Gantek
Gelişmiş Arama Deneyimi: Elasticsearch Relevance Engine ve Büyük Dil Modelleri ile Yapay Zeka Destekli Arama Çözümleri

Gelişmiş Arama Deneyimi: Elasticsearch Relevance Engine ve Büyük Dil Modelleri ile Yapay Zeka Destekli Arama Çözümleri

Büyük Dil Modeli (Large Language Model) Nedir?

Büyük bir dil modeli (LLM), çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirebilen bir derin öğrenme algoritmasıdır. Büyük dil modelleri, dönüştürücü (transformer) modeller kullanır ve devasa veri setleriyle eğitilirler; bu yüzden "büyük" olarak adlandırılırlar. Bu sayede metin veya diğer içerikleri tanıyabilir, çevirebilir, tahmin edebilir veya oluşturabilirler.

Büyük dil modelleri, sinir ağları (NN'ler) olarak da bilinir ve insan beyninden esinlenerek tasarlanmış hesaplama sistemleridir. Bu sinir ağları, nöronlar gibi katmanlı düğüm ağları kullanarak çalışır.

Büyük dil modelleri, yapay zekâ (AI) uygulamalarına insan dillerini öğretmenin yanı sıra, protein yapılarının anlaşılması, yazılım kodu yazma gibi çeşitli görevleri yerine getirmek üzere de eğitilebilir. İnsan beyni gibi, büyük dil modelleri de önceden eğitilmeli ve ardından metin sınıflandırma, soru yanıtlama, belge özetleme ve metin oluşturma gibi sorunları çözmek için ince ayar yapılmalıdır. Bu problem çözme yetenekleri, sağlık, finans ve eğlence gibi alanlarda, çeviri, sohbet robotları, AI asistanları gibi çeşitli NLP uygulamalarında kullanılabilir.

Büyük dil modelleri ayrıca çok sayıda parametreye sahiptir; bu parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiklerini sakladığı bellekler gibidir. Bu parametreleri modelin bilgi bankası olarak düşünebilirsiniz.

Peki, Dönüştürücü Model Nedir?

Dönüştürücü model, büyük dil modellerinin en yaygın mimarisidir. Bir kodlayıcı (encoder) ve bir kod çözücüden (decoder) oluşur. Dönüştürücü model, veriyi işlemek için girdiyi parçalara (tokenlere) ayırır ve ardından bu parçalar arasındaki ilişkileri keşfetmek için matematiksel işlemler gerçekleştirir. Bu, bilgisayarın, aynı sorguyu alan bir insanın göreceği desenleri görmesini sağlar.

Dönüştürücü modeller, kendine dikkat (self-attention) mekanizmalarıyla çalışır. Bu mekanizma, modelin uzun kısa süreli bellek (LSTM) modelleri gibi geleneksel modellerden daha hızlı öğrenmesini sağlar. Kendine dikkat, dönüştürücü modelin bir dizinin farklı parçalarını veya bir cümlenin tüm bağlamını dikkate alarak tahminler yapabilmesini mümkün kılar.

Büyük Dil Modellerinin Temel Bileşenleri

Büyük dil modelleri, birden fazla sinir ağı katmanından oluşur. Bu katmanlar arasında yinelemeli (recurrent) katmanlar, ileri beslemeli (feedforward) katmanlar, gömme (embedding) katmanlar ve dikkat (attention) katmanları bulunur. Bu katmanlar, girdi metni işleyip çıktı içeriği oluşturmak için birlikte çalışır.

Gömme Katmanı: Bu katman, girdi metninden anlamları çıkarır. Büyük dil modelinin bu kısmı, metnin anlamsal ve dilbilgisel anlamını yakalayarak modelin bağlamı anlamasını sağlar.

İleri Beslemeli Katman (FFN): Bu katman, tamamen bağlantılı birkaç katmandan oluşur ve girdi anlamlarını dönüştürür. Bu dönüşüm, modelin daha yüksek düzeyde soyutlamalar yapmasını sağlar, yani kullanıcının metin girdisindeki niyetini anlamasına yardımcı olur.

Yinelemeli Katman: Bu katman, girdi metnindeki kelimeleri sıralı olarak yorumlar. Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkiyi yakalar ve anlamını ortaya çıkarır.

Dikkat Mekanizması: Bu mekanizma, dil modelinin girdi metninin göreve uygun olan belirli kısımlarına odaklanmasını sağlar. Bu katman, modelin en doğru çıktıları oluşturmasına yardımcı olur.

Üç Ana Büyük Dil Modeli Türü:

  1. Genel veya Ham Dil Modelleri: Bu modeller, eğitim verilerindeki dili temel alarak bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Bu dil modelleri, bilgi erişim görevlerini yerine getirir.
  2. Talimat Ayarlı Dil Modelleri: Bu modeller, girdi talimatlarına yanıt olarak tahminler yapmak üzere eğitilir. Bu sayede duygu analizi yapabilir, metin veya kod üretebilirler.
  3. Diyalog Ayarlı Dil Modelleri: Bu modeller, bir sonraki yanıtı tahmin ederek diyalog kurmak üzere eğitilir. Chatbotlar veya sohbet tabanlı yapay zekâlar için idealdir.

Büyük dil modelleri, işte bu temel bileşenlerle büyüleyici görevleri yerine getirir ve dijital dünyamızı daha akıllı hale getirir!

Büyük Dil Modelleri ve Üretken Yapay Zekâ Arasındaki Fark Nedir?

Üretken Yapay Zekâ (Generative AI), içerik oluşturabilen yapay zekâ modellerini kapsayan genel bir terimdir. Üretken yapay zekâ, metin, kod, resim, video ve müzik gibi çeşitli içerikler üretebilir. Midjourney, DALL-E ve ChatGPT, üretken yapay zekâ örneklerindendir.

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models), metin üzerinde eğitilmiş ve metin tabanlı içerik üreten bir tür üretken yapay zekâdır. ChatGPT, bu tür üretken metin yapay zekâsına popüler bir örnektir.

Kısacası, tüm büyük dil modelleri birer üretken yapay zekâdır. Ancak, üretken yapay zekâ terimi, sadece metin değil, aynı zamanda kod, resim, video ve müzik de üretebilen geniş bir yapay zekâ yelpazesini kapsar.

Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Büyük bir dil modeli (LLM), bir dönüştürücü (transformer) modeline dayanır ve girdi alarak, bu girdiyi kodlayıp, ardından bir çıktı tahmini üretmek için kod çözer. Ancak, büyük bir dil modelinin metin girdisi alıp çıktı tahmini üretebilmesi için öncelikle eğitimden geçmesi ve ardından belirli görevleri gerçekleştirebilmesi için ince ayar yapılması gerekir.

Eğitim:

Büyük dil modelleri, Wikipedia, GitHub gibi sitelerden alınan geniş metin veri setleriyle önceden eğitilir. Bu veri setleri trilyonlarca kelime içerir ve kaliteleri dil modelinin performansını etkiler. Bu aşamada, büyük dil modeli gözetimsiz öğrenme yapar, yani belirli talimatlar olmadan verilen veri setlerini işler. Bu süreçte, model kelimelerin anlamlarını ve kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenir. Ayrıca, kelimeleri bağlamlarına göre ayırt etmeyi öğrenir. Örneğin, "right" kelimesinin "doğru" mu yoksa "solun zıttı" anlamına mı geldiğini anlamayı öğrenir.

İnce Ayar (Fine-tuning):

Büyük bir dil modelinin belirli bir görevi, örneğin çeviri yapmasını sağlamak için, o göreve yönelik ince ayar yapılması gerekir. İnce ayar, modelin belirli görevlerdeki performansını optimize eder.

Prompt-Tuning:

Prompt-tuning, ince ayara benzer bir işlev görür ve modeli belirli bir görevi yerine getirmek üzere eğitir. Bu, few-shot (az örnekle) veya zero-shot (örneksiz) prompting yoluyla yapılır. Bir prompt, büyük dil modeline verilen bir talimattır. Few-shot prompting, modelin çıktıları tahmin etmesi için örnekler kullanır. Örneğin, bir duygu analizi alıştırmasında, bir few-shot prompt şu şekilde olabilir:

Müşteri yorumu: Bu bitki çok güzel! Müşteri duygusu: pozitif

Müşteri yorumu: Bu bitki çok çirkin! Müşteri duygusu: negatif

Dil modeli, "hideous" (çirkin) kelimesinin anlamsal anlamını ve zıt bir örneğin sağlanmış olmasını anlayarak, ikinci örnekteki müşteri duygusunun "negatif" olduğunu kavrar.

Alternatif olarak, zero-shot prompting, dil modeline nasıl yanıt vereceğini öğretmek için örnekler kullanmaz. Bunun yerine, soruyu şu şekilde formüle eder: "‘This plant is so hideous’ cümlesindeki duygu...". Bu, dil modelinin hangi görevi yerine getirmesi gerektiğini açıkça belirtir, ancak problem çözme örnekleri sağlamaz.

Bu şekilde, büyük dil modelleri eğitim ve ince ayar süreçleriyle güçlenir ve farklı görevlerde yüksek performans sergileyebilir.


Büyük Dil Modellerinin Kullanım Alanları

Büyük dil modelleri (LLM'ler), çeşitli amaçlar için kullanılabilir:

  1. Bilgi Erişimi: Bing veya Google gibi arama motorlarını düşünün. Arama özelliğini kullandığınızda, büyük bir dil modeline dayanan bir sistem, sorgunuza yanıt olarak bilgi üretir. Bu sistem, bilgiyi bulur, özetler ve sohbet tarzında bir yanıt sunar.
  2. Duygu Analizi: Doğal dil işleme uygulamaları olarak, büyük dil modelleri, şirketlerin metin verilerinin duygusal analizini yapmasına olanak tanır.
  3. Metin Üretimi: Büyük dil modelleri, ChatGPT gibi üretken yapay zekâların arkasındadır ve girdilere dayalı metin üretebilirler. Örneğin, "Emily Dickinson tarzında palmiyeler hakkında bir şiir yaz" dediğinizde, size bir şiir yazabilirler.
  4. Kod Üretimi: Metin üretimine benzer şekilde, kod üretimi de üretken yapay zekâ uygulamalarındandır. Büyük dil modelleri, desenleri anlayarak kod üretebilirler.
  5. Chatbotlar ve Konuşma Yapay Zekâsı: Büyük dil modelleri, müşteri hizmetleri chatbotlarının veya konuşma yapay zekâlarının müşterilerle etkileşim kurmasını, sorgularının veya yanıtlarının anlamını yorumlamasını ve buna göre yanıtlar sunmasını sağlar.

Bu kullanım alanlarının yanı sıra, büyük dil modelleri cümleleri tamamlayabilir, soruları yanıtlayabilir ve metinleri özetleyebilir.

Bu kadar geniş bir uygulama yelpazesi ile büyük dil modelleri birçok alanda bulunabilir:

  1. Teknoloji: Büyük dil modelleri, arama motorlarının sorgulara yanıt vermesinden, geliştiricilere kod yazmada yardımcı olmaya kadar birçok yerde kullanılır.
  2. Sağlık ve Bilim: Büyük dil modelleri, proteinler, moleküller, DNA ve RNA gibi karmaşık biyolojik yapıları anlayabilir. Bu, aşı geliştirme, hastalıklar için tedavi bulma ve önleyici bakım ilaçlarını iyileştirme çalışmalarında yardımcı olmalarını sağlar. Ayrıca, hasta kabulü veya temel teşhisler yapmak için tıbbi chatbotlar olarak da kullanılırlar.
  3. Müşteri Hizmetleri: Büyük dil modelleri, müşteri hizmetleri chatbotları veya konuşma yapay zekâları olarak çeşitli sektörlerde kullanılır.
  4. Pazarlama: Pazarlama ekipleri, büyük dil modellerini duygu analizi yapmak, kampanya fikirleri veya metin oluşturmak için kullanabilirler.
  5. Hukuk: Büyük dil modelleri, avukatlar, paralegaller ve hukuk çalışanlarına devasa metin veri setlerini aramada ve hukuki metinler üretmede yardımcı olabilir.
  6. Bankacılık: Büyük dil modelleri, kredi kartı şirketlerinin dolandırıcılığı tespit etmesine destek olabilir.

Büyük dil modelleri, bu geniş kullanım alanlarıyla birçok sektörde önemli rol oynar ve çeşitli görevleri başarıyla yerine getirir.

Büyük Dil Modellerinin Faydaları

Büyük dil modelleri, geniş uygulama yelpazesi ile problem çözme konusunda son derece faydalıdır çünkü kullanıcılara anlaşılır ve sohbet tarzında bilgi sunarlar.

Geniş Uygulama Alanı: Dil çevirisi, cümle tamamlama, duygu analizi, soru yanıtlama, matematiksel denklemler ve daha fazlası için kullanılabilirler.

Sürekli Gelişim: Büyük dil modellerinin performansı, daha fazla veri ve parametre eklendikçe sürekli olarak iyileşir. Yani, model ne kadar çok öğrenirse, o kadar iyi hale gelir. Ayrıca, büyük dil modelleri "bağlam içi öğrenme" yeteneği gösterebilir. Bir LLM (Büyük Dil Modeli) önceden eğitildikten sonra, az örnekli prompting ile model, ek parametrelere ihtiyaç duymadan prompt'tan öğrenebilir. Bu şekilde, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir.

Hızlı Öğrenme: Bağlam içi öğrenme gösterdiğinde, büyük dil modelleri hızlı öğrenir çünkü eğitim için ek ağırlık, kaynak ve parametrelere ihtiyaç duymazlar. Çok fazla örnek gerektirmediği için hızlı bir şekilde öğrenirler.

Bu özellikleri ile büyük dil modelleri, kullanıcılara hızlı ve etkili çözümler sunarak geniş bir yelpazede değer sağlarlar.

Büyük Dil Modellerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

Büyük dil modelleri, anlamı anladıkları ve doğru bir şekilde yanıt verebildikleri izlenimini yaratabilir. Ancak, nihayetinde birer teknolojik araç olarak çeşitli zorluklarla karşı karşıyadırlar.

Halüsinasyonlar: Halüsinasyon, bir büyük dil modelinin yanlış veya kullanıcının niyetine uymayan bir çıktı üretmesidir. Örneğin, kendisinin insan olduğunu, duygularının olduğunu veya kullanıcıya aşık olduğunu iddia etmek gibi. Büyük dil modelleri, dilbilgisel olarak doğru olan bir sonraki kelime veya ifadeyi tahmin ederken, insan anlamını tam olarak yorumlayamazlar. Bu durum, bazen "halüsinasyon" olarak adlandırılan sonuçlar doğurabilir.

Güvenlik: Büyük dil modelleri, düzgün yönetilmez veya denetlenmezse önemli güvenlik riskleri taşır. İnsanların özel bilgilerini sızdırabilir, kimlik avı dolandırıcılıklarına katılabilir ve spam üretebilirler. Kötü niyetli kullanıcılar, yapay zekayı kendi ideolojilerine veya önyargılarına göre yeniden programlayabilir ve yanlış bilgilerin yayılmasına katkıda bulunabilir. Bu tür sonuçlar, küresel ölçekte yıkıcı olabilir.

Önyargı: Dil modellerinin eğitildiği veriler, ürettikleri çıktıları etkiler. Bu nedenle, veriler yalnızca tek bir demografiyi temsil ediyorsa veya çeşitlilikten yoksunsa, büyük dil modelinin ürettiği çıktılar da çeşitlilikten yoksun olacaktır.

Rıza: Büyük dil modelleri, trilyonlarca veri seti üzerinde eğitilir - bunların bazıları, rızası alınmadan elde edilmiş olabilir. İnternetten veri tararken, büyük dil modelleri, telif hakkı lisanslarını göz ardı edebilir, yazılı içerikleri intihal edebilir ve orijinal sahiplerinden veya sanatçılardan izin almadan özel içerikleri yeniden kullanabilir. Sonuçlar üretildiğinde, veri kökenini izlemek mümkün olmaz ve genellikle yaratıcılarına kredi verilmez, bu da kullanıcıları telif hakkı ihlali sorunlarıyla karşı karşıya bırakabilir.

Ayrıca, kişisel verileri, örneğin fotoğraf açıklamalarından konu veya fotoğrafçı isimlerini tarayarak toplayabilirler, bu da gizliliği tehlikeye atabilir. Büyük dil modelleri, telif haklarını ihlal ettiği için Getty Images gibi şirketler tarafından dava edilmiştir.

Ölçekleme: Büyük dil modellerini ölçeklendirmek ve bakımını yapmak zor ve zamanla kaynak tüketici olabilir.

Dağıtım: Büyük dil modellerini dağıtmak, derin öğrenme, dönüştürücü model, dağıtık yazılım ve donanım ile genel teknik uzmanlık gerektirir.

Bu sınırlamalar ve zorluklar, büyük dil modellerinin kullanımını ve yönetimini karmaşık hale getirir.

Popüler Büyük Dil Modellerine Örnekler

Popüler büyük dil modelleri, dünya çapında büyük bir etki yaratmış ve birçok sektör tarafından benimsenmiştir. Kuşkusuz, üretken yapay zekâ chatbotu olan ChatGPT'yi duymuşsunuzdur.

Diğer popüler büyük dil modelleri şunlardır:

PaLM: Google'ın Pathways Dil Modeli (PaLM), sağduyu ve aritmetik akıl yürütme, şaka açıklama, kod üretimi ve çeviri yapabilen bir dönüştürücü dil modelidir.

BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Google tarafından geliştirilen bir dil modelidir. Doğal dili anlayabilen ve soruları yanıtlayabilen bir dönüştürücü tabanlı modeldir.

XLNet: XLNet, bir permütasyon dil modelidir ve çıktıları rastgele bir sırayla tahmin eder. Bu yönüyle BERT'ten ayrılır. Tokenlerin desenini değerlendirir ve ardından tokenleri sıralı bir şekilde değil, rastgele bir sırayla tahmin eder.

GPT: Generative Pre-trained Transformers (GPT), belki de en bilinen büyük dil modelleridir. OpenAI tarafından geliştirilen GPT, önceki sürümlerine göre iyileştirmeler içeren popüler bir temel modeldir (GPT-3, GPT-4, vb.). Bu modeller, belirli görevler için ince ayar yapılabilir. Örneğin, Salesforce'un CRM için geliştirdiği EinsteinGPT ve Bloomberg'in finans için geliştirdiği BloombergGPT gibi.

Bu modeller, çeşitli uygulamalar ve endüstrilerde büyük başarılar elde etmiş ve geniş çapta kullanılmaktadır.

Büyük Dil Modellerinin Gelecekteki İlerlemeleri

ChatGPT'nin ortaya çıkışı, büyük dil modellerini ön plana çıkardı ve gelecekte neler olabileceği konusunda spekülasyonlara ve hararetli tartışmalara yol açtı.

Büyük dil modelleri doğal dili anlama ve kullanma yeteneklerini geliştirmeye devam ettikçe, bu ilerlemelerin iş piyasasına nasıl yansıyacağı konusunda birçok endişe bulunuyor. Büyük dil modellerinin belirli alanlarda çalışanların yerini alma yeteneği geliştireceği açıkça görülüyor.

Doğru ellerde kullanıldığında, büyük dil modelleri verimliliği artırabilir ve iş süreçlerini daha etkili hale getirebilir. Ancak bu durum, insan toplumunda etik soruları da gündeme getiriyor.

Açık Kaynaklı Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?

Açık kaynaklı bir büyük dil modeli (LLM), herkesin ücretsiz olarak erişip değiştirebileceği ve özelleştirebileceği bir modeldir.

Açık kaynaklı bir LLM ile herhangi bir kişi veya işletme, lisans ücreti ödemeden bu modeli kendi amaçları için kullanabilir. Bu, LLM'yi kendi altyapılarına yerleştirmeyi ve ihtiyaçlarına uygun hale getirmek için ince ayar yapmayı içerir.

Bu, kapalı kaynaklı bir LLM'nin tersidir. Kapalı kaynaklı bir LLM, tek bir kişi veya kuruluş tarafından sahip olunan ve halka açık olmayan tescilli bir modeldir. Bunun en ünlü örneği, OpenAI'nin GPT serisi modelleridir.

En İyi Büyük Dil Modeli Kullanım Alanları Nelerdir?

Büyük dil modelleri için sonsuz potansiyel kullanım alanı vardır, ancak işte onların neler yapabileceğini gösteren birkaç anahtar yetenek:

  • Duygu Analizi: LLM'ler, geri bildirimlerden, sosyal medyadan vb. toplanan öznel görüşleri tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılabilir.
  • İçerik Oluşturma: Birçok LLM, makaleler, pazarlama metinleri ve ürün açıklamaları gibi bağlamsal olarak uygun içerikler üretebilir.
  • Chatbot: LLM'leri, müşteri hizmetleri yardımcısı olarak kullanmak veya müşterilerinizle etkileşim kurmak için ince ayar yapabilirsiniz.
  • Çeviriler: Çok dilli metin verilerini kullanarak, LLM'ler insan dillerini çevirerek iletişimi kolaylaştırabilir.
  • Araştırma: LLM'ler, büyük miktarda veriyi tüketip işleyerek en alakalı bilgileri geri döndürerek araştırmayı kolaylaştırabilir.

Bu kullanım alanları, büyük dil modellerinin çeşitliliğini ve yeteneklerini gösteren sadece birkaç örnektir.

2024 İçin Popüler 9 Açık Kaynaklı Büyük Dil Modeli

Şirketiniz veya projeniz için bir açık kaynaklı büyük dil modeli (LLM) seçmenizi kolaylaştırmak adına, mevcut en ilginç açık kaynaklı LLM'lerden dokuzunu özetledik. Bu listeyi, canlı yapay zekâ topluluğundan ve Hugging Face'deki makine öğrenimi deposundan gelen popülerlik sinyallerine dayanarak oluşturduk, [2].

1. GPT-NeoX-20B

EleutherAI tarafından geliştirilen GPT-NeoX-20B, mimari olarak GPT-3'e benzeyen bir dil modelidir. The Eye tarafından barındırılan 800GB'lık açık kaynaklı veri seti The Pile kullanılarak GPT-NeoX kütüphanesi ile eğitilmiştir.

Kimler İçin? GPT-NeoX-20B, ileri düzey içerik üretimi gerektiren orta ve büyük ölçekli işletmeler için idealdir. Bu işletmelerin, modeli çalıştırmak için hem yetenekli personel hem de gerekli hesaplama gücüne sahip olmaları gerekir.

Kimler İçin Değil? Küçük işletmeler veya gerekli mali ve teknik kaynaklara sahip olmayan bireyler için uygun değildir.

Kullanım Zorluğu Model, olduğu gibi dağıtım için tasarlanmadığından, GPT-NeoX-20B'yi belirli görevler ve ihtiyaçlar için dağıtmak ve ince ayar yapmak için teknik uzmanlığa ihtiyacınız olacak.

2. GPT-J-6b

EleutherAI tarafından geliştirilen bir diğer model olan GPT-J-6b, bir prompt'tan insan benzeri metin üretmek üzere tasarlanmış bir dil modelidir. 6 milyar eğitilebilir parametreye sahiptir.

Kimler İçin? Kullanım kolaylığı ve nispeten küçük boyutu ile GPT-J-6b, performans ve kaynak tüketimi arasında denge arayan girişimler ve orta ölçekli işletmeler için uygun bir seçenektir.

Kimler İçin Değil? Daha ileri düzey model performansı ve özelleştirme gerektiren büyük işletmeler için en iyi seçenek olmayabilir. Ayrıca, çok dilli desteğe ihtiyaç duyan şirketler için uygun değildir.

Kullanım Zorluğu Orta düzeyde kullanıcı dostu bir LLM olup, destekleyici topluluğu sayesinde orta derecede teknik bilgiye sahip işletmeler için erişilebilir durumdadır.

3. Llama 2

Meta'nın Google ve OpenAI'nın popüler LLM'lerine cevabı olan Llama 2, kamuya açık çevrimiçi veri kaynakları üzerinde eğitilmiştir ve AI destekli deneyimler yaratmak için tasarlanmıştır.

Kimler İçin? Model boyut seçenekleri nedeniyle, Llama 2, geniş dil modellerinden yararlanmak isteyen araştırmacılar ve eğitim geliştiricileri için harika bir seçenektir. Hatta tüketici düzeyinde bilgisayarlarda bile çalışabilir, bu nedenle hobi amaçlı kullanıcılar için de iyi bir seçenektir.

Kimler İçin Değil? Daha yüksek riskli veya daha niş uygulamalar için uygun değildir çünkü son derece özelleşmiş görevler için tasarlanmamıştır.

Kullanım Zorluğu Eğitim uygulamalarına odaklanmış nispeten kullanımı kolay bir LLM olup, en iyi sonuçlar için özelleştirme gerektirebilir.

4. BLOOM

BLOOM, 176 milyar parametreye sahip sadece kod çözücü (decoder) bir dönüştürücü dil modelidir. Metin üretimi, özetleme, gömme, sınıflandırma ve anlamsal arama gibi belirli görevleri yerine getirecek şekilde ince ayar yapılabilir.

Kimler İçin? BLOOM, küresel bir kitleyi hedefleyen ve çok dilli desteğe ihtiyaç duyan büyük işletmeler için harikadır. Modelin boyutu nedeniyle, çalıştırmak için bol kaynaklara sahip olunması gerekir.

Kimler İçin Değil? Yalnızca İngilizce konuşulan pazarlarda faaliyet gösteren şirketler, çok dilli yeteneklerini gereksiz bulabilir, özellikle büyük modeli özelleştirme ve eğitme kaynakları göz önüne alındığında.

Kullanım Zorluğu Dil nüanslarını anlamak ve farklı dil bağlamlarında dağıtım gerektirdiğinden, BLOOM orta ile yüksek düzeyde karmaşıklığa sahiptir.

5. Falcon

Falcon, BLOOM'u görüp "Sadece 176 milyar parametre mi?" diyen bir LLM'dir.

Kimler İçin? Mükemmel performansı ve ölçeklenebilirliği nedeniyle, Falcon, çok dilli çözümlerle ilgilenen büyük şirketler için idealdir.

Kimler İçin Değil? 7 milyar parametreli seçeneği olmasına rağmen, içerik üretimi için basit bir hazır çözüm arayan işletmeler için en iyi seçenek değildir.

Kullanım Zorluğu En büyük modelin büyük boyutuna rağmen, Falcon, bazı diğer LLM'lere kıyasla nispeten kolay kullanımlıdır. Ancak, belirli görevlerin inceliklerini anlamanız gerekecektir.

6. CodeGen

Salesforce'un bu LLM'si, listedeki diğerlerinden farklıdır çünkü metin cevapları veya içerik yerine bilgisayar kodu üretir. CodeGen, mevcut kod veya doğal dil promptlarına dayanarak kod üretmek için eğitilmiştir.

Kimler İçin? CodeGen, kodlama görevlerini otomatikleştirmek ve geliştirici verimliliğini artırmak isteyen teknoloji şirketleri ve yazılım geliştirme ekipleri için idealdir.

Kimler İçin Değil? Eğer şirketiniz bilgisayar kodu yazmıyor veya kodla çalışmıyorsa, bu LLM sizin için uygun değildir.

Kullanım Zorluğu CodeGen, mevcut geliştirme iş akışlarına entegre edilmesi karmaşık olabilir ve sağlam bir yazılım mühendisliği geçmişi gerektirir.

7. BERT

Google tarafından 2018'de oluşturulan BERT, insan dilini anlama, üretme ve manipüle etme yeteneğine sahip bir dönüştürücü mimarisidir.

Kimler İçin? Google'ın kendi aramasında sorgu anlama yeteneğini geliştirmek için kullandığı düşünüldüğünde, BERT, SEO uzmanları ve içerik oluşturucular için en iyi seçenektir.

Kimler İçin Değil? SEO dışındaki birçok durumda, BERT, yaşı nedeniyle daha büyük ve daha yeni alternatiflerle karşılaştırıldığında artık pek uygun olmayabilir.

Kullanım Zorluğu SEO ve içerik optimizasyonu konusunda bilgili olanlar için oldukça basittir, ancak Google'ın daha yeni SEO önerileriyle güncel kalmak için ince ayar yapılması gerekebilir.

8. T5

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), bir metinden metne yaklaşım kullanır. Bu sayede çeviri, soru yanıtlama ve sınıflandırma gibi çeşitli görevlerde kullanılabilir.

Kimler İçin? T5, özetleme, çeviri ve sınıflandırma gibi çeşitli metin işleme görevleri için çok yönlü bir araç gerektiren şirketler için harikadır.

Kimler İçin Değil? T5'in esnekliğine rağmen, herhangi bir metin dışı çıktı gerektiren görevler için uygun değildir.

Kullanım Zorluğu T5, diğer LLM'lere kıyasla genellikle kullanımı kolay kabul edilir, ancak daha niş veya özel görevlere uyarlamak için bazı uzmanlıklar gerekebilir.

9. Mixtral 8x7B

Mixtral 8x7B, sparse mixture-of-experts modellerinde en ileri düzeyi temsil eder. Apache 2.0 lisansı altında sunulan Mixtral, hız ve verimlilik açısından diğer modelleri geride bırakır.

Kimler İçin? Mixtral, çeşitli ve karmaşık görevler için en son AI teknolojisinden yararlanmak isteyen geliştiriciler ve organizasyonlar için değerli bir varlık olabilir.

Kimler İçin Değil? Makine öğrenimi alanında yeniyseniz veya hesaplama gücünüz sınırlıysa, Mixtral sizin için biraz zor olabilir.

Kullanım Zorluğu Mixtral'in kullanımı taahhüt gerektirir, ancak ödülü büyüktür. Eşsiz mimarisi ve ölçeği, bazı NLP kavramlarına aşina olmayı ve ek yapılandırma gerektirebilir. Bu yolculuk yeni başlayanlar için değildir. Yine de, sağlam Hugging Face topluluğu ve geniş belgeler, başlamanıza yardımcı olacak değerli kaynaklar sunar. Bu ağırsikleti öğrenmek çaba gerektirse de, gelişmiş NLP yeteneklerinin kilidini açma potansiyeli, çabaya değerdir.

İşletmeniz İçin Doğru Büyük Dil Modelini (LLM) Seçmek

Hangi açık kaynaklı büyük dil modelini (LLM) kullanacağınıza karar verirken dikkate almanız gereken birkaç ana kriter vardır:

Maliyet: Bu LLM'ler açık kaynaklı olduğu için modellerin kendisi için ödeme yapmanız gerekmez. Ancak, barındırma, eğitim, kaynaklar gibi maliyetleri düşünmelisiniz. Bir LLM ne kadar büyük ve karmaşıksa, maliyeti de o kadar yüksek olur. Bunun nedeni, daha büyük bir LLM'nin daha fazla veri depolama, işlem gücü, daha büyük altyapı ve bakım maliyeti gerektirmesidir.

Doğruluk: Seçeneklerin doğruluğunu değerlendirmek önemlidir. Farklı LLM'lerin ihtiyaç duyduğunuz görevleri ne kadar doğru şekilde gerçekleştirebildiğini karşılaştırmalısınız. Örneğin, bazı modeller belirli bir alana özgüdür ve bazıları ince ayar veya geri çağırma artırılmış üretim (RAG) ile geliştirilebilir.

Performans: Bir LLM'nin performansı, dil akıcılığı, tutarlılık ve bağlamı anlama gibi özelliklerle ölçülür. Bu konularda ne kadar iyi olursa, performansı da o kadar iyi olur. Bu, kullanıcı deneyimini ve görev verimliliğini artırır ve size rekabet avantajı sağlar.

Veri Güvenliği: Verilerinizin güvenliği de önemli bir husustur. Özellikle hassas veya kişisel bilgileri (PII) işliyorsanız, bu çok önemlidir. RAG burada da faydalı olabilir, çünkü belge düzeyinde güvenlik kullanarak veri erişimini kontrol edebilir ve belirli verilere güvenlik izinlerini sınırlayabilirsiniz.

Göreve Özgü mü, Genel Amaçlı mı?: Belirli kullanım durumlarını çözen bir LLM mi yoksa daha geniş bir görev yelpazesini kapsayan bir LLM mi gerektiğini düşünmelisiniz. Bazı modeller belirli bir alana özgüdür, bu yüzden ya alanınıza uygun olanı seçmeli ya da daha geniş kapsamlı bir model bulmalısınız.

Eğitim Verisinin Kalitesi: Verinin kalitesi iyi değilse, sonuçlar da iyi olmayacaktır. Her LLM'nin kullandığı veriyi değerlendirin ve güvendiğiniz birini seçin. RAG, özel verileri kullanmanıza olanak tanıyarak çıktının kalitesini doğrudan artırmak için hazırlanıp ince ayar yapılabilir.

Beceri Seti: Proje ekibinizde mevcut beceri seti de büyük bir faktördür. Veri bilimi, MLOps ve NLP gibi konularda deneyim gereklidir. LLM ne kadar karmaşıksa, ekibinizin sahip olması gereken beceri seti de o kadar derin olmalıdır. Bu alanda daha sınırlıysanız, daha basit LLM'lere odaklanmak veya daha fazla uzmanlık getirmeyi düşünmek önemlidir.

Bu kriterleri kullanarak, incelediğimiz LLM'lerden hangisinin benzersiz koşullarınıza en uygun olduğunu belirleyebilirsiniz.

En iyi yaklaşım, seçenekleri gözden geçirmek, zaman ayırmak ve sorunlarınızı en iyi şekilde nasıl çözebileceklerini değerlendirerek karar vermektir. Bu açık kaynaklı LLM'lerin hepsi son derece güçlüdür ve etkili bir şekilde kullanıldığında dönüştürücü olabilir.

Elasticsearch Relevance Engine Tanıtımı

Mevcut büyük dil modellerinin (LLM) sınırlamalarını gidermek için, Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), yapay zeka destekli arama uygulamaları için geliştirilmiş bir alaka motorudur. ESRE ile geliştiriciler, kendi anlamsal arama uygulamalarını oluşturabilir, kendi dönüştürücü modellerini kullanabilir ve NLP (Doğal Dil İşleme) ile üretken yapay zekayı birleştirerek müşterilerinin arama deneyimini geliştirebilirler.

Uygulamalarınıza Yapay Zeka Arama Özelliği Ekleyin

Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), yapay zeka tabanlı arama uygulamalarını desteklemek için tasarlanmıştır. ESRE'yi kullanarak:

  • Kutudan çıktığı gibi üstün alaka ile anlamsal aramayı uygulayabilirsiniz (alan uyarlamasına gerek kalmadan).
  • Harici büyük dil modelleri (LLM'ler) ile entegre olabilirsiniz.
  • Hibrit arama uygulayabilirsiniz.
  • Üçüncü taraf veya kendi dönüştürücü modellerinizi kullanabilirsiniz.

ESRE, uygulamalarınıza yapay zeka arama özelliği eklemek ve arama deneyimini en üst düzeye çıkarmak için gereken tüm araçları sağlar.

Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), yapay zeka destekli arama uygulamaları için geliştirilmiş güçlü bir araçtır. ESRE, geliştiricilere kendi anlamsal arama uygulamalarını oluşturma, dönüştürücü modelleri kullanma ve doğal dil işleme (NLP) ile üretken yapay zekayı birleştirerek kullanıcı deneyimini geliştirme yeteneği sağlar.

ESRE'nin Ana Özellikleri

  1. Anlamsal Arama
    • Tanım: Anlamsal arama, bir sorgunun anlamını analiz eder ve en alakalı sonuçları döndürür.
    • Örnek: Bir kullanıcı, "En iyi İtalyan restoranları" diye arama yaptığında, ESRE, sadece "İtalyan restoranları" kelimelerinin geçtiği sonuçları değil, en iyi İtalyan restoranlarını değerlendiren veya öneren sonuçları da döndürebilir.
  1. Üstün Alaka
    • Tanım: ESRE, alan uyarlaması olmadan kutudan çıktığı gibi üstün alaka sağlar.
    • Örnek: E-ticaret sitelerinde, bir kullanıcı "spor ayakkabı" aradığında, ESRE, kullanıcı yorumlarını, ürün özelliklerini ve satış sıklığını dikkate alarak en popüler ve en yüksek puanlı spor ayakkabıları önceliklendirir.
  1. Harici Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile Entegrasyon
    • Tanım: ESRE, harici büyük dil modelleri ile entegrasyon sağlar.
    • Örnek: Bir haber sitesi, OpenAI’nin GPT-4 modelini kullanarak haber aramalarını zenginleştirebilir. Kullanıcı "Son dakika haberleri" aradığında, GPT-4 modeli en güncel ve ilgili haberleri analiz ederek kullanıcının ilgisini çekecek şekilde sunar.
  1. Hibrit Arama
    • Tanım: Hibrit arama, geleneksel anahtar kelime aramaları ile anlamsal aramayı birleştirir.
    • Örnek: Bir kullanıcı "JavaScript dersleri" aradığında, ESRE hem "JavaScript" ve "dersler" anahtar kelimelerini içeren sonuçları hem de programlama eğitimleri ve öğretici makaleleri bulur.
  1. Dönüştürücü Modellerin Kullanımı
    • Tanım: ESRE, üçüncü taraf veya kendi dönüştürücü modellerinizi kullanmanıza olanak tanır.
    • Örnek: Bir sağlık portalı, hastalık semptomlarını analiz eden bir dönüştürücü modeli entegre ederek kullanıcıların semptomlarını girmeleri durumunda olası teşhisler ve öneriler sunabilir.

Somut Örnekler

  1. E-Ticaret Uygulaması:
    • Senaryo: Bir müşteri "su geçirmez kışlık botlar" arıyor.
    • Çözüm: ESRE, sadece "su geçirmez" ve "kışlık botlar" anahtar kelimelerini aramak yerine, ürün açıklamalarını, kullanıcı yorumlarını ve ürün özelliklerini analiz ederek en uygun botları listeleyebilir. Kullanıcıya en yüksek puanlı ve en çok satan su geçirmez kışlık botları öncelikli olarak gösterebilir.
  1. Müşteri Destek Chatbotu:
    • Senaryo: Bir kullanıcı, "internet bağlantım neden yavaş?" diye soruyor.
    • Çözüm: ESRE, kullanıcı sorusunu analiz eder ve olası nedenleri ve çözümleri belirlemek için harici bir büyük dil modeli kullanır. Kullanıcıya, internet hızını artırmak için adım adım talimatlar sunabilir ve sıkça sorulan sorulardan faydalanarak hızlı ve etkili bir çözüm sağlar.
  1. Haber Portalı:
    • Senaryo: Bir kullanıcı "teknoloji haberleri" arıyor.
    • Çözüm: ESRE, en güncel ve popüler teknoloji haberlerini analiz eder ve kullanıcıya sunar. Aynı zamanda, harici bir büyük dil modeli kullanarak haber başlıklarını ve özetlerini daha çekici ve bilgilendirici hale getirir.

ESRE, bu gibi çeşitli uygulama senaryolarında kullanılabilir ve arama deneyimini büyük ölçüde geliştirebilir. Bu, kullanıcıların daha hızlı ve doğru sonuçlara ulaşmasını sağlar ve genel kullanıcı memnuniyetini artırır.

Elasticsearch Relevance Engine'in tüm yetkinlikleri, Elastic Enterprise Search Platinum ve Enterprise planlarıyla birlikte, 8.8 sürümü kapsamında sunulmaktadır. Gömme (embedding) ve vektör arama ile kolayca başlayabilir ve geri çağırma modelini deneyebilirsiniz.

 

Kaynakça

[1] https://www.elastic.co/what-is/large-language-models

[2] https://www.elastic.co/blog/open-source-llms-guide

[3] https://www.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-relevance-engine

[4] https://www.elastic.co/generative-ai

Güncel Blog Yazıları

2023'te Dijital Yatırımlarımızda Öne Çıkacak Konular
Turbonomic 101
Açık Kaynak Yazılım Lisans Türleri
INSTANA 101
Podman
GitLab 101
CI/CD Nedir?
GitLab’ın AI Yeteneği ve DevSecOps Platformundaki Rolü
Redis‘te En Sık Yapılan Hatalar
Bulut Teknolojisi Nedir?
Veritas ile Veri Yönetiminde Yenilikçi Yaklaşımlar
API Gateway'ler: Dijital Dönüşümde Verimliliği ve Güvenliği Artırmanın Yolu
Red Hat Ansible Lightspeed ve IBM Watsonx Code Assistant: BT Otomasyonunda Devrim
PostgreSQL’in Tarihçesi
PostgreSQL Mimarisi
Istio Service Mesh
Mikroservislerin Gelecegi
Elasticsearch Machine Learning
Gelişmiş Arama Deneyimi: Elasticsearch Relevance Engine ve Büyük Dil Modelleri ile Yapay Zeka Destekli Arama Çözümleri
Kubernetes - Cka Sınavı  Genel Başlıklar
Kubernetes Mimarisi
Openshift Updates
Dell OpenManage Enterprise ile Tek Yerden Çoklu Sistem Yönetimi
Dolandırıcılık Yönetim Sisteminin Önemi ve Bu Kapsamda Kullanılan ROC-Fraud Management System
Partner Settlements’ın Önemi ve Bu Kapsamda Kullanılan ROC-Partner Settlement System
Gelir Güvence Sisteminin Önemi ve Bu Kapsamda Kullanılan ROC-Revenue Assurance System
Windows Admin Center – Kolaylaştırılmış, Modern Uzaktan Sunucu Yönetim Aracı
Veri Tabanı Nedir? Veri Tabanı Güvenliğini Nasıl Sağlarız?
DevOps Nedir? DevOps Neden Önemlidir?
PostgreSQL’de TOAST (The Oversized-Attribute Storage Technique) Kavramı
MVCC (Multi Version Concurrency Control) nedir? PostgreSQL’in MVCC implementasyonu nasıldır?