Büyük Lisan Modelleri’nin (LLM) tarihî gelişimi, doğal lisan sürece (NLP) alanındaki daha evvelki çalışmalara dayanır. Birinci adımlar, 1950’lerde Alan Turing’in “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu sorduğu vakte kadar uzanır. Fakat, LLM’lerin temelleri, 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından önerilen Transformer mimarisi ile atıldı. Bu çalışma, büyük ölçekli lisan modellerinin doğuşunu hızlandırdı ve “Attention is All You Need” başlıklı makale ile tanıtılan transformer algoritması, o vakte kadar kullanılan lisan sürece metotlarına nazaran ihtilal niteliğinde bir gelişmeydi.
Transformer modeli, daha evvelki RNN (Recurrent Neural Network) ve LSTM (Long Short-Term Memory) üzere lisan modellerinin karşılaştığı kısıtlamaları aştı. Bu mimari, büyük ölçüde bilgiyi paralel olarak işleyebilme ve uzun bağlamları daha tesirli bir biçimde modelleme yeteneği sundu. Transformer’lar sayesinde, lisan modelleri çok daha büyük ölçeklerde eğitilebilmeye başlandı.
ÇALIŞMA PRENSİPLERİ
Büyük lisan modellerinin çalışma prensibi, metinleri öğrenirken istatistiksel olasılıkları kullanmaya dayanır. LLM’ler, milyonlarca yahut milyarlarca sözle eğitilen devasa yapay hudut ağlarıdır. Bu modeller, bir metin içindeki her sözün bir sonraki sözle ne kadar muhtemel bir halde bağlanabileceğini iddia etmeye çalışır. Bu varsayım süreci, “dikkat mekanizması” ismi verilen bir teknikle güçlendirilir.
Transformer modelinin çekirdeğindeki bu “dikkat mekanizması” (attention mechanism), her sözün yalnızca komşu sözlerle değil, tüm metinle nasıl etkileşimde bulunduğunu hesaplar. Bu, modelin bir cümlenin başlangıcındaki sözün, sonundaki sözle kontağını anlamasını sağlar. Böylelikle, lisan modelinin bağlamı kavrama ve mana çıkarma yeteneği artar.
LLM’lerin eğitimi, epeyce büyük boyutlu bilgi setleriyle gerçekleşir. Örneğin, internet üzerindeki milyarlarca web sayfası, kitaplar, makaleler, toplumsal medya gönderileri üzere çeşitli kaynaklar kullanılarak bu modeller beslenir. Bu data havuzları, modellerin neredeyse her mevzu hakkında bilgi sahibi olmasını sağlar. Model, bu devasa bilgi seti üzerinde eğitildikten sonra, metin üretme, soruları yanıtlama, çeviri yapma ve çok daha fazlasını gerçekleştirebilecek bir hale gelir.
EN BÜYÜK VE EN ÜNLÜ LİSAN MODELLERİ
GPT-3
2020 yılında OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), LLM’ler ortasında en çok bilinen modellerden biridir. 175 milyar parametreyle eğitilen GPT-3, o devirdeki en büyük lisan modeli olma unvanına sahipti. GPT-3, insan lisanını o kadar güzel taklit edebiliyordu ki, metin üretme, yaratıcı yazı yazma, kodlama üzere birçok alanda inanılmaz muvaffakiyetler elde etti.
GPT-3’ün temel özelliklerinden biri, yalnızca metin varsayımı yapmakla kalmayıp, lisanın genel yapısını ve kurallarını da öğrenmesidir. Model, eğitim sırasında dilbilgisi, mana ve bağlam münasebetleri üzere birçok lisanı içselleştirir. Bu sayede, insan gibisi metinler üretmekte hayli başarılıdır. Lakin, her ne kadar çok etkileyici olsa da, GPT-3’ün birtakım hudutları da vardır. Model, çok büyük bilgi setleriyle eğitildiği için vakit zaman yanlış yahut gerçek dışı bilgiler üretebilir.
GPT-4
2023 yılında tekrar OpenAI tarafından duyurulan GPT-4, GPT-3’e kıyasla daha gelişmiş bir modeldir. Parametre sayısının tam olarak açıklanmasa da, GPT-4’ün yüz milyarlarca parametreye sahip olduğu kestirim ediliyor. GPT-4, daha büyük bir data seti üzerinde eğitilmiş ve daha gelişmiş algoritmalara sahip. Bu sayede lisanın daha ince nüanslarını ve karmaşık yapıları daha âlâ kavrayabiliyor.
GPT-4, yalnızca lisan modeli olarak değil, birebir vakitte bir bilgi aracı olarak da kullanılmaya başlandı. Bilimsel araştırmalar, teknik raporlar ve sanatsal eserler oluşturma konusunda GPT-4, GPT-3’e nazaran çok daha güçlü. Ayrıyeten, çoklu mod kullanımıyla görsel dataları sürece yeteneği de kazandı. Bu, GPT-4’ün yalnızca metinle değil, görsel içerikle de etkileşime girebilmesine imkan tanıyor.
PALM (PATHWAYS LANGUAGE MODEL)
Google tarafından geliştirilen PaLM, LLM’ler dünyasında bir öteki değerli modeldir. 540 milyar parametreye sahip olan PaLM, büyük ölçekli lisan sürece ve manaya kapasitesiyle dikkat çekiyor. PaLM, çeşitli misyonlardaki başarısıyla öne çıkıyor; matematiksel sorunları çözmekten programlama lisanlarına, çeviri yapmaktan dilsel mantık yürütmeye kadar birçok alanda harikulâde performans sergiliyor.
PaLM, birebir vakitte daha az datayla daha uygun performans gösterebilen “few-shot learning” yetenekleriyle de dikkat çekiyor. Bu, modelin yalnızca birkaç örnekten öğrenerek yeni vazifelerde başarılı olabileceği manasına gelir. Transformer mimarisine dayanan PaLM, paralel sürece yeteneği sayesinde büyük data setlerini süratli bir biçimde işleyebilir.
MEGATRON-TURİNG NLG
NVIDIA ve Microsoft’un ortak geliştirdiği Megatron-Turing Natural Language Generation (NLG) modeli, 530 milyar parametreyle dikkat çekiyor. Bu model, bilhassa lisan üretme misyonlarında üstün muvaffakiyetler sergiliyor. Megatron-Turing NLG, metin tamamlama, özetleme, çeviri ve daha pek çok dilsel vazifede tesirli sonuçlar veriyor.
Bu modelin geliştirilme sürecinde kullanılan yenilikçi teknikler, modelin devasa data setleri üzerinde tesirli bir biçimde eğitilmesini sağlamış durumda. Bilhassa paralel hesaplama kapasitesi sayesinde eğitim mühleti hayli kısaltılmış ve daha büyük parametreli modeller eğitilebilir hale gelmiştir.
LLM’LERİN GELECEĞİ VE POTANSİYEL ZORLUKLAR
Büyük Lisan Modelleri’nin geleceği, hem heyecan verici hem de karmaşıktır. Bir yandan, LLM’ler insan-makine etkileşimini yeni bir boyuta taşıyarak yapay zekânın birçok alanda kullanılmasına imkan tanımaktadır. Sıhhat hizmetlerinden eğitim teknolojilerine kadar birçok kesimde bu modellerin tesirini görebiliriz. Bilhassa GPT-4 ve daha ileri modeller, yaratıcı müelliflik, bilimsel araştırmalar ve hatta türel danışmanlık üzere daha karmaşık vazifelerde kullanılmaktadır.
Ancak, LLM’lerin getirdiği zorluklar da göz gerisi edilemez. Bu modellerin eğitimi için gerekli güç ve hesaplama kaynakları son derece yüksek. Ayrıyeten, modellerin yanlış bilgi üretme, yanlılık taşıma ve etik sıkıntılar yaratma potansiyeli de değerli bir tartışma konusu. Büyük Lisan Modelleri’nin yaygınlaşması, etik standartlar, bilgi kapalılığı ve şeffaflık üzere alanlarda yeni düzenlemeler gerektirebilir.
Özellikle GPT-4 ve sonrası modeller, insan lisanını daha da derinlemesine anlamak ve üretmekle kalmayacak, tıpkı vakitte insan gibisi düşünme ve sorun çözme yetenekleri geliştirebilecek kapasitededir. Lakin, bu gelişmelerin sorumlu bir halde yönetilmesi, teknolojinin insanlık faydasına kullanılması için kritik kıymettedir.
Büyük Lisan Modelleri (LLM) yapay zekâ alanında ihtilal niteliğinde bir adım olarak kabul ediliyor. 2017’de geliştirilen transformer mimarisi ile başlayan bu süreç, GPT-3 ve GPT-4 üzere modellerle doruğa ulaştı. Lisanın karmaşık yapısını öğrenen bu modeller, yalnızca metin üretmekle kalmayıp, birçok farklı alanda da kullanılabilir hale geldi. Lakin bu modellerin potansiyel zorluklarını göz gerisi etmeden, dikkatli bir halde geliştirilmesi ve kullanılması gerektiği unutulmamalıdır.
