Büyük Dil Modelleri nelerdir? LLM'ler olarak da bilinen büyük dil modelleri, büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük derin öğrenme modelleridir. Temel dönüştürücü, bir kodlayıcı ve öz dikkat yeteneklerine sahip bir kod çözücüden oluşan bir dizi sinir ağıdır. Kodlayıcı ve kod çözücü, bir metin dizisinden anlamlar çıkarır ve içindeki kelimeler ve ifadeler arasındaki ilişkileri anlar. Dönüştürücü LLM'ler, denetimsiz eğitim yeteneğine sahiptir ancak dönüştürücülerin kendi kendine öğrenme gerçekleştirmesi daha doğru bir açıklama olacaktır. Bu süreç sayesinde dönüştürücüler, temel dil bilgisini, dilleri ve bilgileri anlamayı öğrenirler. Girdileri sırayla işleyen daha önceki yinelemeli sinir ağlarının (RNN) aksine dönüştürücüler, tüm dizileri paralel olarak işler. Bu, veri bilimcilerinin dönüştürücüye dayalı LLM'leri eğitmek için GPU'ları kullanmasına olanak sağlayarak eğitim süresini önemli ölçüde azaltır. Dönüştürücü sinir ağı mimarisi, genellikle yüz milyarlarca parametre ile çok büyük modellerin kullanılmasını mümkün kılar. Bu tarz büyük ölçekli modeller, genellikle internetten, aynı zamanda 50 milyardan fazla web sayfası içeren Common Crawl ve yaklaşık 57 milyon sayfaya sahip Vikipedi gibi kaynaklardan da büyük miktarda veri alabilir.

Büyük dil modelleri neden önemlidir? Büyük dil modelleri, son derece esnektir. Bir model; soruları cevaplama, belgeleri özetleme, dilleri başka bir dile çevirme ve cümleleri tamamlama gibi tamamen farklı görevleri yerine getirebilir. LLM'ler, içerik oluşturmayı ve insanların arama altyapılarını ve sanal asistanları kullanma şeklini büyük ölçüde değiştirme potansiyeline sahiptir. LLM'ler, mükemmel olmasalar da nispeten az sayıda istem veya girdiye dayalı tahminlerde bulunma konusunda dikkate değer bir yeteneğe sahiptirler. LLM'ler, üretici yapay zekanın insan dilindeki girdi istemlerine dayalı içerik üretmesi için kullanılabilir. LLM'ler son derece büyüktür. Milyarlarca parametreyi dikkate alabilir ve birçok olası kullanıma sahip olabilirler. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir: Open AI'ın GPT-3 modeli 175 milyar parametreye sahiptir. Kuzeni olan ChatGPT ise verilerden modeller tanımlayabilir ve doğal ve okunabilir çıktılar üretebilir. Claude 2'nin boyutunu bilmesek de her istemde 100.000 belirtece kadar girdi alabilir. Bu da yüzlerce sayfalık teknik belge veya hatta bir kitabın tamamında çalışabileceği anlamına gelir. AI21 Labs'in Jurassic-1 modeli, 178 milyar parametreye, 250.000 kelimelik parçalardan oluşan bir belirteç kelime dağarcığına ve benzer konuşma yeteneklerine sahiptir. Cohere firmasının Command modeli, benzer özelliklere sahiptir ve 100'den fazla farklı dilde çalışabilir. LightOn'un Paradigm modeli, GPT-3'ün yeteneklerini aştığı iddia edilen özelliklere sahip altyapı modelleri sunar. Tüm bu LLM'ler, geliştiricilerin benzersiz üretici yapay zekâ uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan API'lerle birlikte gelir.

Büyük dil modelleri nasıl çalışır? LLM'lerin çalışma şekliyle ilgili önemli faktör, kelimeleri temsil etme şeklidir. Daha önceki makine öğrenimi biçimleri, her kelimeyi temsil etmek için sayısal bir tablo kullanmaktaydı. Ancak bu temsil biçimi, benzer anlamlara sahip kelimeler gibi kelimeler arasındaki ilişkileri tanıyamıyordu. Bu sınırlama, benzer bağlamsal anlamlara veya diğer ilişkilere sahip kelimelerin vektör uzayında birbirine yakın olmasını sağlayacak şekilde kelimeleri temsil etmek için genellikle kelime temsil olarak adlandırılan çok boyutlu vektörler kullanılarak aşılmıştır. Dönüştürücüler, kelime temsiller kullanarak, metni kodlayıcı aracılığıyla sayısal temsiller olarak önceden işleyebilir ve benzer anlamlara sahip kelimelerin ve ifadelerin bağlamının yanı sıra, kelime türleri gibi kelimeler arasındaki diğer ilişkileri de anlayabilir. Sonrasında LLM'lerin benzersiz bir çıktı üretmek için bu dil bilgisini kod çözücü aracılığıyla uygulaması mümkün hâle gelir.

Büyük dil modellerinin uygulamaları nelerdir? LLM'ler için birçok pratik uygulama vardır. Metin yazarlığı GPT-3 ve ChatGPT dışında Claude, Llama 2, Cohere Command ve Jurassiccan orijinal kopyaları yazar. AI21 Wordspice, tarz ve ton geliştirmek için orijinal cümlelerde değişiklikler önerir. Bilgi bankası yanıtlaması Genellikle bilgi açısından yoğun doğal dil işleme (KI-NLP) olarak adlandırılan teknik, dijital arşivlerdeki bilgi yardımından belirli soruları yanıtlayabilen LLM'leri ifade eder. Örneğin AI21 Studio oyun alanı, genel bilgi sorularını cevaplama yeteneğine sahiptir. Metin sınıflandırması Kümelemeyi kullanarak LLM'ler, metni benzer anlamlarla veya duygularla sınıflandırabilir. Kullanım alanları arasında müşteri duygularını ölçme, metinler arasındaki ilişkiyi belirleme ve belge arama yer alır. Kod oluşturma LLM, doğal dil istemlerinden kod oluşturma konusunda etkilidir. Amazon CodeWhisperer ve OpenAI'nın GitHub Copilot'ta kullanılan ve Python, JavaScript, Ruby ve diğer bazı programlama dillerinde kodlayabilen kod çevirici örnekler arasında sayılabilir. Diğer kodlama uygulamaları arasında SQL sorguları oluşturma, kabuk komutları yazma ve web sitesi tasarımı yer alır. Yapay zeka kod oluşturma

Büyük dil modelleri nasıl eğitilir? Dönüştürücü tabanlı sinir ağları çok büyüktür. Bu ağlar birden fazla düğüm ve katman içerir. Bir katmandaki her düğümün, sonraki katmandaki tüm düğümlerle bağlantısı vardır ve bunların her birinin bir ağırlığı ve bir sapması vardır. Gömmelerle birlikte ağırlıklar ve sapmalar, model parametreleri olarak bilinir. Büyük dönüştürücü tabanlı sinir ağları milyarlarca parametreye sahip olabilir. Modelin boyutu genellikle model boyutu, parametre sayısı ve eğitim verilerinin boyutu arasındaki deneysel bir ilişki ile belirlenir. Eğitim, büyük bir yüksek kaliteli veri kitaplığı kullanılarak gerçekleştirilir. Eğitim sırasında model, önceki giriş belirteçleri dizisinde sonraki belirteci doğru bir şekilde tahmin edene kadar parametre değerlerini yinelemeli olarak ayarlar. Bunu, eğitim örneklerinde sonraki belirteçlerin olasılığını en üst düzeye çıkarmak için modele parametreleri ayarlamayı öğreten kendi kendine öğrenme teknikleri aracılığıyla yapar. Büyük dil modelleri (LLM'ler) bir kez eğitildikten sonra, ince ayar olarak bilinen bir süreç olan, nispeten küçük denetimli veri kümelerini kullanarak birden fazla görevi gerçekleştirmek üzere kolayca uyarlanabilir. Üç yaygın öğrenme modeli mevcuttur: Sıfır atışlı öğrenme: Temel LLM'ler, cevap doğruluğu değişse de genellikle istemler yoluyla, özel eğitim olmadan çok çeşitli isteklere yanıt verebilir. Az atışlı öğrenme: Birkaç ilgili eğitim örneği sağlanarak temel model performansı ilgili alanda önemli ölçüde artar. İnce ayar: Bu, veri bilimcilerin parametrelerini belirli bir uygulamayla ilgili ek verilerle ayarlamak için bir temel modeli eğittiği az atışlı öğrenmenin bir uzantısıdır.

LLM'lerin geleceği nedir? Soruları yanıtlayabilen ve metin oluşturabilen ChatGPT, Claude 2 ve Llama 2 gibi büyük dil modellerinin kullanıma sunulması, gelecekteki heyecan verici olasılıklara işaret ediyor. LLM'ler, yavaş yavaş ancak emin adımlarla insan benzeri performans göstermeye doğru ilerliyor. Bu LLM'lerin kısa süredeki başarısı, insan beynini taklit eden ve bazı bağlamlarda ondan daha iyi performans gösteren robotik türdeki LLM'lere yoğun bir ilgi olduğunu göstermektedir. LLM'lerin geleceği hakkında bazı fikirlere örnek verecek olursak: Daha fazla özellik LLM'ler, etkileyici olsalar da mevcut teknoloji seviyeleri mükemmel değildir ve hata yapabilirler. Ancak geliştiriciler ön yargıyı azaltırken ve yanlış yanıtları ortadan kaldırırken performanslarını nasıl geliştireceklerini öğrendikçe daha yeni sürümlerde gelişmiş doğruluk ve gelişmiş özellikler olacaktır. Görsel-işitsel eğitim Geliştiriciler, çoğu LLM'yi metin kullanarak eğitirken bazıları modelleri video ve ses girdileri kullanarak eğitmeye başlamıştır. Bu eğitim şekli, daha hızlı model geliştirmeyi sağlayacak ve otonom araçlar için LLM'lerin kullanılması açısından yeni olanaklar sunacaktır. İş yeri dönüşümü LLM'ler, iş yerlerini değiştirecek yıkıcı bir etmendir. LLM'ler, robotların tekrar eden üretim görevlerinde yaptığı gibi muhtemelen iş yerindeki monoton ve tekrarlayan görevleri azaltacaktır. Olasılıklar arasında tekrarlayan büro görevleri, müşteri hizmetleri chatbotlar ve basit otomatik metin yazarlığı bulunur. Etkileşimli yapay zekâ LLM'ler; Alexa, Google Asistan ve Siri gibi otomatik sanal asistanların performansını şüphesiz artıracaktır. Kullanıcının niyetini daha iyi yorumlayabilecek ve karmaşık komutlara yanıt verebileceklerdir.

AWS, LLM'ler konusunda nasıl yardımcı olabilir? AWS, büyük dil modeli geliştiricileri için çeşitli olanaklar sunar. Amazon Bedrock, LLM'ler ile üretici yapay zeka uygulamaları oluşturmanın ve bunları ölçeklendirmenin en kolay yoludur. Amazon Bedrock, kullanım örneğinize en uygun modeli bulmak üzere çeşitli LLM'ler arasından seçim yapabilmeniz için Amazon'un ve önde gelen yapay zekâ girişimlerinin LLM'lerini bir API aracılığıyla kullanıma sunan, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Amazon SageMaker JumpStart, yalnızca birkaç tıklamayla dağıtabileceğiniz altyapı modellerine, yerleşik algoritmalara ve önceden oluşturulmuş makine öğrenimi çözümlerine sahip bir makine öğrenimi merkezidir. SageMaker JumpStart ile makale özetleme ve görüntü oluşturma gibi görevleri gerçekleştirmek için altyapı modelleri de dâhil olmak üzere önceden eğitilmiş modellere erişebilirsiniz. Önceden eğitilmiş modeller, verilerinizle birlikte kullanım örneğiniz için tamamen özelleştirilebilir ve bunları kullanıcı arabirimi veya SDK ile kolayca üretime dağıtabilirsiniz.