tag Prompt

Large Language Model (Büyük Dil Modeli)

Bu sayfada Prompt (Large Language Model (Büyük Dil Modeli)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Büyük Dil Modelleri (LLM — Large Language Model), insan dilini anlamak, çevirmek, özetlemek, metin üretmek ve kod yazmak için milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile devasa metin veri setleri üzerinde eğitilmiş gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Genellikle 2017 yılında Google'ın sunduğu Transformer mimarisi üzerine kuruludurlar. Bir LLM'in temel çalışma ilkesi, verilen bir metin bağlamındaki bir sonraki tokeni istatistiksel olarak tahmin etmektir. Bu basit görünen hedef, internet ölçeğinde bir veri korpusu ve yüzlerce GPU/TPU ile yürütülen büyük ölçekli ön eğitimle, modelin dilin yapısını, olgusal bilgiyi ve akıl yürütme örüntülerini örtük olarak öğrenmesini sağlar. GPT-4, Anthropic Claude 3.7, Google Gemini 2.5, Meta LLaMA 3 ve DeepSeek V3, günümüzün önde gelen LLM örnekleridir. Bu modeller kapalı kaynaklı (API üzerinden erişilen) ya da açık ağırlıklı (indirilebilir ve ince ayar yapılabilir) olarak sunulur. LLM'lerin uygulandığı başlıca alanlar şunlardır: metin tamamlama ve yazma asistanı, kaynak kod üretimi ve hata ayıklama, belge özetleme, çok dilli çeviri, soru-cevap sistemleri ve sohbet robotları. Modelin performansı doğrudan parametre sayısıyla orantılı değildir; ön eğitim verisi kalitesi, ince ayar yöntemi (SFT, LoRA, RLHF) ve bağlam uzunluğu da belirleyici etkenlerdir. LLM'lerin temel sınırlılıkları arasında halüsinasyon (gerçek olmayan bilgi üretme), bilgi kesim tarihi, uzun bağlamda dikkat kaybı ve yüksek çıkarım maliyeti sayılabilir. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve araç kullanımı bu kısıtları aşmak için geliştirilmiş yaklaşımlardır.

library_books

Large Language Model (Büyük Dil Modeli)

Büyük Dil Modelleri (LLM — Large Language Model), insan dilini anlamak, çevirmek, özetlemek, metin üretmek ve kod yazmak için milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile devasa metin veri setleri üzerinde eğitilmiş gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Genellikle 2017 yılında Google'ın sunduğu Transformer mimarisi üzerine kuruludurlar. Bir LLM'in temel çalışma ilkesi, verilen bir metin bağlamındaki bir sonraki tokeni istatistiksel olarak tahmin etmektir. Bu basit görünen hedef, internet ölçeğinde bir veri korpusu ve yüzlerce GPU/TPU ile yürütülen büyük ölçekli ön eğitimle, modelin dilin yapısını, olgusal bilgiyi ve akıl yürütme örüntülerini örtük olarak öğrenmesini sağlar. GPT-4, Anthropic Claude 3.7, Google Gemini 2.5, Meta LLaMA 3 ve DeepSeek V3, günümüzün önde gelen LLM örnekleridir. Bu modeller kapalı kaynaklı (API üzerinden erişilen) ya da açık ağırlıklı (indirilebilir ve ince ayar yapılabilir) olarak sunulur. LLM'lerin uygulandığı başlıca alanlar şunlardır: metin tamamlama ve yazma asistanı, kaynak kod üretimi ve hata ayıklama, belge özetleme, çok dilli çeviri, soru-cevap sistemleri ve sohbet robotları. Modelin performansı doğrudan parametre sayısıyla orantılı değildir; ön eğitim verisi kalitesi, ince ayar yöntemi (SFT, LoRA, RLHF) ve bağlam uzunluğu da belirleyici etkenlerdir. LLM'lerin temel sınırlılıkları arasında halüsinasyon (gerçek olmayan bilgi üretme), bilgi kesim tarihi, uzun bağlamda dikkat kaybı ve yüksek çıkarım maliyeti sayılabilir. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve araç kullanımı bu kısıtları aşmak için geliştirilmiş yaklaşımlardır.

arrow_forward