Geniş Dil Modeli Nedir?

Geniş dil modelleri (kısaca LLM’ler), metin, ses veya diğer yollarla sağlanan kullanıcı girdilerine insan benzeri yanıtlar üretmek için tasarlanmış, giderek popüler hale gelen bir yapay zeka türüdür. Geniş dil modelleri büyük miktarda metin üzerinde eğitildiğinden, bir komut satırı aracılığıyla sağlanan bağlama dayalı olarak bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmeyi öğrenirler. Hatta, belirli bir yazarın veya türün yazım stilini taklit edebilirler.

Geniş dil modelleri, 2020'lerin başında laboratuvarlardan çıkıp herkesin gündemine girdi. O zamandan bu yana, istekleri yorumlama ve ilgili yanıtlar üretme konusundaki etkileyici yetenekleri sayesinde, hem bağımsız ürünler hem de işletme yazılımlarına gömülü katma değerli özellikler haline geldi. Doğal dil işleme, makine çevirisi, içerik üretimi, sohbet robotları, doküman özetleme vb. gibi özellikler sağladı.

Bu teknoloji, daha büyük veri kümelerini dahil ederek ve modellerin daha iyi performans göstermesi için eğitim ve ayarlama katmanları ekleyerek hızla gelişmeye devam ediyor. Giderek daha güçlü hale gelen bilgi işlem altyapısı sayesinde daha geniş ve derinlemesine eğitim, organizasyonel hedefleri gerçekleştirmek için planlar oluşturmada kullanılabilecek giderek daha karmaşık akıl yürütme yetenekleri ortaya çıkarıyor. Bu akıl yürütme becerileri, insan operatörlerin kendilerine belirlediği görevleri yerine getirmek için gelişmiş geniş dil modellerini kullanan yapay zeka aracılarında işlevselliğin de temelini oluşturur.

Geniş Dil Modeli Nedir?

Geniş dil modelleri, sorgulara insan benzeri, bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmek için genellikle kitaplardan, web'den ve diğer kaynaklardan alınan milyarlarca kelimeden oluşan geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir. Geniş dil modelleri, soruları (LLM terminolojisinde "istemler" olarak adlandırılır) anlamak ve doğal dil yanıtları üretmek üzere tasarlanmış olduklarından müşteri sorularını yanıtlamak; raporlardaki bilgileri özetlemek; diller arasında çeviri yapmak; şiir, bilgisayar kodu ve e-postaların ilk taslaklarını yazmak gibi görevleri yerine getirebilir. Geniş dil modelleri genellikle, eğitildikleri dillerin dil bilgisi ve anlambilimi konusunda gelişmiş bir anlayışa sahiptir. Bir organizasyonun kendi verilerini kullanarak ilgili organizasyona özgü yanıtlar verecek şekilde yapılandırılabilir.

Bu etkileyici özelliklere rağmen, kullanıcılar geniş dil modellerinin sınırlamalarına dikkat etmelidir. Güncel olmayan veriler ve kötü ifade edilmiş istemler, sohbet botunun şirketin ürünleri hakkında yanlış cevap vermesi gibi hatalara neden olabilir. Verilerin yeterli olmaması, LLM'lerin cevapları sıfırdan üretmesine veya "halüsinasyona" neden olabilir. Geniş dil modelleri tahminlerde çok başarılı olsa da, tarihsel olarak belirli bir sonuca nasıl ulaştığını açıklamakta yetersizdir. Bunlar, daha yeni geniş dil modellerinin geliştirmeye çalıştığı alanlardan bazılarıdır.

Yine de, geniş dil modelleri doğal dil işleme alanında önemli bir ilerlemeyi işaret ediyor. İşletmelerde çok fazla kullanım alanı vardır. Yeni uygulamalar hızla geliştirilmekte ve benimsenmektedir.

Ana Fikirler

• Geniş dil modelleri, doğal dil işleme alanında en son teknolojiyi temsil eder ve ses ve görüntü üretebilen çok modlu yapay zeka geliştirmek için de kullanılmaktadır.
• "Geniş" terimi, modelin istemlere ilişkin çıktıyı belirlerken değerlendirdiği parametrelerin sayısını ifade eden göreceli bir terimdir.
• Geniş dil modelleri, OpenAI'ın GPT-3.5 modelini genel kullanıma sunan ChatGPT uygulamasının 2022 yılında piyasaya sürülmesiyle birlikte büyük bir ün kazandı. Diğer popüler modeller arasında Llama, Gemini ve Cohere Command R bulunmaktadır.

Geniş Dil Modelleri Hakkında

Doğal dil işleme, 1960'lardan beri yapay zeka araştırmalarının aktif bir alanıdır ve ilk dil modelleri onlarca yıl öncesine dayanmaktadır. Geniş dil modelleri, daha sofistike modeller elde etmek için sinir ağlarına makine öğrenimi katmanları ekleyen derin öğrenmeyi kullanarak bu alanı ileriye taşıdı. Geniş dil modellerinin bir başka özelliği de, temel modelin eğitiminin, veri etiketleme şeklinde insan müdahalesi olmadan gerçekleştirilmesidir. Bu sürece kendi kendine denetimli öğrenme denir.

Modern geniş dil modeli kavramı, 2017 yılında Google'ın transformatör ağları adı verilen güçlü yeni bir mimariyi anlatan çığır açıcı bir makalesiyle ortaya çıktı. Transformatörler, paralel işlemeyi mümkün kılan bir öz-dikkat mekanizması uyguladı. Bu mekanizma, modellerin hem eğitilmesini hem de uygulanmasını hızlandırdı ve maliyetini düşürdü. OpenAI, bu mimariyi birçok kişinin ilk modern geniş dil modeli olarak kabul ettiği GPT-1'i oluşturmak için kullandı.

Şirketler bu durumu fark etti ve geniş dil modellerinin sayısız kullanım senaryosunun temelini oluşturabileceğini ve işlerini daha üretken, verimli ve müşterilere daha duyarlı hale getirmeye yardımcı olacak muazzam bir potansiyel sunduğunu hızla keşfediyorlar.

Geniş Dil Modelleri ile Diğer Yapay Zeka Modellerinin Karşılaştırması: Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik

Geniş dil modelleri, makine öğrenimi süreciyle geliştirilen birçok yapay zeka türünden biridir. Ancak, bu modelleri tanımlayan ve ayıran birkaç unsur vardır. En önemlisi boyutlarıdır. Geniş dil modelindeki "geniş" terimi, nihai çıktıyı bilgi işlemleyen parametrelerin sayısını ve bu parametreleri ayarlayarak modelin eğitilmesinde kullanılan veri miktarını ifade eder.

• Boyut ve Performans: Geniş dil modelleri, çıktılarını belirleyen parametrelerin sayısını yansıtan model boyutuna göre tanımlanır. Önde gelen modeller sadece birkaç yıl içinde katlanarak büyümüştür: GPT-1'in 100 milyondan biraz fazla parametresi vardı. Son halefi olan GPT-4'ün ise 1,75 trilyondan fazla parametresi olduğu tahmin ediliyor ancak OpenAI gerçek boyutunu açıklamadı.
  
  Genellikle, modelin boyutu ne kadar büyük ve eğitim seti ne kadar kapsamlı olursa insan anlayışını ve dil üretme yeteneklerini ustaca taklit eden benzersiz ve alakalı yanıtlar üretme performansı o kadar iyi olur. Performans, modelin çıktı dizisindeki bir sonraki kelimeyi tahmin ederken ne kadar emin olduğunu ölçen bir metrik olan karşılıklık ile ölçülebilir.
  
  Daha geniş modeller genellikle daha üstün performans gösterir ancak her açıdan değil. Potansiyel dezavantajları arasında, modelin bir sorunun cevabını bulması için gereken süre olan daha yüksek gecikme süresi ve ihtiyaç duydukları bilgi işlem altyapısı nedeniyle ölçeklendirme zorluğu sayılabilir. Ayrıca, belirli şirket kullanım senaryoları için özelleştirmek de daha zordur. Bu nedenle, en azından daha sınırlı alanlarda ve kullanım senaryolarında iyi performans gösterirken, dağıtımı daha ekonomik olan daha küçük geniş dil modelleri geliştirmek için önemli çabalar sarf edilmektedir.
• Ölçeklenebilirlik ve Dağıtım: Geniş dil modelleri birkaç farklı şekilde dağıtılabilir. OpenAI, Google ve Cohere gibi ticari satıcılar; modellerini tarayıcı, uygulama veya API çağrıları aracılığıyla barındırılan hizmetler üzerinden kullanıma sunmaktadır. Ancak birçok şirket, kendi geniş dil modellerini barındırmayı tercih etmektedir. Bunlar genellikle, yerel sunucularda veya kamuya açık bulut ortamlarında, modellerin yürütülmesinin çıkarım aşamasını gerçekleştirdikleri, özel işletme verileriyle ince ayarlanmış veya güçlendirilmiş ya da her ikisi birden olan temel modellerdir. Bireyler ve yazılımlar daha sonra doğrudan çağrılar veya API uç noktaları aracılığıyla bunlarla etkileşime girer.
  
  Dağıtım yönteminden bağımsız olarak geniş dil modelleri (özellikle genel halk veya geniş bir iş gücü tarafından erişilebilenler) şirket bütçesini aşmadan beklenen talebi karşılamak için ölçeklendirilebilmelidir. Bu ölçeklendirmenin ekonomisi, bazı ödünler vermeyi gerektirir. Daha güçlü çıkarım altyapısı, dağıtık bilgi işlem ve etkili yük dengeleme ve önbellekleme gibi ölçeklenebilirliği artırabilecek önlemlerin hepsi bir maliyet gerektirir. Doğru maliyet-fayda dengesinin sağlayanamaması, uygulamaları gerçek zamanlı olarak çalıştırma yeteneğini tehlikeye atan gecikmelere, tutarsız performansa, iş gücü tarafından yavaş benimsenmeye ve yetersiz veri gizliliği ve güvenlik önlemlerine neden olabilir.
• Alana Uyarlanabilirlik: En iyi temel modeller, üst düzey, soyut verileri içerebilir ve çıktılarında yaratıcılık sergileyebilir. Uygun güç ve işlevselliğe sahip bir temel model seçildikten sonra, ince ayarlarla özel alanlarda ve kullanım senaryolarında performans daha da artırılabilir. Bu denetimli öğrenme aşaması, temel modeli temelden yeniden eğitmeden geniş dil modelini istenen alana uyarlar.
  
  Geliştirmenin hem ilk eğitim hem de ince ayar aşamalarında, alanlar arasında ortak özelliklere sahip verileri vurgulayarak özellik dağılımlarını hizalamak da alan uyarlanabilirliğini artırmanın etkili bir yoludur.
  
  
  Geniş dil modelleri, kapsamlı bir şekilde eğitilmiş sinir ağlarını kullanarak komutları değerlendiren ve yanıtlayan bir tür üretken yapay zeka türüdür. "Geniş" teriminin tanımlı bir eşiği yoktur. Bu öznitelik için gereken unsurlar, modellerin daha gelişmiş hale gelmesi ve bilgi işlem gücünün, özellikle GPU kümelerine erişimin daha bol hale gelmesiyle birlikte sürekli artmaktadır.
  
  Eğitim başlamadan önce dil, bilgisayarların anlayabileceği kelimelerin veya alfabe ve konuşma parçalarının sayısal temsilcileri olan simgelere dönüştürülür.
  
  Ardından, kapsamlı bir bilgisayar sinir ağını içeren bir algoritma ve veri kümesi, kendi kendine denetimli öğrenme için seçilir. Eğitim aşamasında, algoritma milyarlarca hatta trilyonlarca parametresini ayarlayarak model istemlere uygun şekilde yanıt verene kadar bir dizideki bir sonraki belirteci doğru bir şekilde tahmin eder. Bu nedenle, modelin parametreleri eğitim aşamasında edinilen öğrenmeyi içerir.
• Çekirdek Transformatör Mimarisi: Transformatörler; geniş dil modelleri ve üretken yapay zeka ile ilgili olarak günümüzde yaşanan heyecan dalgasını başlatan kavramsal bir sıçramaydı. 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından çığır açan bir makalede önerilen dönüştürücü mimarisi, dil modelleri oluşturmaya yönelik önceki yaklaşımlardan farklıydı. Transformatörler, sıralı bir dizi girdi ve çıktı içeren "tekrarlama" adlı bir sürece tamamen bağlı olmak yerine, cümleleri işlerken metin akışında birbirinden uzak olan kelimeler dahil olmak üzere birkaç kelime arasındaki ilişkiyi aynı anda dikkate alan "öz farkındalık" adlı bir mekanizma uygular. Bunu, üç farklı vektör oluşturarak yapar: Biri ele alınan kelime için, diğeri kelimeyi anlamada önemlerini belirlemek için çevreleyen kelimeler için ve üçüncüsü kelimenin içerdiği bilgileri temsil eden vektör. Bu üçüncü vektör, kelimenin bağlamına bağlı olarak farklı bir değere sahip olur. Örneğin, mavi renk anlamına gelebilir, bir kişinin ruh halini ifade edebilir veya "Bu düşünce birdenbire aklına geldi." gibi, geniş bir düşünce alanını ifade edebilir.
  
  Örneğin, metin dizesi şöyle olabilir:
  Kadın, "Nasıl hissediyorsun?" diye sordu.
  
  Adam, "Emin değilim." diye cevapladı. "Bugün işe gerçekten konsantre olamıyorum ve bu durum bir süredir böyle. Neşem yerinde değil."
  
  Öz farkındalık sürecin bir parçası haline gelmeden önce, algoritmalar "duygu" ve "yerinde olmamak" arasındaki ilişkiyi yakalayamıyordu, bu nedenle yanlış yorumlama olasılığı yüksekti. Öz farkındalık, iki kelime kelime dizisinde birbirine yakın olmasa bile, aralarındaki bağlantının önemini belirlemenin bir yolunu sunar.
  
  Ayrıca, öz farkındalık kullanılarak modeller paralel olarak büyük miktarda veri üzerinde eğitilebilir. Böylece kelime kelime ilerlemek yerine cümleleri bir kerede işleyebilir. Bu, GPU'ların yeteneklerinden daha fazla yararlanmayı sağlar. Transformers, aynı anda bir komut isteminden gelen belirteçleri analiz ederek cevapları daha hızlı sunabilir ve belirsizlikleri daha iyi çözebilir.
• Eğitim ve İnce Ayar: Temel modeller (mevcut iş gücü olan geniş dil modelleri), genellikle internetten ve diğer yazılı bilgi depolarından alınan veri külliyatı üzerinde eğitilir. Milyarlarca parametrenin yinelemeli olarak ayarlandığı bu kendi kendine denetimli öğrenme aralığından elde edilen başarılı modeller, genelleştirilmiş çıktılar sunmada başarılı olma eğilimindedir: farklı bağlamlarda metin oluşturma, farklı konuşma tarzlarından anlamı anlama ve karmaşık hatta soyut fikirleri sunma.
  
  Sağlık veya finans gibi belirli bir alanda veya çeviri veya özetleme gibi kullanım senaryosunda doğruluğunu artırmak ve performansını optimize etmek için temel modellere ince ayar yapılabilir. İnce ayar süreci temel modelle başlar, ardından nihai geniş dil modelini daha küçük, daha hassas etiketli veri kümeleri üzerinde daha fazla eğiterek bir işletme veya uygulama için yararlı olan belirli görevleri yerine getirme yeteneğini geliştirir.
• Model ve Ölçeklenebilirliğin Önemi: Geniş dil modeli geliştiricileri, algoritmalarıyla eğitilecek parametrelerin sayısını ve bunu etkili bir şekilde yapmak için ne kadar veriye ihtiyaç duyduklarını nihai olarak belirler. Sayı ne kadar büyükse ortaya çıkan model o kadar karmaşık olur ve genellikle çıktılar o kadar benzersiz, doğru ve alakalı olur. Ancak bu üstün performans, daha yüksek eğitim ve işletim maliyetleri ile birlikte, model eğitildikten sonra daha fazla kullanıcıya hizmet vermek için ölçeklendirme konusunda zorluklar da beraberinde getirir.
  
  Herhangi bir geniş dil modeli dağıtımının ölçeklenebilirliği kısmen modelin kalitesine bağlıdır. Yapay zeka geliştiricileri tarafından seçilen eğitim algoritması, model mimarisi ve veri kümesi, temel modellerinin istenen işlevleri yerine getirmek için bellek, işlemciler ve enerji gibi kaynakların tüketimini ne kadar iyi optimize ettiklerini etkiler.
  
  Model boyutunu ve eğitim verilerinin kümesini azaltmak için yeni teknikler de ortaya çıkmaktadır. Bu teknikler, geniş dil modelinin performansını önemli ölçüde etkilemeden, özellikle geniş dil modelinin daha dar kullanım senaryolarında ölçeklendirme maliyetini ve zorluğunu azaltmaktadır.

Geniş Dil Modellerinin Avantajları ve Uygulama Alanları

Geniş dil modelleri, birçok türden son teknoloji uygulamalarının arkasındaki itici güçtür. Genel kitle, OpenAI'ın tarayıcı tabanlı GPT-3.5 modelinin ve GPT-4o ve GPT-4 dahil olmak üzere daha yeni sürümlerinin piyasaya sürülmesiyle, bu modellerin şaşırtıcı yeteneklerini büyük ölçüde keşfetti. Ancak bu avantajlar, geniş dil modellerinin finansal hizmetler, insan kaynakları, perakende, pazarlama ve satış, yazılım geliştirme, müşteri desteği ve sağlık hizmetleri gibi sektörlerde ve işletme kollarında yeteneklerini sergiledikleri şirketin genelinde de görülmektedir.

Geniş dil modellerinin popüler işletme uygulamaları arasında müşteri hizmetleri sohbet robotları, müşteri duyarlılığı analizi ve bağlamsal, konuşma dilinde ve doğal sesli çeviri hizmetleri yer almaktadır. Geniş dil modelleri ayrıca, ilaç araştırmaları sırasında protein yapılarını tahmin etmek, yazılım kodu yazmak ve şirketlerin iş süreçlerini otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullandıkları aracıları desteklemek gibi daha özel görevleri de arka planda yerine getiriyorlar.

• Uygulamalar Arasında Çok Yönlülük: Geniş dil modelleri, çok çeşitli ve giderek artan sayıda tüketiciye yönelik ve şirket uygulamaları destekleyen temel teknolojidir. Bu çok yönlülük, büyük veri kümeleri üzerinde modellerin kendi kendine eğitilmesi sürecinden kaynaklanmaktadır. Bu süreç, verilerdeki karmaşık kalıpları analiz ederek ilgili, bağlamsal çıktılar oluşturmada son derece yetkin bir yapay zeka ortaya çıkarmaktadır.
  
  En son teknolojiye sahip uygulamalar, bu öznitelik kullanarak benzersiz pazarlama metinleri ve raporlar yazmak, müşteri duyarlılığını ölçmek, dokümanları özetlemek ve hatta görüntüler ve sesler gibi dil ile ilgisi olmayan çıktılar oluşturmak gibi görevleri yerine getirir. Yapay zeka aracıları, bir ortamla etkileşime girme ve özel bilgiye sahip olmadan farklı alanlarda görevleri yerine getirme becerileriyle geniş dil modellerinin çok yönlülüğünü özellikle örneklemektedir.
  
  Denetimli öğrenme ile modellere ince ayar yapma süreci, üretken yapay zeka üzerine kurulabilecek işletme uygulamalarının yelpazesini daha da genişletmektedir. RAG, temel modeli değiştirmeden sürekli güncellenebilen işletme verilerini dahil ederek çıktılarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırdığı için geniş dil modellerini şirket ortamında daha etkili hale getirebilir.
• Gelişmiş Müşteri Etkileşimleri: Geniş dil modelleri, müşteri hizmetleri alanında kısa sürede kendilerini kanıtladılar. Bu, geniş dil modellerinin birbiri ardına incelikli soruları net, ayrıntılı ve faydalı yanıtlarla yanıtlayarak diyalog kurma becerisini deneyimlemiş olan herkes için bariz bir kullanım senaryosudur.
  
  Ancak geniş dil modelleri, sohbet botlarının ötesinde birçok şekilde müşteri etkileşimlerini geliştirebilir. Bazı şirketler ürün, teknik veya satışla ilgili soruları yanıtlamak için müşterilere e-posta, kısa mesaj veya sosyal medya gönderileri oluşturmak için bunları kullanır. Bazı şirketler ise geniş dil modellerini yabancı dil konuşan müşterilerin sorularını çevirmek için kullanmaktadır. Geniş dil modelleri, insan ve yapay zeka satış ve destek temsilcilerine, eyleme geçirilebilir bilgiler ve ilgili belgeler sağlayarak, önceki etkileşimleri özetleyerek, müşterilerle takip iletişimi kurarak ve etkileşimleri belgeleyerek yardımcı olacak şekilde de yapılandırılabilir.
  
  100'den fazla ülkede faaliyet gösteren, dünyanın en büyük profesyonel hizmet şirketlerinden biri, son zamanlarda geniş dil modelleri tarafından desteklenen üretken yapay zeka uygulamalarını benimseyerek müşteri ilişkileri yönetimine daha çok odaklanmaya başladı. Müşteri geri bildirim anketlerinden daha fazla içgörü edinmek isteyen şirket, bu yanıtlardaki duyguları analiz etmek için geniş dil modellerini kullanmaya başladı. Yapay zeka artık trendleri vurgulayabiliyor ve ürün ve hizmetlerin nasıl karşılandığını ve nasıl iyileştirilebileceğine dair geniş kapsamlı içgörüler sağlayabiliyor.
• Otomasyon ve Verimlilik: Geniş dil modelleri, önceki yapay zeka modellerinin üstesinden gelemeyecek kadar karmaşık kararlar içerenler de dahil olmak üzere, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmede son derece etkili olduklarını kanıtladılar. Bu otomasyon, çalışanların yaratıcı ve eleştirel düşünme gerektiren daha üst düzey çalışmalara odaklanmalarını sağlayarak çalışan verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir.
  
  Aracılar, geniş dil modellerinin gelişmiş akıl yürütme yeteneklerinden yararlanarak insan müdahalesini en aza indirerek iş akışlarını kılavuzlamak için ön plana çıkan yeni bir teknolojidir. Temel dil modellerini temel alan bu uygulamalar, şirket ortamında insanlarla ve diğer yazılımlarla etkileşim halinde kararlar almak üzere tasarlanmıştır ve çeşitli alanlarda görevleri kendi kendini yöneten bir şekilde yerine getirebilir, gözetim sağlamak için inceleme veya yetkilendirme gerektiren eylemlerin bildirimlerini oluşturabilir.
  
  Geniş dil modelleri, işletme liderleri ve diğer karar merci için ilgili bilgileri hızlı bir şekilde ortaya çıkarmak, pazarlamacılar için metin taslakları oluşturmak ve geliştiricilerle birlikte yazılım kodu yazmak gibi başka yollarla da üretkenliği artırmaktadır.

Geniş Dil Modellerinin Kullanım Senaryoları ve Örnekler

Geniş dil modelleri, giderek artan sayıda işletme kullanım senaryosuna uygulanmaktadır. Örneğin, birçok şirket artık müşteri hizmetleri stratejilerinin bir parçası olarak sohbet botlarını kullanmaktadır. Ancak bu modellerin çok yönlülüğü sayesinde, yaratıcı şirket yazılım geliştiricileri, temel teknolojiyi sadece dilbilimsel yanıtlar üretmenin ötesinde çok çeşitli görevleri yerine getirmek için kullanmaktadır.

1. Müşteri Desteği Otomasyonu

Müşteri desteği, şirket ortamında özellikle de müşteriler açısından geniş dil modellerinin en belirgin uygulama alanıdır. Dil modelleriyle desteklenen sohbet tabanlı Conversation kullanıcı arayüzü veya sohbet botları, her saatte neredeyse sınırsız sayıda soruyu yanıtlayabilir. Bu, müşteri memnuniyetsizliğinin başlıca nedeni olan çağrı merkezi personelinin aşırı iş yükünden kaynaklanan yanıt sürelerini önemli ölçüde azaltmaya yardımcı olabilir.

Sohbet botlarının diğer geniş dil modeli destekli uygulamalarla entegrasyonu, destek çağrısından sonra yedek makine parçası, doküman veya anket gönderme gibi takip işlemlerini otomatikleştirebilir. Geniş dil modelleri ayrıca insan temsilcilere doğrudan yardımcı olabilir, onlara zamanında bilgi, duygu analizi, çeviri ve etkileşimlerin özetlerini sağlayabilir.

50'den fazla ülkede ve 80 dilde faaliyet gösteren bir fon yöneticisi, müşterilerinin ihtiyaçlarına en uygun finansal araçları daha kolay bulup seçebilmeleri için bu özelliklerden yararlandı. Emeklilik hesabı yönetimi uzmanı, hizmet düzeyinde %150 artış ve operasyonel maliyetlerde %30 azalma sağlayan özel bir sohbet botu ile müşteri desteğini modernize etti. Müşteriler artık şirketin web sayfasını ziyaret ederek günün her saatinde ve birçok dilde sohbet botuna hesaplarıyla ilgili sorular sorabiliyorlar.

2. İçerik Üretme ve Özetleme

Geniş dil modelleri, özgün içerik oluşturabilir veya mevcut içeriği özetleyebilir. Her iki kullanım senaryosu da üretken yapay zekayı raporlar, e-postalar, bloglar, pazarlama materyalleri ve sosyal medya gönderileri yazmak için kullanan ve aynı zamanda geniş dil modellerinin üretilen içeriği belirli gruplara veya bireysel müşterilere göre özelleştirme özelliğinden yararlanan büyük ve küçük şirketler için son derece avantajlıdır.

Özetleme, alana duyarlı bir şekilde büyük miktarda bilgiyi, insanların hızlı bir şekilde gözden geçirip özümseyebileceği bir biçime yoğunlaştırır. Geniş dil modelleri bunu, metin içindeki çeşitli fikirlerin önemini değerlendirip ardından önemli bölümleri ayıklayarak ya da orijinal metinden en alakalı ve kritik bilgileri özetleyerek yapar.

Geniş dil modelleri zaman zaman "ortalama bir özetleme performansı" sunduğu gerekçesiyle eleştirilir. Yani özetleri aşırı genel olup orijinal materyalin önemli ayrıntılarını veya vurgulanması gereken noktaları kaçırır. Özetlerin güvenilirliğini ölçmek ve çeşitli modellerin performansını buna göre sıralamak da zordur. Bununla birlikte, şirketler bu özelliği büyük bir hızla benimsemektedir.

Önde gelen bir bulut iletişim şirketi, geniş dil modellerini kullanarak yüzlerce destek talebinin transkriptlerini ve neredeyse iki düzine dilde günlük olarak gerçekleşen sohbetlerin transkriptlerini otomatik olarak özetledi. Bu özetler artık destek mühendislerinin müşteri sorunlarını daha hızlı çözmelerine ve genel deneyimi iyileştirmelerine yardımcı oluyor.

3. Dil Çevirisi

Google'ın transformatörleri geliştirmedeki ilk amacı, makinelerin diller arasında daha iyi çeviri yapmasını sağlamaktı ancak daha sonra model, daha geniş yetenekleriyle geliştiricileri etkiledi. Bu mimarinin geliştiriciler tarafından gerçekleştirilen ilk uygulamaları, bu hedefe ulaşarak önceki modellere kıyasla çok daha az zaman ve bilgi işlem kaynağı gerektiren bir modelle İngilizce'den Almanca'ya çeviride rakipsiz bir performans sergiledi.

Modern geniş dil modelleri, bu sınırlı kullanım senaryosunun çok ötesine geçmiştir. Çoğu geniş dil modeli, çeviri aracı olarak özel olarak eğitilmemiş olsa da, her iki dildeki veri setleri üzerinde kapsamlı bir eğitim aldıklarında, bir dildeki metni yorumlama ve başka bir dilde net bir şekilde yeniden ifade etme konusunda yine de üstün başarı gösterir. Dil engellerini aşmada sağlanan bu önemli gelişme, sınır ötesi faaliyet gösteren şirketler için son derece değerlidir. Çok uluslu şirketler ürün ve hizmetleri için çok dilli destek geliştirmek; kılavuzları, eğitim ve pazarlama materyallerini çevirmek ve yeni ülkelere açılırken mevcut eğitim materyalleriyle çalışanlarını eğitmek amacıyla gelişmiş dil hizmetlerini kullanır.

Geniş Dil Modellerinin Geleceği

Çok Modlu Modellerdeki Gelişmeler

Dil dışındaki modalitelerde çıktı üreten yapay zeka için temel modeller olarak geniş dil modellerinin kullanılması, aktif araştırma konularından biridir. Geniş dil modellerinin etkileyici çok yönlülüğü, etiketli veriler kullanılarak ince ayar yapma süreciyle ses, görüntü ve hatta videoları yorumlamayı ve oluşturmayı mümkün kılar. Dil dışındaki modalitelerde istemler alan veya çıktılar üreten bu modeller, bazen çok modlu geniş modeller veya LMM'ler olarak adlandırılır.

Çevreyle İlgili Hususlar

Genellikle geniş dil modellerinin büyük ölçekte geliştirilmesi ve çalıştırılması için çok büyük miktarda bilgi işlem gücü gerekir. Yüzlerce, bazen binlerce GPU'dan oluşan bir kümede tek bir modeli haftalarca eğitmek, çok büyük miktarda enerji tüketebilir. Başarılı bir model devreye alındığında, çıkarımları çalıştıran altyapı, sürekli kullanıcı sorgularını karşılamak için önemli miktarda elektrik tüketmeye devam eder.

GPT-4'ün eğitimi için tahmini 50 gigavat-saat enerji gerekli olmuştur. Buna karşılık, 50 gigavat-saatlik enerji teorik olarak 4.500 ila 5.000 ortalama ABD hanesine bir yıl boyunca elektrik sağlayabilir. Şu anda, ChatGPT'nin milyonlarca soruyu yanıtlamak için her gün yüzlerce megavat saat enerji tükettiği tahmin ediliyor. Dil modelleri büyüdükçe, enerji tüketimi ve sürdürülebilirlikle ilgili endişeler daha da acil hale gelebilir. Bu nedenle, yapay zeka şirketleri karbon ayak izlerini azaltmak için alternatif enerji kaynakları arayışında ön saflarda yer almaktadır.

OCI Generative AI ile Geniş Dil Modeli Uygulamaları Oluşturma

Oracle, şirketlerin bu heyecan verici teknolojinin ayrıntılarıyla veya güç gereksinimleriyle uğraşmasına gerek kalmadan geniş dil modellerinin gücünü onlara sağlıyor. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI, karmaşık altyapı yönetimini önleyerek en yeni geniş dil modellerinin özelleştirilmiş, son derece etkili ve uygun maliyetli bir şekilde dağıtımını basitleştiren, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Şirketler, çeşitli temel modeller arasından seçim yapabilir, ardından bunları kendi verileriyle özel GPU kümelerinde ince ayar yaparak iş ihtiyaçlarına en uygun özel modeller elde edebilir.

Temel teknolojiyle daha detaylı ilgilenmek isteyen şirketler, Machine Learning in Oracle Database'e yönelmektedir. Platform, veri bilimcilerin Oracle veritabanlarından gizli verileri taşımak zorunda kalmadan makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel unsurlarını basitleştirip otomatikleştirerek hızlı bir şekilde modeller oluşturmalarını sağlar. Özellikler arasında popüler makine öğrenimi çerçeveleri, API'ler, otomatik makine öğrenimi (AutoML) ve kod gerektirmeyen arayüzlerin yanı sıra uygulamalarda kullanılacak modeller üretmek için 30'dan fazla yüksek performanslı veritabanı içi algoritma bulunmaktadır.

Önde gelen birçok organizasyon kendi geniş dil modellerini oluşturmak için Oracle yapay zeka altyapısını da kullanmaktadır. Yapay zeka altyapısı, OCI Generative AI gibi üst düzey yapay zeka hizmetlerinin temelini oluşturur ve hızlandırılmış bilgi işlem, ağ ve depolama özellikleriyle en zorlu geniş dil modelleri için kullanılabilir.

Geniş dil modellerinin işletmelerin çalışma şeklini ve müşterileriyle etkileşim kurma biçimini dönüştürme potansiyeli o kadar büyük ki, bu teknolojideki yeni atılımlar ve yatırımlar küresel pazarları hareketlendirebilir ve şirket stratejilerini sarsabilir. Ancak, işletme ve BT liderlerinin, bu teknolojiden elde edebilecekleri birçok somut avantajı belirlemeye çalışırken, aynı zamanda bu heyecanın ötesine bakarak geniş dil modellerinin nasıl çalıştığının temellerini, sınırlamalarını ve benimsenmesindeki zorlukları anlamaları gerekir.

Geniş Dil Modelleriyle İlgili SSS

Geniş dil modellerine belirli uygulamalar için nasıl ince ayar yapılır?

Geniş dil modelleri daha az miktarda, daha fazla alana özgü, etiketlenmiş veriler üzerinde denetimli öğrenme aşaması ile temel bir model geliştirmek amacıyla kendi kendine öğrenmeyi kullanan ilk ön öğrenme aşamasını izler ve belirli uygulamalar için modellerde ince ayar yapılır.

Geniş dil modellerini kullanmak, en çok hangi sektörlere avantaj sağlar?

Hemen hemen her sektör geniş dil modellerinin avantajlarını keşfetmektedir. Sağlık hizmetleri, finansal hizmetler ve perakende sektörü, müşteri desteğini iyileştirme ve işletme süreçlerini otomatikleştirme konusunda çeşitli kullanım senaryolarını araştıran sektörler arasında yer almaktadır.

Geniş dil modelleri şirket sistemlerle entegre edilebilir mi?

Geniş dil modelleri, genellikle temel modellere şirket verileriyle ince ayar yapılarak ve bu modeller alımla artırılmış üretim yoluyla özel verilerle zenginleştirilerek şirket sistemlerine entegre edilir.