Özellikle son günlerde birçok örneğini gördüğümüz yapay zeka uygulamaları metinleri özetliyor, anlatılanlardan yola çıkarak metni genişletiyor ve hatta metinleri daha resmi, daha kibar veya daha arkadaşça ifadelerin yer aldığı bir formata çeviriyor. Makalelerden yapılan çıkarımların, başarılı çevirilerin ve uzun uzun yazılmış ifadelerin arkasında çok güçlü bir yapı var; Large Language Models(LLM) – Büyük Dil Modelleri.

Large Language Models veya Türkçe ifade edecek olursak Büyük Dil Modelleri isminden de anlaşıldığı üzere büyük veri kümelerinden elde edilen bilgilere dayalı olarak metni ve diğer içerik biçimlerini tanıyabilen, özetleyebilen, tercüme edebilen, çıkarım yapabilen ve yeni içerikler oluşturabilen bir derin öğrenme algoritmasıdır.

Large Language Models, Transformer modellerinin en başarılı uygulamaları arasındadır. Transformer modellerinin ne olduğunu daha detaylı incelemek için Transformer Modeli Nedir? ‘e bakabilirsiniz. Transformer modelleri yapay zekaya yalnızca insan dillerini öğreten değil, sıralı verilerdeki ilişkileri izleyerek bağlamı ve dolayısıyla anlamı öğrenen bir sinir ağıdır. Transformerlar, araştırmacıların DNA’daki gen zincirlerini ve proteinlerdeki amino asitleri  ilaç tasarımını hızlandırabilecek şekilde anlamalarına yardımcı olurken; dolandırıcılığı önlemek, üretimi kolaylaştırmak, çevrimiçi önerilerde bulunmak veya sağlık hizmetlerini iyileştirmek için eğilimleri ve anomalileri tespit edebilir.

Large Language Models Ne için Kullanılır?

Dil kavramı, insan iletişiminden çok daha fazlasıdır.

Kodlar bilgisayarın diliyken, gen dizileri biyolojinin dilidir. Farklı türde iletişimin gerekli olduğu bu tür dillere veya senaryolara büyük dil modelleri uygulanabilir.

Bu modeller, yapay zekanın endüstriler ve işletmeler genelinde erişimini genişletiyor. Böylelikle büyük dil modellerinin zorlu sorunlar için çözümler üretmeye yardımcı olabileceği fikrinin yeni bir araştırma dalgası oluşturması bekleniyor.

Örneğin, büyük dil modellerini kullanan bir yapay zeka sistemi, molekül ve protein yapılarından oluşan bir veri tabanından öğrendikleri ile bilim insanlarının aşı veya tedavi geliştirmesine yardımcı olabilir.

Large Language Models Nasıl Çalışır?

Large Language Models teriminin resmi bir tanımı olmasa da, genellikle milyarlarca veya daha fazla parametre sayısına sahip derin öğrenme modellerini ifade eder.

LLM’ler, büyük hacimli verilerden öğrenir. Adından da anlaşılacağı gibi, bir LLM’nin merkezi, üzerinde eğitildiği veri kümesinin boyutudur. Ancak yapay zeka ile birlikte “büyük” tanımı da giderek büyüyor.

LLM’ler tipik olarak, internette yazılan hemen hemen her şeyi içerecek kadar büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir.

Bu kadar büyük miktarda metin, unsupervised learning(denetimsiz öğrenme) kullanılarak beslenir. Denetimsiz öğrenmede bir derin öğrenme modeline, onunla ne yapılacağına dair açık talimatlar olmadan bir veri kümesi verilir. Sinir ağı daha sonra yararlı özellikleri çıkararak ve yapısını analiz ederek verilerde otomatik olarak yapı bulmaya çalışır. Bu yöntemle, büyük bir dil modeli sözcükleri ve bunların arkasındaki kavramları ve aralarındaki ilişkileri öğrenir. Örneğin, “yüz” kelimesinin iki anlamını bağlamına göre ayırt etmeyi öğrenebilir.

Böylelikle tıpkı bir dilde uzman olan bir kişinin bir cümle veya paragrafta sonra ne gelebileceğini tahmin edebilmesi veya hatta yeni kelimeler veya kavramlar bulabilmesi gibi, LLM’de de bilgisini içeriği tahmin etmek ve yeni metin oluşturmak için kullanabilir.

LLM’ler, belirli bir uygulama için eğitmek amacıyla modele odaklanılacak küçük veri parçalarını besleme süreci(process of feeding) olan ince ayar(fine-tuning) veya hızlı ayar(prompt-tuning) gibi teknikler de dahil olmak üzere belirli kullanım durumları için özelleştirilebilir.

Paralel işlemedeki hesaplama verimliliği sayesinde, transformer modeli mimarisi en büyük ve en güçlü LLM’lerin arkasındaki yapı taşıdır.

Popüler Large Language Models Uygulamaları

LLM’ler, arama motorları, doğal dil işleme, sağlık hizmetleri, robotik ve kodlama gibi alanlarda yeni gelişmelere imkan sağlıyor.

Son zamanlarda oldukça popüler olan ChatGPT, LLM’in bir uygulamasıdır.

LLM’ler birçok sektöre uygulanabilir çözümler sunmaktadır. Örnek verecek olursak;

• Perakende sektörü, dinamik sohbet robotları, yapay zeka asistanları ve bu gibi uygulamalar ile gelişmiş müşteri deneyimleri sağlamak için büyük dil modellerini kullanabilir. Arama motorları, daha doğrudan- insana benzer- yanıtlar sağlamak için LLM kullanabilir.
• Bilim insanları, proteinleri, molekülleri, DNA ve RNA’yı anlamak için LLM eğitebilir.
• Yazılım geliştiriciler, LLM’ler ile yazılım geliştirebilir ve robotlara fiziksel görevleri öğretebilir.
• Pazarlamacılar, müşteri geri bildirimlerini ve isteklerini kümeler halinde düzenlemek veya ürünleri, ürün açıklamalarına göre kategorilere ayırmak için LLM eğitebilir.
• Mali müşavirler, LLM’leri kullanarak görüşmelerini özetleyebilir ve önemli toplantıların dökümlerini oluşturabilir. Kredi kartı şirketleri, tüketicileri korumak için anormallik tespiti ve dolandırıcılık analizi için büyük dil modelleri kullanabilir.
• Hukukçular yasal açıklama ve metin yazmaya yardımcı olması için büyük dil modellerini kullanabilir. Bu devasa boyuttaki modelleri üretimde verimli bir şekilde çalıştırmak, yoğun bir kaynak ihtiyacı ve diğer zorlukların yanı sıra uzmanlık gerektirir. Firmalar bu sebeple, model dağıtımını standartlaştırmaya ve üretimde hızlı ve ölçeklenebilir yapay zeka sunmaya yardımcı olan bir yazılım olan NVIDIA Triton Inference Server‘a yönelmektedir.

Custom Large Language Models Ne Zaman Kullanılır?

Birçok kuruluş, kullanım durumlarına ve marka algılarına göre uyarlanmış özel LLM’ler kullanmak istiyor. Alana özel veriler üzerine inşa edilen bu custom modeller, kuruluşların iç operasyonlarını iyileştirme ve yeni müşteri deneyimleri sunma fırsatı sağlayabilir. Custom modeller, genel amaca yönelik kullanam LLM’lerden daha küçük, daha verimli ve daha hızlıdır.

Custom modeller, çok sayıda özel veri içeren uygulamalar için en iyi çözümü sunar. Custom LLM’ye bir örnek, Bloomberg tarafından üretilen BloombergGPT‘yi örnek verebiliriz. BloombergGPT yaklaşık 50 milyar parametreye sahiptir ve finansal uygulamalarda kullanılmayı hedeflemektedir.

Large Language Models Örnekleri

Haziran 2020’de OpenAI , kısa yazılı istemlerle metin ve kod oluşturabilen 175 milyar parametreli bir modelle desteklenen GPT-3‘ü bir hizmet olarak yayınladı.

2021’de NVIDIA ve Microsoft özet çıkarma ve içerik üretme gibi görevleri kolaylaştıran, okuduğunu anlama ve doğal dil işleme için dünyanın en büyük modellerinden biri olan Megatron-Turing Natural Language Generation 530B’yi geliştirdi.

Geçtiğimiz yıl HuggingFace, 46 dilde ve birçok programlama dilinde metin üretebilen açık büyük bir dil modeli olan BLOOM‘u tanıttı.

Başka bir LLM örneği olan Codex, yazılım mühendisleri ve diğer geliştiriciler için metni koda dönüştüren bir uygulamadır.

NVIDIA, LLM’lerin oluşturulmasını ve uygulanmasını kolaylaştıran araçlar sunar:

NVIDIA NeMo LLM Hizmeti, büyük dil modellerini özelleştirmek ve bunları NVIDIA’nın yönetilen bulut API’sini kullanarak veya custom ve genel bulutlar aracılığıyla geniş ölçekte dağıtmak için hızlı bir yol sağlar.

NVIDIA BioNeMo, proteomik, küçük moleküller, DNA ve RNA’daki büyük dil modelleri için yönetilen bir hizmet ve frameworktur. Süper hesaplama ölçeğinde büyük biyomoleküler transformel modelleri, yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için NVIDIA NeMo üzerine kurulmuştur.

Large Language Models Kullanmanın Zorlukları

LLLM’leri ölçeklendirmek zor ve pahalı olabilir.

LLM’ler önemli miktarda eğitim verisi gerektirdiğinden, geliştiriciler ve kuruluşlar yeterli miktarda büyük veri kümelerine erişmeyi zor bulabilir.

LLM’lerin ölçeği nedeniyle, bunları dağıtmak, iyi bir derin öğrenme yeteneği, transformer modelleri ve dağıtılmış yazılım ve donanım dahil olmak üzere teknik uzmanlık gerektirir.

Birçok sektör lideri geliştirmeleri ilerletmek ve LLM’lere erişimi genişletebilecek kaynaklar oluşturmak için çalışmaktadır.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.