsenmesi bu gerçeğin bir kanıtıdır. Kısa dönemde, Yapay zekanın iş yerinde sizin yerinizi alması pek mümkün değil. Ancak bunların gelecekte hayatımızda ne kadar büyük bir rol oynayacağına dair hala bir belirsizlik var.

Etik argümanlar, bu araçları topluma nasıl entegre edeceğimiz konusunda söz sahibi olabilir. Ancak, bunu bir kenara koyarsak, beklenen LLM gelişmelerinden bazıları şunları içerir:

  1. Verimliliği arttırmak:Yüz milyonlarca parametre içeren LLM'ler ile inanılmaz derecede kaynağa açlar. Donanım ve algoritmalardaki iyileştirmelerle, enerji açısından daha verimli hale gelmeleri muhtemeldir. Bu aynı zamanda yanıt sürelerini de hızlandıracaktır.
  2. Geliştirilmiş Bağlamsal Farkındalık:LLM'ler kendi kendine eğitimdir; ne kadar çok kullanım ve geri bildirim alırlarsa o kadar iyi hale gelirler. Daha da önemlisi, bunun başka bir büyük mühendislik gerektirmemesi. Teknoloji ilerledikçe, dil becerilerinde ve bağlamsal farkındalıkta gelişmeler görülecektir.
  3. Belirli Görevler için Eğitimli: LLM'lerin halka açık yüzü olan her şeyi yapan araçlar hatalara eğilimlidir. Ancak geliştirdikçe ve kullanıcılar onları belirli ihtiyaçlar için eğittikçe, LLM'ler tıp, hukuk, finans ve eğitim gibi alanlarda büyük bir rol oynayabilir.
  4. Daha Fazla Bütünleşme: LLM'ler kişisel dijital asistanlar haline gelebilir. Steroid kullanan Siri'yi düşünün ve fikri anladınız. LLM'ler, yemek önermekten yazışmalarınızla ilgilenmeye kadar her konuda size yardımcı olan sanal asistanlar haline gelebilir.

Bunlar, LLM'lerin yaşam tarzımızın daha büyük bir parçası haline gelmesi muhtemel alanlardan sadece birkaçı.

Dönüşen ve Eğiten LLM'ler

LLM'ler heyecan verici bir olasılıklar dünyasının kapılarını aralıyor. ChatGPT, Bing Chat ve Google Bard gibi sohbet robotlarının hızla yükselişi, sahaya dökülen kaynakların kanıtıdır.

Kaynakların bu şekilde çoğalması, yalnızca bu araçların daha güçlü, çok yönlü ve doğru hale geldiğini görebilir. Bu tür araçların potansiyel uygulamaları çok geniştir ve şu anda inanılmaz yeni bir kaynağın yalnızca yüzeyini çiziyoruz.