tag LLM

Large Language Model (Büyük Dil Modeli)

Bu sayfada LLM (Large Language Model (Büyük Dil Modeli)) etiketi ile işaretlenmiş 113 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Büyük Dil Modelleri (LLM — Large Language Model), insan dilini anlamak, çevirmek, özetlemek, metin üretmek ve kaynak kodu oluşturmak için trilyonlarca parametre ile devasa metin veri setleri üzerinde eğitilmiş yapay zeka sistemleridir. Temelini 2017'de Google araştırmacılarının yayımladığı "Attention Is All You Need" makalesiyle kamuoyuna tanıtılan Transformer mimarisi oluşturur. Bir LLM'in eğitim süreci üç ana aşamadan geçer. İlk aşamada, ön eğitim (pre-training) olarak bilinen süreçte model, internet ve kitaplardan derlenen devasa metin korpusu üzerinde bir sonraki tokeni tahmin etme görevini öğrenir. Bu adım, modelin sözdizimi, anlambilim ve olgusal bilgiyi içselleştirmesini mümkün kılar; yüzlerce GPU/TPU'luk kümeler üzerinde haftalar sürer. İkinci aşamada denetimli ince ayar (SFT) ile model belirli görevler ve yönergelere uygun yanıtlar verecek biçimde yönlendirilir. Üçüncü aşamada İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) aracılığıyla zararlı, yanlı veya hatalı çıktılar baskılanır ve model davranışı insan değerleriyle hizalanır. Günümüzün önde gelen LLM örnekleri arasında OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.7 Sonnet, Google Gemini 2.5 Pro, Meta LLaMA 3.3 70B ve DeepSeek V3 yer alır. Bu modeller kapalı kaynaklı (yalnızca API üzerinden erişilen) ya da açık ağırlıklı (yerel olarak çalıştırılabilen) biçimde sunulur. Parametre sayısı 7 milyardan 1 trilyonun üzerine çıkabilirken bağlam penceresi 128 bin ile 2 milyon token arasında değişir. LLM'lerin yaygın kullanım alanları şunlardır: yazma asistanlığı, kaynak kod üretimi ve hata ayıklama, belge özetleme, çok dilli çeviri, soru-cevap sistemleri ve akıl yürütme gerektiren görevler. Somut bir örnek vermek gerekirse, bir hukuk firması LLM'i binlerce sayfalık sözleşmeyi dakikalar içinde tarayıp anahtar maddeleri çıkarmak için kullanabilir; bir yazılım geliştiricisi ise unit test üretmesini isteyebilir. Modelin başarısı yalnızca parametre sayısına bağlı değildir; ön eğitim veri kalitesi, bağlam uzunluğu ve ince ayar yöntemi de belirleyici unsurlardır. LLM performansını ölçmek için MMLU (Massive Multitask Language Understanding), HumanEval (kod üretimi) ve HellaSwag (sağduyu akıl yürütmesi) gibi standart kıyaslama testleri kullanılır. Türkçe performans için ise özel Türkçe benchmark setleri giderek önem kazanmaktadır; çünkü sondan eklemeli dil yapısı tokenizasyonu güçleştirdiğinden İngilizce veriyle önceden eğitilmiş modeller Türkçe görevlerde ciddi performans kaybı yaşayabilir. Temel kısıtlamalar arasında halüsinasyon (gerçek olmayan bilgi üretme), bilgi kesim tarihi ve yüksek çıkarım maliyeti öne çıkar. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve araç kullanımı (tool use) bu kısıtları azaltmak amacıyla geliştirilmiş yaygın çözüm yaklaşımlarıdır. 2025 itibarıyla o1, o3 ve DeepSeek R1 gibi akıl yürüten (reasoning) modeller, adım adım zincir düşünce tekniğiyle karmaşık matematik ve kodlama görevlerinde insan uzman düzeyine yaklaşmaktadır.