tag BüyükDilModeli
Bu sayfada BüyükDilModeli etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Generatif yapay zeka (Generative AI), metin, görüntü, ses, video veya kod gibi orijinal içerik üretebilen yapay zeka sistemlerini tanımlar. Geleneksel yapay zeka sınıflandırma veya tahmin yaparken, generatif modeller eğitim verilerindeki örüntülerden yola çıkarak yeni ve özgün çıktılar oluşturur. Temel mimari aileler şunlardır: **Büyük Dil Modelleri (LLM)**, Transformer mimarisine dayanan ve metin üretiminde baskın olan modellerdir; ChatGPT, Claude ve Gemini bu kategoridedir. **Difüzyon modelleri**, gürültülü bir başlangıç noktasından başlayarak iteratif gürültü giderme işlemiyle yüksek kaliteli görüntü üretir; Stable Diffusion, DALL-E 3 ve Midjourney bu teknolojiyi kullanır. **GAN (Üretici Çekişmeli Ağ)**, bir üretici ve bir ayrıştırıcı ağın rekabetine dayanan eski nesil mimaridir; özellikle yüz sentezi ve stil transferinde kullanılmıştır. **VAE (Değişken Otoenkoder)**, latent uzayda yoğunluk tahmini yaparak yeni veri noktaları üretir. Uygulama alanları son derece geniştir: içerik üretimi (makale, pazarlama metni, kod), görsel üretim ve düzenleme, ses ve müzik sentezi, video üretimi, ilaç molekülü tasarımı, oyun varlık üretimi ve veri artırma. GitHub Copilot ve Cursor gibi araçlar generatif yapay zekayla yazılım geliştirmeyi dönüştürmektedir. Etik kaygılar da bu alanın ayrılmaz parçasıdır: telif hakkı ihlalleri (eğitim verilerinde izinsiz kullanılan içerikler), deepfake ve dezenformasyon üretimi, sanatçı ve içerik üreticilerinin geçim kaynakları üzerindeki baskı. AB AI Act kapsamında yüksek riskli olarak değerlendirilen bazı generatif AI uygulamaları düzenleyici denetim altına girmektedir. Piyasa ekosistemi hızla olgunlaşmaktadır: OpenAI (GPT-4o, DALL-E, Sora), Anthropic (Claude), Google (Gemini, Imagen), Meta (Llama, Make-A-Video), Stability AI ve Midjourney gibi oyuncular hem kapalı hem açık kaynak modeller sunmaktadır. 2024-2026 döneminde çok modlu (metin + görüntü + ses + video) modeller ön plana çıkmış; küçük ama güçlü modeller (SLM) sınırlı kaynaklarda yerel çalıştırma imkânı sunmaktadır.
Generative AI (Üretken (Generatif) Yapay Zeka)
Generatif yapay zeka (Generative AI), metin, görüntü, ses, video veya kod gibi orijinal içerik üretebilen yapay zeka sistemlerini tanımlar. Geleneksel yapay zeka sınıflandırma veya tahmin yaparken, generatif modeller eğitim verilerindeki örüntülerden yola çıkarak yeni ve özgün çıktılar oluşturur. Temel mimari aileler şunlardır: **Büyük Dil Modelleri (LLM)**, Transformer mimarisine dayanan ve metin üretiminde baskın olan modellerdir; ChatGPT, Claude ve Gemini bu kategoridedir. **Difüzyon modelleri**, gürültülü bir başlangıç noktasından başlayarak iteratif gürültü giderme işlemiyle yüksek kaliteli görüntü üretir; Stable Diffusion, DALL-E 3 ve Midjourney bu teknolojiyi kullanır. **GAN (Üretici Çekişmeli Ağ)**, bir üretici ve bir ayrıştırıcı ağın rekabetine dayanan eski nesil mimaridir; özellikle yüz sentezi ve stil transferinde kullanılmıştır. **VAE (Değişken Otoenkoder)**, latent uzayda yoğunluk tahmini yaparak yeni veri noktaları üretir. Uygulama alanları son derece geniştir: içerik üretimi (makale, pazarlama metni, kod), görsel üretim ve düzenleme, ses ve müzik sentezi, video üretimi, ilaç molekülü tasarımı, oyun varlık üretimi ve veri artırma. GitHub Copilot ve Cursor gibi araçlar generatif yapay zekayla yazılım geliştirmeyi dönüştürmektedir. Etik kaygılar da bu alanın ayrılmaz parçasıdır: telif hakkı ihlalleri (eğitim verilerinde izinsiz kullanılan içerikler), deepfake ve dezenformasyon üretimi, sanatçı ve içerik üreticilerinin geçim kaynakları üzerindeki baskı. AB AI Act kapsamında yüksek riskli olarak değerlendirilen bazı generatif AI uygulamaları düzenleyici denetim altına girmektedir. Piyasa ekosistemi hızla olgunlaşmaktadır: OpenAI (GPT-4o, DALL-E, Sora), Anthropic (Claude), Google (Gemini, Imagen), Meta (Llama, Make-A-Video), Stability AI ve Midjourney gibi oyuncular hem kapalı hem açık kaynak modeller sunmaktadır. 2024-2026 döneminde çok modlu (metin + görüntü + ses + video) modeller ön plana çıkmış; küçük ama güçlü modeller (SLM) sınırlı kaynaklarda yerel çalıştırma imkânı sunmaktadır.
Token (Dil Modeli Birimi)
Token, büyük dil modelleri (LLM) ve doğal dil işleme (NLP) sistemlerinde metnin işlenebilir en küçük birimidir. LLM'ler ham metni doğrudan okuyamaz; önce metni token adı verilen parçacıklara böler, ardından her tokena sayısal bir kimlik (token ID) atar ve bu sayısal diziler üzerinde matematiksel işlemler gerçekleştirir. Bir token; tam bir kelime, kelimenin bir parçası (alt-kelime/subword), tek bir karakter ya da noktalama işareti olabilir. Bu dönüşüm sürecine tokenizasyon (tokenization) denir. GPT serisi modellerde kullanılan BPE (Byte Pair Encoding), eğitim verisi üzerinde en sık birlikte geçen karakter çiftlerini yinelemeli olarak birleştirerek bir vocabulary oluşturur. Google'ın geliştirdiği WordPiece de benzer bir mantıkla çalışırken seçim kriterinde maksimum olasılığı kullanır. SentencePiece ise dil bağımsız çalışan ve doğrudan ham karakterlerden token üreten bir yöntemdir. Token kavramı üç kritik boyutu doğrudan etkiler. Birinci boyut bağlam penceresidir (context window): bir modelin aynı anda işleyebildiği maksimum token sayısı o modelin 'hafıza kapasitesini' tanımlar. GPT-4o 128.000 token, Claude 3.5 Sonnet 200.000 token, Gemini 1.5 Pro ise 1.000.000 token bağlam kapasitesiyle öne çıkar. Bu limit aşıldığında model eski bağlamı unutur. İkinci boyut API maliyetidir: OpenAI, Anthropic ve Google gibi sağlayıcılar hizmetlerini giriş (input) ve çıkış (output) token sayısına göre faturalandırır. GPT-4o için 1 milyon giriş tokenu yaklaşık 5 USD, 1 milyon çıkış tokenu ise 15 USD'dir. Aynı görevi daha az tokenla çözen prompt tasarımı maliyeti kayda değer ölçüde azaltır; bu nedenle token ekonomisi LLM uygulama mühendisliğinin temel konularından biri haline gelmiştir. Üçüncü boyut dikkat hesaplamasıdır: Transformer mimarisinde her token diğer tüm tokenlarla dikkat skoru hesaplar. Bu O(n²) karmaşıklık nedeniyle bağlam uzadıkça hesaplama maliyeti hızla büyür; Flash Attention ve diğer verimlilik teknikleri bu soruna çözüm arayışından doğmuştur. Türkçe gibi eklemeli dillerde token kullanımı İngilizce'ye kıyasla daha yüksektir. 'Gidebileceklerinden' gibi tek bir Türkçe kelime birden fazla tokena bölünebilirken, aynı anlam İngilizce'de daha az token harcar. Bu durum Türkçe içerikli API çağrılarında maliyeti ve bağlam penceresi verimliliğini olumsuz etkileyebilir.