Bugün kullandığımız birçok dijital hizmetin arkasında LLM’ler var. Arama motorunda doğru sonucu bulmamız, telefonumuzda yazarken otomatik kelime önerilerinin çıkması, hatta sosyal medyada karşımıza gelen içeriklerin anlaşılır hale getirilmesi hep bu modellerin katkısıyla oluyor. En önemlisi, LLM’ler sayesinde teknoloji artık sadece uzmanların değil, herkesin kolayca faydalanabileceği bir araç haline geliyor. Yani, uzun raporları özetleyen, yabancı dili çeviren, kod yazmayı kolaylaştıran ve günlük hayatta bize zaman kazandıran bir “dijital yardımcı” görevini üstleniyor.
LLM Nasıl Yapılır?
Bir LLM yapmak, devasa bir Lego şehri kurmaya benzer. Önce milyonlarca küçük parçaya (yani kelime ve cümlelere) ihtiyaç vardır. Araştırmacılar bu parçaları toplar, temizler ve düzenler. Sonra bu parçalar, özel matematiksel formüller ve yapay sinir ağlarıyla bir araya getirilir. Bu süreçte çok güçlü bilgisayarlar kullanılır, çünkü modelin milyarlarca kelimeyi analiz etmesi gerekir. Sonunda ortaya, öğrendiği örneklerden yola çıkarak yeni cümleler kurabilen akıllı bir sistem çıkar.
LLM Nasıl Eğitilir?
LLM eğitmek, aslında ona sürekli pratik yaptırmak demektir. Model önce büyük bir yazı koleksiyonunu okur. Daha sonra cümlelerde eksik bırakılan kelimeleri tahmin etmeye çalışır. Yanlış yaparsa sistem onu düzeltir, doğru yaparsa pekiştirir. Bu tıpkı bir öğrencinin test çözerek öğrenmesi gibidir. Ne kadar çok tekrar yaparsa, o kadar başarılı hale gelir.
Eğitimin sonunda model, sadece kelimeleri ezberlemekle kalmaz; bağlamı, yani kelimelerin birbirine nasıl bağlı olduğunu da öğrenir.
Bir LLM, ilk başta bebek gibi sadece tek kelimeyle cevap verirken, eğitim sonunda yetişkin gibi uzun sohbetler yapabilir.
LLM Sürekli Öğrenmeye Devam Ediyor mu?
LLM’ler düşündüğün gibi “her gün yeni şeyler öğrenen” canlılar değil. Aslında onlar büyük bir eğitim sürecinden geçtikten sonra belli bir bilgi düzeyinde kalırlar. Yani eğitildikleri tarihe kadar olan verileri bilirler. Mesela bir LLM, 2023 yılına kadar eğitildiyse, 2024’te olan bir olayı kendi başına öğrenemez.
Tabii bazı şirketler bu modelleri güncelleyerek yeniden eğitir. Bu da onların bilgilerini taze tutar. Bir nevi öğrenciye yeni ders kitapları verip tekrar çalıştırmak gibidir. Ayrıca bazı modeller, kullanıcılarla konuşurken “geçici bir hafıza” gibi, o sohbeti hatırlayıp daha tutarlı cevaplar verebilir. Ama bu kalıcı öğrenme değildir, daha çok o an için hafıza kullanımıdır.
LLM ile Yapay Zekâ Arasındaki Fark Nedir?
Aslında LLM, yapay zekânın bir türüdür. Yani “yapay zekâ” daha geniş bir kavramdır; LLM ise onun içindeki özel bir teknoloji. Yapay zekâ deyince aklına; satranç oynayan bilgisayarlar, yüz tanıma sistemleri, kendi kendine giden arabalar veya tıbbi teşhis yapan algoritmalar da gelir.
LLM ise sadece dili anlamak ve üretmek için tasarlanmış bir yapay zekâ modelidir. Örneğin, ChatGPT gibi metin üreten, özet çıkaran, çeviri yapan sistemler birer LLM kullanır. Ama araba süren bir yapay zekâ veya fabrikada robot kolunu kontrol eden bir yapay zekâ LLM değildir.
Özetle:
Yapay zekâ (AI): Geniş bir şemsiye. Her türlü akıllı teknolojiyi kapsar.
LLM: Bu şemsiyenin altındaki, dil üzerine uzmanlaşmış model.