Üretken Yapay Zeka Rehberi
Son yıllarda yapay zeka dünyasında büyük bir devrim yaşanıyor: Üretken Yapay Zeka. Bu teknoloji, insan yaratıcılığını taklit edebilen ve daha önce görülmemiş içerikler üretebilen yapay zeka modellerini tanımlıyor. Metin yazma, görsel oluşturma, müzik besteleme ve hatta yazılım geliştirme gibi birçok alanda üretken yapay zeka uygulamaları hızla yaygınlaşıyor. Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek, bu verilere dayalı olarak yeni ve anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneğine sahip hale geldi. Üretken yapay zekanın temel amacı, insanlardan aldığı girdiler doğrultusunda orijinal ve yaratıcı içerikler üretebilmektir.
Bu teknolojinin kalbinde Büyük Dil Modelleri (LLM) yer alıyor. LLM’ler, üretken yapay zekanın metin odaklı görevlerdeki en güçlü araçlarından biridir ve doğal dilde metin üretme, sorulara cevap verme, özetleme ve çeviri gibi görevleri başarıyla yerine getirebilirler. Büyük miktarda veriyle eğitilen bu modeller, dildeki örüntüleri ve bağlamları öğrenerek insan diline oldukça yakın metinler oluşturabilir. Bu rehberde, üretken yapay zekanın arkasındaki temel prensipleri inceleyerek, LLM’lerin nasıl çalıştığını, tarihçesini ve kullanım alanlarını keşfedeceğiz.
Üretken Yapay Zeka ve LLM gibi teknolojiler neden bu kadar büyük yankı uyandırdı ve neden bu teknolojilere bu kadar büyük bir ilgi gösteriliyor?
Çünkü ilk defa, belirli bir amaç için geliştirilmiş tüm spesifik algoritmalardan daha iyi sonuçlar veren, üstelik genel amaçlı bir algoritma ortaya çıktı. Bu algoritma ile geliştirilen modeller, özellikle gerçekleştirdiği görevlerde insan seviyesine yakın, hatta bazı durumlarda daha üstün sonuçlar üretiyor. Üstelik sürekli gelişim göstererek insanları bazı alanlarda geride bırakmaya başlıyor. Yapay zeka teknolojisinin öncülerinden Geoffrey Hinton, yapay zekanın bazı konuları nasıl çözdüğünü henüz tam olarak anlamadığımızı ve bu konuda hem başarılar hem de risklerin olduğunu vurguluyor. Hinton’ın bu konudaki görüşlerini dinlemek için bu videoyu izleyebilirsiniz.
LLM Nedir?
LLM (Large Language Model), yapay zekanın bir alt dalı olan doğal dil işleme (NLP) kapsamında kullanılan büyük bir makine öğrenimi modelidir. Amacı, insan dilini anlamak ve üretmek olan bu model, milyarlarca parametreye ve büyük miktarda verilere dayalı olarak eğitilir. LLM’ler, devasa veri setleri ile eğitildiklerinde dildeki örüntüleri ve bağlamları öğrenir, bu sayede doğal ve anlamlı metinler üretebilirler.
Bu modellerin en büyük avantajlarından biri, insan diline yakın içerik üretme ve problem çözme kabiliyetleridir. LLM’ler, bir soruya cevap verebilir, uzun ve karmaşık metinleri özetleyebilir, hatta yaratıcı içerikler oluşturabilir. Yapay zeka dünyasında önemli bir yer edinmiş olan LLM’ler, aynı zamanda sohbet robotları, metin analiz araçları ve içerik üretim platformları gibi çeşitli uygulamalarda da kullanılmaktadır.
Nasıl Çalışır?
LLM’lerin temel çalışma prensibi, kendisine verilen metne dayanarak sürekli olarak bir sonraki en iyi kelimeyi tahmin etmektir. Bu işlem, Next Best Action (Sıradaki En İyi Adım) olarak adlandırılır. Model, her adımda bir önceki kelimenin bağlamını göz önünde bulundurarak, sıradaki kelimenin en uygun olanını seçer. Her bir kelime, modelin önceden öğrendiği dil örüntülerine ve bağlamlara dayalı olarak belirlenir.
Bu süreç, modelin bir tür tahmin oyununa dayanır. Verilen her kelime, girdiye eklenir ve bu yeni bağlam model tarafından analiz edilerek sıradaki kelime tahmin edilir. LLM’ler, dilin doğasını ve yapısını anlamak için büyük miktarda veriyi analiz eder ve kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenir. Böylece, kullanıcıların ihtiyaçlarına uygun, anlamlı ve bağlama dayalı cevaplar verebilirler.
LLM’lerin Tarihçesi
LLM’lerin gelişim süreci hızlı olsa da, her biri büyük bir dönüm noktası olan gelişmelere dayanmaktadır. Aşağıda, LLM’lerin tarihçesi önemli adımlar halinde anlatılmıştır.
GPU : (Grafik İşleme Birimi), bilgisayarlarda grafiklerin, oyunların ve videoların hızlı bir şekilde işlenmesi için kullanılan bir donanım bileşenidir. Paralel işlem yapabilme yetenekleri sayesinde yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri analizlerinde de yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. GPU’lar, aynı anda birçok işlemi gerçekleştirebilme kapasiteleriyle, karmaşık hesaplamaları hızlandırarak performansı artırır.
GPU’nun Yapay Zeka Alanında Kullanımı (2013)
Yapay zekanın gelişiminde önemli dönüm noktalarından biri, GPU’ların kullanımı oldu. 2013 yılında Neural Information Processing Systems (NeurIPS) konferansında, yapay zeka alanında GPU’nun nasıl hızlandırıcı bir rol oynayabileceği ön plana çıkarıldı. Bu gelişme, derin öğrenme modellerinin eğitim sürecini büyük ölçüde hızlandırarak, daha karmaşık yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesine olanak sağladı.
AlexNet ve Görüntü İşlemedeki Atılım (2012)
2012 yılında Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton ve Alex Krizhevsky tarafından geliştirilen AlexNet, derin öğrenme ve GPU kullanımı sayesinde görüntü sınıflandırmada büyük bir başarı elde etti. Bu çalışma, yapay zeka alanında önemli bir mihenk taşıdır.
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
Seq2Seq ve Metin İşlemeye İlk Adım (2014)
Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) modeli, 2014 yılında Google Brain ekibinden Ilya Sutskever, Oriol Vinyals ve Quoc Le tarafından geliştirildi. Bu model, metin işleme görevlerinde büyük bir devrim yarattı ve özellikle makine çevirisi gibi dil görevlerinde başarı sağladı. Seq2Seq, dilin iki yönlü işlenmesine olanak tanıyarak, daha karmaşık metin işlemlerinde kullanılabilecek modellerin temelini oluşturdu.
Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc Le
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Attention is All You Need (2017)
2017’de yayınlanan Attention is All You Need makalesi, Transformer mimarisini tanıtarak dil işleme modellerinde yeni bir dönem başlattı. Bu model, self-attention mekanizmasıyla kelimeler arasındaki ilişkileri daha iyi öğrenme yeteneği sundu ve LLM’lerin daha hızlı ve verimli çalışmasını sağladı. Transformer’lar, günümüzde LLM’lerin temel yapı taşı olarak kabul edilir.
Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
GPT Serisi ve Büyük Dil Modellerinin Doğuşu (2018)
OpenAI tarafından geliştirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi, dil modellerinin devasa veri setleri üzerinde eğitilerek insan dilini daha doğal bir şekilde işleme kabiliyeti kazandı. Bu çalışma, dil modellerinin hem metin üretiminde hem de doğal dil işleme görevlerinde ne kadar güçlü olabileceğini gösterdi. GPT, büyük dil modelleri için bir dönüm noktası oldu.
Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, Ilya Sutskever
Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Reinforcement Learning with Human Feedback (2020)
İnsan geribildirimi ile pekiştirmeli öğrenme kavramını dil modellerine uyarlayarak modellerin daha hassas ve kullanıcı dostu hale gelmesini sağladı. Bu yöntem, dil modellerinin insan ihtiyaçlarına daha doğru yanıt vermesini ve öğrenme sürecinde insan geribildirimlerini kullanmasını sağladı. Bu yaklaşım, dil modellerinin daha etkileşimli ve güvenilir olmasına katkıda bulundu.
Paul Christiano, Jan Leike, Tom B. Brown, Miljan Martic, Shane Legg, Dario Amodei
Deep Reinforcement Learning from Human Preferences
Scaling Laws ve Dil Modellerinin Genişlemesi (2020)
Dil modellerinin büyüme potansiyelini ve daha büyük veri setleri ile eğitildiğinde performanslarının nasıl arttığını gösterdi. Bu çalışma, dil modellerinin ne kadar büyük olabileceğini ve hangi boyutlarda veri ve parametrelerle eğitilmeleri gerektiğini açıklayarak, daha güçlü modellerin geliştirilmesi için yol gösterici oldu.
Jared Kaplan, Sam McCandlish, Tom Henighan, Tom B. Brown, Benjamin Mann, Scott Gray, Dario Amodei
Scaling Laws for Neural Language Models
Cincilla Papers ve Yeni Yaklaşımlar (2022)
Dil modellerinin daha verimli bir şekilde nasıl eğitilebileceğine dair yeni yaklaşımlar sundu. Bu çalışma, büyük dil modellerinin eğitim sürecindeki maliyetlerin azaltılmasına ve modellerin daha küçük veri setleriyle daha verimli hale getirilmesine yönelik yeni bir bakış açısı getirdi.
Jordan Hoffmann, Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Eliza Rutherford, Katie Millican, James Rae, Alana Arribas, Johannes Welbl
Training Compute-Optimal Large Language Models
Sonuç
Dil modelleri, yakın gelecekte sadece akademik ve ticari alanlarda değil, günlük hayatımızın her alanında daha derin bir şekilde yer bulacak. Her ne kadar çözülmesi gereken bazı problemler olsa da, bu teknolojilerin gelişimi hızla devam ediyor ve birçok sektörde devrim yaratmaya aday. Dil modelleri sadece bugünün değil, geleceğin en önemli teknolojilerinden biri olacak. Bir sonraki makalede ise Dil Modellerinin Terminolojisinden bahsedeceğim.
