LLM Nedir? Bulut Tabanlı Modellerden Azami Verim Alma Yöntemleri

Large Language Models ifadesinin baş harflerinden oluşan LLM, ChatGPT gibi yapay zeka destekli derin öğrenme modellerinin genel adıdır. Büyük dil modeli olarak Türkçeleştirilen bu kavram hakkındaki tüm detayları, yazımızın ilerleyen bölümlerinde bulabilirsiniz. Okumaya devam ederek LLM nedir, nasıl çalışır, çeşitleri nelerdir, NLP ile farkları ve benzerlikleri nelerdir ve bulut tabanlı sistemler ile nasıl entegre edilir, gibi soruların cevabını bulmanız mümkün.

Giriş bölümünde kısaca cevapladığımız LLM ne demek, sorusu, derin öğrenme tekniklerinin harmanlandığı ve sinir ağlarının bir alt kümesini kullanarak işlev gören gelişmiş yapay zeka modeli olarak da açıklanabilir. ChatGPT ve LaMDA gibi modeller, büyük dil modellerine verilebilecek güzel örneklerden. BERT ise encoder-tabanlı bir dil anlama modelidir, doğrudan metin üretmez. Peki, bu araçlar, LLM iş modeli ile neler yapabilir? Gelin, bu sorunun cevabını aşağıda inceleyelim.

LLM Çalışma Prensibi

LLM modeli nedir, sorusunu merak edenler, çoğunlukla, bu kavramların çalışma prensibine de ilgi duyuyor. Büyük dil modelleri (LLM), yukarıdaki bölümlerde de bahsedildiği üzere, temel olarak muazzam miktarda metin verisiyle eğitilmiş derin sinir ağlarına dayanır. Bu modeller, insan dilindeki kalıpları, anlam ilişkilerini ve bağlamları öğrenerek verilen bir girdiye uygun yanıtlar üretir. LLM’ler, kelime dizilimlerini, cümle yapısını ve niyet analizini istatistiksel olasılıklarla tahmin eder. Böylece yalnızca metin üretmekle kalmaz, aynı zamanda metin sınıflandırma, çeviri, özetleme ve soru-cevap gibi görevleri de yerine getirebilir.

Bir LLM’in “öğrenme” süreci, ön eğitim (pre-training) ve ince ayar (fine-tuning) olmak üzere iki temel aşamada gerçekleşir. Ön eğitim sürecinde model, çok geniş bir veri seti üzerinde dilin genel yapısını öğrenir. İnce ayar aşamasında ise belirli bir görev ya da sektör için özel veri setleriyle optimize edilir. Bu iki sürecin sonucunda ise modelin yanıtları hem daha doğru hem de bağlama daha uygun hale gelir.

Tüm büyük dil modelleri benzer mimariler kullanmakla birlikte kullanım amaçlarına göre farklı roller alabilir; “Dil temsil modeli” olarak betimlenen kavram genelde encoder-tabanlı modelleri kapsar, LLM üretici rollerde görev alır. En yaygın model kategorileri arasında üretici (generative), dil anlama (encoder), multimodal ve alana özel modeller yer alır; “sıfır atış” bir model türü değil, bir görev çözme yeteneğidir (zero-shot yetenek). En yaygın LLM türlerini aşağıda görebilirsiniz.

• Dil Temsil Modeli: Bu türe verilebilecek örnek GPT ailesi (ChatGPT gibi) modelleridir. “Generative Pre-trained Transformer” yapısına sahip olan bu yapay zeka aracı, insan dilini anlamak ve bağlama uygun içerikler üretmek üzere tasarlanmıştır. BERT ve RoBERTa gibi modeller genelde metin üretimi için değil, dil anlama ve temsil görevleri için kullanılır.
• Sıfır Atış Modeli (Zero-shot): Adından da anlaşılacağı üzere, bu tür LLM’ler belirli bir görev için özel olarak eğitilmeden tahmin yürüterek metin üretebilir. Yani daha önce hiç karşılaşmadıkları görevleri mevcut bilgileriyle çözebilirler. GPT-3, “Zero-shot” yetenekleriyle bu modele en iyi örneklerden biridir. Soruları yanıtlayabilir, çeviri yapabilir ve yalnızca çok az ince ayar ile karmaşık görevleri yerine getirebilir.
• Multimodal Model: Hem metin hem de görsel veriyle çalışabilen modellerdir. Örneğin CLIP, metinleri görsellerle ilişkilendirebilir ve “metinden görsele” ya da “görselden metne” şeklinde çift yönlü olarak çalışabilir.
• İnce Ayarlı (Alana Özel) Model: Önceden eğitilmiş dil temsil modellerinin özel bir sürümüdür. Belirli bir alan ya da görevdeki performansı artırmak için alana özgü verilerle yeniden eğitilir. Örneğin, tıbbi raporlar için BioGPT, hukuki metinler için LegalBERT gibi modeller bu kategoriye girer.

Large language model nedir, konusunu işlediğimiz bu yazıda NLP ve LLM kavramları arasındaki ilişkiyi detaylandıran bilgiler de bulabilirsiniz.

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını, analiz etmesini ve yorumlamasını sağlayan yapay zeka alanıdır. NLP yöntemleri dil bilgisi, istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak metin analizinden üretime kadar çeşitli görevleri kapsar; LLM’ler de bu çerçevede, hem analiz hem üretim görevlerinde kullanılabilir. Örneğin e-posta filtreleme sistemleri, sosyal medyada duygu analizi yapan araçlar ya da Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar NLP tekniklerinden yararlanır. Aslında NLP’nin temel amacı, bilgisayarların doğal dili yalnızca çözümlemesi değil, aynı zamanda kullanıcı niyetini doğru biçimde algılamasıdır.

Diğer yandan Large Language Model (LLM) ise NLP’nin temel prensipleri üzerine inşa edilen, ancak çok daha büyük veri kümeleri ve milyarlarca parametreyle eğitilen derin öğrenme modelleridir. ChatGPT, GPT-4, PaLM ve Claude gibi araçlar LLM’lere örnek olarak verilebilir. Bu modeller yalnızca dili analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda yeni içerikler üretir, kod yazar, özetleme yapar ve insan benzeri diyaloglar kurabilir. Yani LLM’ler, dilin bağlamını anlamada ve karmaşık görevleri yerine getirmede klasik NLP sistemlerine kıyasla çok daha gelişmiş bir yapıya sahiptir.

Aşağıdaki tablo, en iyi LLM modelleri hakkındaki detayları gözler önüne seriyor.

Herhangi bir LLM aracı seçmeden önce birkaç unsur hakkında son kararı vermeniz beklenir. Bunlardan ilki kullanım amacıdır. LLM aracını içerik üretimi için mi, müşteri hizmetleri desteği için mi, veri analizi yapmak için mi, yoksa farklı bir amaç için mi kullanacaksınız? Tüm bu sorulara verilecek cevaplar son derece önemlidir; zira model boyutu ve parametre sayısı ona göre şekillenecektir. Bu şekillenme sonucunda ise bulut tabanlı sistemler veya yerel altyapı üzerinde bir maliyet ortaya çıkacaktır. Dolayısıyla bulut uyumluluğundan ölçeklenebilirliğe, maliyetten entegrasyon kolaylığına pek çok kriter için LLM seçimi son derece kritiktir.

LLM teknolojili büyük dil modeli türleri, yalnızca bireysel kullanıcı deneyimlerini değil, kurumların operasyonel süreçlerini de dönüştürüyor. Müşteri hizmetlerinden içerik üretimine, veri analizinden karar destek sistemlerine birçok alanda LLM tabanlı çözümler fark yaratır hale gelmiş durumda. Bu teknolojilerin bulut tabanlı platformlarla entegrasyonu ise geleceğin dijital dönüşüm stratejilerinin merkezinde yer alıyor.

Bulut altyapıları, LLM’lerin eğitim ve çıkarım süreçlerinde yüksek işlem gücü, ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlar; veri güvenliği, kaynak yönetimi ve optimizasyon açısından avantajlara sahiptir ancak her durumda yerel sistemlerden “çok daha verimli” olduğu söylenemez. Bu noktada, Container as a Service (CaaS) gibi yönetilen konteyner platformları, Kubernetes (K8s) üzerinde ML ve LLM iş yükleri konteynerize edilip ölçeklenebilir biçimde dağıtılıp yönetilebilir. Böylece kurumlar, model geliştirme ve devreye alma süreçlerinde zaman kazanırken operasyonel maliyetlerini de azaltabilir.

Bu arada Kubernetes Nedir, Ne İşe Yarar? başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.