Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?
Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM), devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş yapay zeka modelleridir ve insan dilini anlama, işleme ve üretme yetenekleriyle dikkat çekerler. Bu modeller, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılır ve çok sayıda dil görevini yerine getirebilir. LLM’ler, sorulara yanıt verme, metin tamamlama, özet çıkarma, dil çevirisi, sohbet etme ve daha birçok görevde yüksek performans gösterir.
Büyük Dil Modellerinin Özellikleri
- Metin Anlama:
- LLM’ler, eğitim aldıkları veriler sayesinde dilin yapısal özelliklerini, gramerini ve anlamını derinlemesine anlar. Bu, onları doğal dil anlama (Natural Language Understanding – NLU) ve işleme görevlerinde oldukça etkili hale getirir.
- Metin Üretme:
- Büyük dil modelleri, kendilerine verilen metinleri tamamlayabilir, yeni metinler oluşturabilir ya da belirli bir stil veya bağlamda içerik üretebilir. Örneğin, bir kullanıcının başlattığı bir cümleyi tamamlayarak devam edebilir.
- Genel Amaçlı Performans:
- LLM’ler, dil işleme görevlerinde çok yönlüdür ve geniş bir yelpazede görevleri yerine getirebilir. Soru-cevap sistemleri, metin özetleme, dil çevirisi, diyalog üretme ve içerik oluşturma gibi görevlerde kullanılabilir.
- Çoklu Dil Desteği:
- LLM’ler, farklı dillerde eğitildikleri için birden fazla dilde metin işleme ve üretme yeteneğine sahiptir. Bu, onları küresel düzeyde kullanılabilir yapar.
Büyük Dil Modelleri (LLM) Eğitim İçeriği
Büyük Dil Modelleri (LLM) Eğitim İçeriği, katılımcılara yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanında önemli bir yere sahip olan büyük dil modellerinin (Large Language Models) temel prensiplerini, uygulama yöntemlerini ve ileri düzey kullanımlarını öğretmeyi amaçlar.
1. Giriş ve Temel Kavramlar
- Yapay Zeka ve Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
- Yapay zeka ve NLP’nin tanımı, önemi ve kullanım alanları.
- Büyük dil modellerinin yapay zeka ve NLP içerisindeki yeri.
- Büyük Dil Modellerine Giriş
- LLM nedir? Ne işe yarar? LLM’in yapısı ve çalışma prensibi.
- LLM’lerin genel görevleri: Dil anlama, dil üretimi, metin tamamlama, soru-cevap, çeviri.
2. LLM’lerin Çalışma Prensipleri ve Temel Mimariler
- Transformer Mimarisi
- Transformer mimarisinin yapısı ve dikkat mekanizması (self-attention).
- LLM’lerin performansında neden bu kadar önemli olduğu.
- Örnek: Transformer’ın temel çalışma prensibi ve LLM’lerdeki rolü.
- BERT, GPT, T5 gibi Popüler LLM’ler
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Çift yönlü dil anlama.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Tek yönlü dil üretimi ve GPT-3, GPT-4 gibi modeller.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Tüm görevleri metin dönüştürme olarak ele alan model.
- Eğitim ve İnce Ayar (Fine-Tuning) Süreçleri
- Önceden eğitilmiş modellerin nasıl kullanıldığı ve belirli görevler için nasıl ince ayar yapıldığı.
3. LLM’lerin Eğitimi ve Geliştirilmesi
- Veri Hazırlığı ve Temizleme
- Büyük dil modelleri için kullanılan veri kaynakları.
- Verilerin temizlenmesi ve normalizasyonu.
- Büyük Veri ve Eğitim Süreci
- LLM’lerin eğitimi için büyük veri ihtiyacı ve bunun nasıl yönetildiği.
- Eğitim için gereken hesaplama kaynakları (GPU’lar, TPU’lar).
- İnce Ayar (Fine-tuning) ve Transfer Öğrenme
- Spesifik bir görev için LLM’lerin yeniden eğitilmesi ve ince ayar süreçleri.
- Farklı görevler için genel modellerin nasıl özelleştirilebileceği.
- Model Metrikleri ve Performans Değerlendirmesi
- Model doğruluğu, precision, recall, F1 skoru gibi değerlendirme metrikleri.
- Modelin farklı NLP görevlerinde performansının ölçülmesi.
4. Büyük Dil Modelleri ile Çalışma
- Metin Tamamlama ve Üretim
- LLM’lerin metin tamamlama görevlerinde nasıl kullanıldığı.
- Uygulama: GPT-3 kullanarak metin tamamlama ve içerik üretme.
- Soru-Cevap Sistemleri
- LLM’lerin soru-cevap görevlerinde nasıl çalıştığı.
- Doğrudan bilgi çıkarma ve bilgiye dayalı soru-cevap sistemleri.
- Metin Özetleme
- Uzun metinlerin özetlenmesi ve anlamın korunması için kullanılan teknikler.
- Uygulama: BERT veya T5 kullanarak metin özetleme görevi.
- Dil Çevirisi ve Çok Dilli Modeller
- LLM’lerin çok dilli destek sağlayarak dil çevirisi görevlerinde nasıl kullanıldığı.
- Transformer mimarisi kullanarak dil çeviri sistemleri oluşturma.
5. LLM’lerin Uygulama Alanları
- Chatbot ve Sohbet Asistanları
- LLM’lerin insanlarla etkileşime giren sohbet botları ve sanal asistanlar geliştirmedeki rolü.
- Uygulama: GPT tabanlı bir chatbot uygulaması oluşturma.
- Otomatik İçerik Üretimi
- Blog yazıları, haber makaleleri, ürün açıklamaları gibi metinlerin otomatik olarak üretilmesi.
- İçerik üretiminde etik ve doğruluk sorunları.
- Arama Motorları
- LLM’lerin arama motorlarında daha iyi sonuçlar üretmek ve kullanıcılara daha alakalı yanıtlar sunmak için kullanılması.
- Sağlık ve Hukuk Alanında LLM Kullanımı
- Tıbbi kayıtların analizi, teşhis desteği, hukuki belgelerin yorumlanması ve özetlenmesi.
6. LLM’lerin Sınırları ve Zorlukları
- Yanlılık (Bias) ve Adalet
- LLM’lerin eğitildikleri verilerdeki yanlılıklar ve bu yanlılıkların model çıktılarında nasıl görünebileceği.
- Yanlılıkları azaltma teknikleri ve etik sorunlar.
- Veri Gizliliği ve Güvenlik
- LLM’lerin kullanımı sırasında veri gizliliğinin nasıl sağlanacağı.
- Kullanıcı verilerinin güvenliği ile ilgili temel sorunlar.
- Doğruluk ve Tutarlılık Sorunları
- LLM’lerin bazen doğru olmayan ya da tutarsız bilgiler üretmesi.
- Model çıktılarında doğruluğu artırmak için kullanılabilecek yöntemler.
7. Derin Öğrenme Kütüphaneleri ile LLM Geliştirme
- TensorFlow ve PyTorch ile LLM Geliştirme
- LLM’lerin geliştirilmesi ve eğitilmesi için popüler derin öğrenme kütüphaneleri.
- Uygulama: PyTorch ile basit bir LLM eğitimi ve ince ayar (fine-tuning) süreci.
- Hugging Face Transformers Kütüphanesi
- Hugging Face’in sunduğu popüler dil modelleri ve bunları kullanarak kolayca LLM projeleri geliştirme.
- Uygulama: Hugging Face kullanarak bir dil modeli ince ayarı ve özel bir NLP görevi geliştirme.
NOT: Eğitim içeriğimiz kuruma özel olarak gelen talep doğrultusunda yapılacak toplantılarımız ile özelleştirilmektedir. Bizimle iletişime geçmeniz sabırsızlanıyoruz.