Altın Konu Büyük dil modeli (LLM) nedir?

[Asalet-i Fatih]

ROHAN2 WORLD 1-120 TR TİPİ OFFICIAL YOHARA, BALATHOR VE AMON! 80. GÜNÜNDE! +10.000 ONLİNE! HİLE VE BOT %100 ENGELLİ HEMEN TIKLA!

LLM Nedir?

Büyük dil modeli (LLM), yeni içerikleri anlamak, özetlemek, oluşturmak ve tahmin etmek için derin öğrenme tekniklerini ve çok büyük veri kümelerini kullanan bir tür yapay zeka algoritmasıdır. Üretken yapay zeka terimi , özellikle metin tabanlı içerik oluşturmaya yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir tür üretken yapay zeka olan LLM'lerle de yakından bağlantılıdır.

Binlerce yıl boyunca insanlar iletişim kurmak için konuşma dilleri geliştirdiler. Dil, her türlü insan ve teknolojik iletişimin merkezinde yer alır; fikir ve kavramları iletmek için gereken kelimeleri, anlambilimi ve dilbilgisini sağlar. Yapay zekâ dünyasında ise bir dil modeli benzer bir amaca hizmet ederek iletişim kurmak ve yeni kavramlar üretmek için bir temel oluşturur.

İlk yapay zeka dil modellerinin kökleri, yapay zekanın ilk dönemlerine dayanır. Eliza dil modeli, 1966 yılında MIT'de ortaya çıkmış ve yapay zeka dil modellerinin en eski örneklerinden biridir. Tüm dil modelleri, önce bir veri kümesi üzerinde eğitilir, ardından ilişkileri çıkarsamak için çeşitli teknikler kullanılır ve ardından eğitilen verilere dayanarak yeni içerikler üretilir. Dil modelleri, genellikle kullanıcının doğal dilde bir sorgu girerek bir sonuç ürettiği doğal dil işleme ( NLP ) uygulamalarında kullanılır.

LLM, yapay zekada dil modeli kavramının evrimidir ve eğitim ve çıkarım için kullanılan verileri önemli ölçüde genişletir. Yapay zeka modeli yeteneklerini büyük ölçüde artırır. Parametreler, eğitildiği modelde bulunan ve yeni içerik çıkarımında kullanılabilen değişkenler için kullanılan bir makine öğrenimi ( ML ) terimidir. Bir LLM genellikle en az bir milyar veya daha fazla parametreye sahiptir, ancak eğitim için veri kümesinin ne kadar büyük olması gerektiğine dair evrensel olarak kabul görmüş bir rakam yoktur.


Büyük Dil Modeli (LLM – Large Language Model) şu şekilde çalışır:

1. Eğitim Verisi:
   Milyarlarca kelimeden oluşan metin verisiyle (kitaplar, makaleler, web siteleri vb.) eğitilir.
2. Dil Kalıplarını Öğrenme:
   Bu verilerden kelimeler arasındaki istatistiksel ilişkileri ve dil kalıplarını öğrenir.
3. Dönüştürücü (Transformer) Mimarisi:
   En yaygın mimari “Transformer”dır. Bu yapı, cümlelerdeki kelimeler arasındaki bağlamı anlamada çok etkilidir.
4. Önceden Eğitim (Pretraining):
   Model, eksik kelimeleri tahmin ederek (örneğin: "Kedi süt içer." → "Kedi ___ içer.") öğrenir.
5. İnce Ayar (Fine-Tuning):
   Model, özel görevler (soru-cevap, özetleme, sohbet) için daha küçük veriyle yeniden eğitilebilir.
6. Tahminleme:
   Kullanıcı bir soru ya da metin girdiğinde, model önceki kelimelere bakarak sonraki en olası kelimeyi tahmin eder — bu şekilde yanıt üretir.

 

[xranzei]

Eline sağlık

 

[Lightning]

Paylaşım için teşekkürler