Günümüz dijital çağında dil modeli teknolojileri hayatımızın neredeyse her alanına girmiş durumda. Büyük dil modelleri (LLM’ler) giderek daha fazla önem kazanıyor ve küresel LLM pazarının 2034 yılına kadar 85,6 milyar dolara ulaşacağı düşünülüyor. Bu etkileyici büyüme, bu teknolojinin ne kadar devrim niteliğinde olduğunu açıkça gösteriyor.

Büyük dil modelleri nedir? Aslında bunlar, insan benzeri metinleri işlemek, anlamak ve oluşturmak için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir. OpenAI’nin GPT-3’ü gibi popüler yapay zeka dil modelleri, 175 milyar parametreye sahip olup incelikli talimatlara dayalı olarak oldukça ikna edici, insan benzeri metin ve kod üretebiliyor. Dahası, 2022’nin sonlarında piyasaya sürülen ChatGPT ve 2023 Nisan’ında tanıtılan GPT-4 gibi LLM dil modeli örnekleri, bu teknolojinin hızlı gelişimini kanıtlıyor.

Bu makalede, büyük dil modellerinin ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını, türlerini, kullanım alanlarını ve hem avantajlarını hem de sınırlamalarını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz. Teknolojik gelişmelerden geri kalmamak için yapay zeka dil modeli dünyasına birlikte göz atalım.

Büyük dil modeli nedir?

Büyük dil modelleri (LLM’ler), insan dilini işleme, anlama ve üretme konusunda uzmanlaşmış özel bir yapay zeka kategorisidir. Bu modeller, milyarlarca hatta bazen trilyonlarca parametre içeren karmaşık algoritmalar kullanarak doğal dili anlama ve üretme yeteneğine sahiptir ^[1]. Aslında LLM’ler, web siteleri, kitaplar ve makaleler gibi çeşitli kaynaklardan alınan devasa metin verilerine dayanarak dil, dilbilgisi, bağlam ve hatta genel bilginin bazı yönlerini öğrenebilirler ^[2].

LLM ve yapay zeka dil modeli farkı

Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit eden çok geniş bir teknoloji çatısıdır. Bununla birlikte, LLM’ler bu çatı altında yer alan, özellikle doğal dil işleme görevlerinde uzmanlaşmış özel bir alt kümedir ^[1]. Yapay zekayı bir piramit olarak düşünürsek, en alt katmanda yapay zeka, sonraki katmanda makine öğrenmesi, daha sonra derin öğrenme, sinir ağları ve üretken yapay zeka bulunur. LLM’ler ise bu hiyerarşide temel modeller kategorisinde yer alır ^[1].

Daha açık ifade etmek gerekirse, yapay zeka problem çözme, öğrenme ve karar verme gibi geniş yetenekleri kapsarken, LLM’ler spesifik olarak metni anlama, tahmin etme ve üretme üzerine odaklanır ^[1]. Bu modeller, dönüştürücü (transformer) mimarisi adı verilen özel bir sinir ağı yapısını kullanarak karmaşık dil görevlerini dikkate değer bir başarıyla gerçekleştirir ^[2].

NLP ile ilişkisi

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini geliştirmeye odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır ^[1]. LLM’ler, NLP görevlerinde devrim yaratmış durumdadır ^[3]. Öncelikle klasik NLP yaklaşımları genellikle kural tabanlı sistemler veya daha küçük makine öğrenmesi modelleri kullanırken, LLM’ler milyarlarca parametreye sahip derin öğrenme modellerine dayanır ^[4].

LLM’ler, bu geniş parametre sayıları sayesinde bağlamı geleneksel NLP yöntemlerinden çok daha iyi kavrayabilir ^[1]. Diğer yandan, LLM’lerin “kendi kendine dikkat” (self-attention) mekanizması, metindeki bağlamsal ilişkileri anlama yeteneğini önemli ölçüde artırır. Böylece, metin çevirisi, duygu analizi, içerik oluşturma ve soru cevaplama gibi çeşitli NLP görevlerini üstün bir performansla gerçekleştirebilirler ^[4].

LLM neden bu kadar popüler hale geldi?

LLM’lerin son yıllarda büyük bir ilgi görmesinin birkaç önemli nedeni vardır. Öncelikle, bu modeller insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda olağanüstü yetenekler sergilemektedir ^[2]. NLP pazarının 2020’de 11 milyar dolardan 2026’da 35 milyar doların üzerine çıkacağı tahmin edilmektedir ^[2].

LLM’lerin popülerliği, sunduğu pratik faydalardan da kaynaklanmaktadır:

• Çok yönlülük: Metin üretimi, çeviri, özetleme, soru cevaplama ve kod yazma gibi çeşitli görevleri tek bir model ile gerçekleştirebilme ^[1]
• Sezgisel etkileşim: Makinelerle daha doğal ve insan benzeri bir şekilde iletişim kurma imkanı ^[1]
• Verimlilik artışı: İşletmelere maliyet tasarrufu, hızlı yanıt üretimi ve operasyonel verimlilik sağlama ^[4]
• Uygulama çeşitliliği: Genetik dizilemeden ilaç geliştirmeye, kod üretiminden robot programlamaya, yatırım danışmanlığından dolandırıcılık tespitine kadar geniş bir alanda kullanılabilme ^[1]

Sonuç olarak, LLM’ler sadece metin oluşturmanın ötesinde, bilgileri birleştirme, verileri analiz etme ve eğilimleri belirleme yetenekleriyle öne çıkmaktadır. Bu yetenekler, onları genetik dizileme, ilaç geliştirme, kod üretimi, robot programlama ve hatta tarım, perakende ve insan kaynakları gibi çeşitli alanlarda değerli araçlar haline getirmektedir ^[1].

Büyük dil modelleri nasıl çalışır?

_{Image Source: FourWeekMBA}

Transformer mimarisi, büyük dil modellerinin arkasındaki devrim niteliğindeki teknoloji olarak kabul edilir. Bu modeller, insan benzeri metinleri işlemek, anlamak ve üretmek için geliştirilmiş ileri düzey yapay zeka sistemleridir ^[5]. Peki bu modeller nasıl çalışır? Detaylara bakalım.

Transformer mimarisi nedir?

Transformer mimarisi, 2017 yılında “Attention Is All You Need” başlıklı makalede tanıtılmıştır ^[4]. Bu mimari, LLM’lerin çalışma prensibinin temelini oluşturur ve dil yapılarını ve ilişkilerini öğrenmek için geliştirilmiştir ^[6]. Dönüştürücüler, LLM’lerin kelimeler, kelime öbekleri ve cümleler arasındaki bağlantıları dikkate alarak kapsamlı metin verilerini daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır ^[7].

Transformatörler, LLM araştırmasında yaygın olarak kullanılan gelişmiş bir sinir ağı mimarisini temsil eder ^[2]. Klasik yinelemeli nöral ağların aksine, transformerler tüm dizileri bir kerede analiz edebilir, bu da onları daha hızlı ve bağlamı anlamada daha başarılı kılar ^[8]. Tam bir transformer mimarisi, bir kodlayıcı ve bir kod çözücüden oluşur:

• Kodlayıcı: Giriş metnini ara temsile dönüştüren büyük bir nöral ağdır
• Kod çözücü: Bu ara gösterimi faydalı metne dönüştüren büyük bir nöral ağdır ^[1]

Dikkat mekanizması nasıl işler?

Dikkat mekanizması, büyük dil modellerinin çalışmasındaki en önemli yeniliklerden biridir. Öz-dikkat (self-attention) olarak da bilinen bu mekanizma, modelin girdi verilerinin tüm bölümlerini sıralı düzen yerine aynı anda tartmasına ve dikkate almasına olanak tanır ^[2].

Aslında, dikkat mekanizması sayesinde model, metindeki her kelimeyi diğer tüm kelimelerin alaka düzeyiyle ilişkilendirerek bağlamı kapsamlı bir şekilde kavrayabilir ^[6]. Örneğin, bir cümlede geçen “it” zamirinin hangi nesneye işaret ettiğini anlamak için, öz-dikkat mekanizması cümledeki her kelimenin bu zamirle olan ilişkisini değerlendirir ^[1].

Bununla birlikte, “multi-head” özellik, modelin farklı konumlardaki ve soyutlama seviyelerindeki belirteçler arasında farklı ilişkiler öğrenmesini sağlar ^[4]. Bu sayede LLM’ler, bağlam içerisindeki karmaşık ilişkileri anlayabilir ve uzun vadeli bağımlılıkları kavrayabilir ^[7].

Eğitim süreci ve veri gereksinimi

Büyük dil modellerinin eğitim süreci oldukça karmaşıktır ve devasa miktarda veri gerektirir. Öncelikle, LLM’ler kitaplardan, makalelerden, web sitelerinden ve diğer metin açısından zengin ortamlardan milyarlarca kelime işleyerek eğitilir ^[9]. Bu veri kümesinin çeşitliliği ve boyutu, modelin yeterli bir öğrenim tabanına sahip olması için kritik önem taşır.

Eğitim süreci genellikle şu adımları içerir:

1. Veri Toplama ve Temizleme: Ham metin verileri düzenlenir ve tokenlar adı verilen daha küçük parçalara bölünür ^[2]
2. Ön Eğitim: Model, geniş bir metin derlemesi üzerinde eğitilir ^[4]
3. İnce Ayar: Belirli görevler için daha küçük veri kümeleri kullanılarak model optimize edilir ^[6]

Modern LLM’ler, milyarlarca hatta trilyonlarca parametre içerir ^[1]. Araştırmalar, daha fazla parametreye sahip dönüştürücülerin, daha az parametreye sahip olanlardan sürekli olarak daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır ^[1].

Denetimli ve denetimsiz öğrenme farkı

Büyük dil modellerinin eğitiminde hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme yaklaşımları kullanılır. Denetimli öğrenme, modele doğru cevapları gösteren örneklerden öğrendiği bir yöntemdir. Bu yaklaşım, girdiler ve çıktılarla etiketlenmiş verileri kullanır ^[2].

Öte yandan, denetimsiz öğrenme, etiketli çıktı verilerini kullanmayan bir yaklaşımdır ^[2]. LLM eğitiminin ilk aşamasında genellikle denetimsiz öğrenme kullanılır, burada model metne maruz kalır ve bölümlerini tahmin etmek için -açık bir talimat olmadan- örüntüleri ve korelasyonları belirlemeyi öğrenir ^[9].

Model özellikle maskelenmiş tahminler üzerinde eğitilir. Bu, eğitim verilerindeki belirli tokenların kasıtlı olarak gizlendiği ve modelin bu eksik tokenları tahmin etmeye çalıştığı anlamına gelir ^[1]. LLM bir sinir ağı olduğundan, geri yayılım yöntemiyle parametre değerleri güncellenir ^[1].

Sonuç olarak, bu eğitim süreci modelin dil yapılarını, kurallarını ve bağlamsal ilişkileri öğrenmesini sağlar, böylece çok çeşitli görevlerde başarılı sonuçlar üretebilir.

LLM türleri ve örnek modeller

_{Image Source: Vectara}

Büyük dil modellerinin dünyası çeşitli model türleri ve uygulamalarla doludur. Her model kendine özgü özellikleri ve yetenekleriyle farklı görevlerde üstün performans sergiler. Gelin, bu modellerin türlerini ve öne çıkan örneklerini inceleyelim.

Genel dil modelleri (GPT, BERT)

Genel dil modelleri, yapay zeka dil modeli ekosisteminin temel taşlarını oluşturur. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından 2018 yılında geliştirilen ve metinleri çift yönlü olarak analiz eden bir dil modelidir. BERT’in öne çıkan özelliği, bir kelimenin hem sol hem de sağ bağlamından bilgi alarak kelimelerin anlamını daha derinlemesine kavramasıdır. Bu özellik, önceki tek yönlü modellerden farklı olarak daha zengin bir anlam kavrayışı sunar.

Öte yandan, GPT (Generative Pre-trained Transformer), OpenAI tarafından geliştirilen ve metin üretiminde uzmanlaşmış bir modeldir. GPT, tek yönlü bir yapıya sahiptir ve soldan sağa metin üreterek insan benzeri içerikler oluşturabilir. Bu iki modelin temel farkı çalışma mekanizmalarında yatar: BERT metin anlama odaklıyken, GPT metin üretiminde öne çıkar.

Sıfır atış ve ince ayarlı modeller

Sıfır atış modelleri, belirli görevler için özel eğitim almadan performans gösterebilen dil modelleridir. Bu modeller, öğrendikleri genel bilgiyi yeni istemleri anlamak ve ekstra eğitime ihtiyaç duymadan tahminlerde bulunmak için kullanırlar. Örneğin, bir sıfır atış modeli hiç eğitim görmediği görevleri bile belirli bir başarı seviyesinde gerçekleştirebilir.

Bununla birlikte, ince ayarlı modeller genel modellere dayanır ancak belirli görevler için daha fazla eğitilirler. Bu ek eğitim süreci, modelin performansını geliştirebilir ve belirli uygulamalar için daha başarılı sonuçlar elde etmesini sağlar. Ayrıca, ince ayarlama genellikle daha az veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, bu da daha verimli model kullanımına olanak tanır.

Multimodal modeller

Multimodal modeller, sadece metin değil, görüntü, ses ve video gibi farklı veri türlerini işleyebilen gelişmiş LLM’lerdir. Bu modeller, metin ve görsel anlamanın bir kombinasyonunu gerektiren görevler için tasarlanmıştır. Örneğin, bir görselin içeriğini açıklayabilir veya metin ile görseller arasında bağlantı kurabilirler.

Çok modlu yapay zeka, metin, resim, ses, video ve hatta sensör verileri gibi çeşitli veri biçimlerini alarak daha zengin ve sofistike bir anlayış sağlar. Bu tür modeller, karmaşık görevlerde insan benzeri bir anlayış geliştirmek için farklı modaliteler arasındaki ilişkileri öğrenebilir.

Popüler örnekler: GPT-4, Claude, LLaMA

GPT-4, OpenAI’nin en gelişmiş modeli olarak 2023 yılında piyasaya sürüldü. Bu model, çıktılarının kalitesi, doğruluğu ve bağlamsal uygunluğu açısından önceki sürümleri önemli ölçüde aşmaktadır. GPT-4o ise 2024’te tanıtılan multimodal bir modeldir ve metin, görüntü, ses ve video girdilerini işleyebilmektedir.

Claude, Anthropic tarafından geliştirilen ve özellikle güvenlik ve uyum konularına odaklanan bir dil modelidir. Claude 3.5 serisi, kodlama, görüntü yorumlama ve metin analizinde üstün performans sergilemektedir.

LLaMA ise Meta tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir model olarak dikkat çeker. 2024’te piyasaya sürülen LLaMA 3.1 serisi, 405 milyar parametreye sahip modeliyle Meta’nın şimdiye kadar yayınladığı en büyük açık model olarak öne çıkmaktadır. Bu model, 16 bin Nvidia H100 GPU kullanılarak eğitilmiş ve sekiz farklı dilde hizmet verebilme kapasitesine sahiptir.

Her model kendi güçlü yönleri ve uzmanlık alanlarıyla büyük dil modeli ekosisteminde önemli bir yer tutar ve farklı ihtiyaçlara yönelik çözümler sunar.

LLM kullanım alanları

Büyük dil modellerinin çok yönlü yapısı, onları çeşitli alanlarda değerli araçlar haline getirmektedir. Bu modeller, hem bireysel kullanıcılar hem de kurumsal yapılar için günlük hayatı kolaylaştıran uygulamalar sunmaktadır.

İçerik üretimi ve metin oluşturma

Büyük dil modellerinin en yaygın kullanım alanlarından biri içerik üretimidir. Bu modeller, reklamlar, blog yazıları ve sosyal medya paylaşımları gibi farklı içerik türleri oluşturmak için kullanılabilir ^[10]. Ayrıca, metin arama, çevirme ve özetleme gibi işlemleri gerçekleştirerek kullanıcılara zaman kazandırır ^[9]. Özellikle teknik dokümantasyon yazarları, sıkıcı ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için dil modellerinden faydalanabilir, böylece daha stratejik faaliyetlere odaklanabilirler ^[9].

Müşteri hizmetleri ve chatbotlar

Dil modelleri, müşteri deneyimini önemli ölçüde iyileştiren chatbotlar ve sanal asistanlar geliştirmede kritik rol oynar. Bu sistemler, sipariş takibi, ürün tavsiyesi gibi e-ticaret süreçlerinden sağlık alanında randevu alma ve bilgilendirme hizmetlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır ^[11]. Kullanıcıların yazım hataları, deyimsel ifadeleri veya dolaylı anlatımlarıyla bile başa çıkabilen LLM tabanlı chatbotlar, hem duygusal tonu hem de içeriği doğru şekilde yorumlayabilir ^[12].

Sağlık, hukuk ve eğitimde uygulamalar

Büyük dil modelleri, özellikle sağlık sektöründe devrim yaratıyor. Tip eğitiminde, öğrencilerin sorularına etkin biçimde yanıt vererek karmaşık konuların ele alınmasında başarılı sonuçlar ortaya koyuyor ^[3]. Aynı zamanda, tıp uzmanlarının büyük miktarda veriye verimli ve doğru bir şekilde ulaşmalarına ve bu verileri yorumlamalarına yardımcı olarak sağlık sektöründe önemli bir rol oynuyor ^[3]. Hukuk alanında ise, sözleşmeler, içtihat araştırması veya uyumluluk kontrolleri ile uğraşırken daha iyi performans sunabilen özelleştirilmiş modeller kullanılıyor ^[4].

Kod üretimi ve yazılım geliştirme

Yazılım geliştirme alanında, dil modelleri kod üretimi ve hata ayıklama süreçlerinde büyük kolaylık sağlıyor. GPT gibi modeller, doğal dil tanımlamalarına dayalı kod parçacıkları üretme konusunda dikkat çekici yetenekler sergileyerek, geliştiriciler için değerli araçlar haline geliyor ^[4]. Özellikle, GitHub Copilot gibi araçlar, kod yazarken gerçek zamanlı öneriler sunarak ve hata ayıklamada yardımcı olarak geliştirme sürecini hızlandırıyor ^[13].

Sonuç olarak, büyük dil modelleri her sektörde ve neredeyse her süreçte verimlilik artışı sağlayabilir. Bu modeller, doğal dili büyük ölçekte anlama ve işleme yetenekleri sayesinde süreçlerin etkinliğini önemli ölçüde artırabilir ve operasyonel maliyetleri düşürebilir ^[9].

LLM’lerin avantajları ve sınırlamaları

İnsan benzeri metin üretme yeteneği

LLM’ler, sağlanan bağlama göre insan benzeri yazılı yanıtlar üretme konusunda olağanüstü yetenekler sergilemektedir. Hatta belirli bir yazarın veya türün üslubunu başarıyla taklit edebilirler. Bu modeller, insan iletişimi ile makine anlayışı arasındaki boşluğu doldurarak teknolojiyle etkileşim şeklimizi dönüştürüyor.

Verimlilik ve otomasyon katkısı

LLM’ler, doğal dili büyük ölçekte işleme yetenekleri sayesinde süreçlerin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, müşteri desteği ve veri analizi gibi görevleri otomatikleştirerek operasyonel maliyetleri düşürebilirler. Bu modeller, çok miktarda veriyi insanların yapabileceğinden daha hızlı analiz edip yorumlayabilir ve böylece işletmelere değerli içgörüler sağlayabilir.

Önyargı ve etik sorunlar

Ne yazık ki, LLM’ler eğitildikleri veri kümelerindeki önyargıları yansıtabilir ve çoğaltabilir. Bazen “halüsinasyon” olarak adlandırılan bir fenomen yaşayarak gerçekte olmayan desenleri algılayıp yanlış yanıtlar üretebilirler. Özellikle endişe verici olan, dil modellerinin yanıtlarını denetleyen bağımsız ve objektif bir kuruluşun bulunmamasıdır. Uzmanlara göre tamamen objektif ve etik açıdan insanları ideolojik olarak yönlendirmeyen bir dil modeli oluşturmak mümkün değildir.

Çevresel etkiler ve kaynak tüketimi

LLM eğitiminin çevresel etkisi ciddi boyutlardadır. Tek bir transformer tabanlı modelin eğitimi yaklaşık 626.000 kWh enerji tüketebilir – bu, ortalama bir ABD hanesinin 50 yıldan fazla süredeki elektrik tüketimine eşdeğerdir ^[14]. Karbon emisyonları açısından bu, bir otomobilin 200.000 kilometre yol kat etmesiyle yayılan 57 ton CO₂’ye karşılık gelir ^[14]. Dahası, veri merkezleri gigawatt-saat başına ortalama 4,5 milyon litre su tüketebilir ^[14]. Fakat umut verici bir gelişme olarak, yapay zeka dil modeli tasarımında basit ayarlamalarla enerji tüketimini performans kaybı olmadan %90 oranında azaltmak mümkün olabilir ^[15].

Sonuç

Büyük dil modelleri, teknolojik dünyamızın en heyecan verici gelişmelerinden biri olarak hayatımızın neredeyse her alanına dokunuyor. Milyarlarca parametreyle çalışan bu modeller, sadece metinleri anlama ve üretme konusundaki yetenekleriyle değil, aynı zamanda sağlıktan hukuka, eğitimden yazılım geliştirmeye kadar uzanan geniş uygulama alanlarıyla da dikkat çekiyor. Bununla birlikte, bu güçlü teknolojinin beraberinde getirdiği etik sorunlar ve çevresel etkiler göz ardı edilemez.

Özellikle GPT-4, Claude ve LLaMA gibi popüler modeller, transformer mimarisi ve dikkat mekanizması sayesinde insan benzeri metinler üretebilme yetenekleriyle öne çıkıyor. Undoubtedly, bu modeller işletmelere verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlarken, bireysel kullanıcılara da günlük görevlerinde büyük kolaylıklar sunuyor.

Nonetheless, LLM’lerin sınırlamalarını da göz önünde bulundurmamız gerekiyor. Halüsinasyon olarak adlandırılan yanlış bilgi üretme eğilimleri, eğitim verilerinden kaynaklanan önyargılar ve devasa enerji tüketimleri ciddi endişe konuları olarak karşımıza çıkıyor. Yaklaşık 626.000 kWh enerji tüketimi ve 57 ton CO₂ emisyonu, tek bir modelin eğitimi için ödediğimiz çevresel bedelin büyüklüğünü gözler önüne seriyor.

Although, araştırmacıların basit ayarlamalarla enerji tüketimini %90 oranında azaltma potansiyeli, geleceğe dair umut veriyor. Büyük dil modellerinin önümüzdeki yıllarda daha da gelişeceği ve yapay zeka pazarının 2034 yılına kadar 85,6 milyar dolara ulaşacağı düşünüldüğünde, bu teknolojinin sunduğu fırsatlardan yararlanırken, sınırlamalarını ve etkilerini de dikkatle değerlendirmemiz gerekiyor.

Sonuç olarak, büyük dil modelleri dijital dönüşümün güçlü bir bileşeni olmaya devam edecek. Akıllı ve sorumlu kullanımla, insan yaratıcılığını tamamlayan, etik kaygıları gözeten ve çevresel etkisi minimize edilmiş bir yapay zeka ekosistemi oluşturmak mümkün. Geleceğin şekillenmesinde bu dengeyi sağlamak, hepimizin ortak sorumluluğu olarak öne çıkıyor.

Key Takeaways

Büyük dil modelleri (LLM’ler) hakkında bilmeniz gereken temel noktalar şunlardır:

• LLM’ler milyarlarca parametreyle çalışan transformer mimarisi kullanan yapay zeka sistemleridir – İnsan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda olağanüstü yetenekler sergilerler

• Pazarın 2034’te 85,6 milyar dolara ulaşması bekleniyor – GPT-4, Claude ve LLaMA gibi modeller sağlık, hukuk, eğitim ve yazılım geliştirmede devrim yaratıyor

• Verimlilik artışı sağlarken ciddi çevresel maliyetleri var – Tek model eğitimi 626.000 kWh enerji tüketip 57 ton CO₂ salınımına neden olabiliyor

• Önyargı ve halüsinasyon sorunları dikkat gerektiriyor – Eğitim verilerindeki önyargıları yansıtabilir ve bazen gerçek olmayan bilgiler üretebilirler

• Basit ayarlamalarla enerji tüketimi %90 azaltılabilir – Gelecekte daha sürdürülebilir ve etik yapay zeka sistemleri geliştirmek mümkün

Bu teknolojinin sunduğu fırsatlardan yararlanırken, sınırlamalarını ve etkilerini de dikkatle değerlendirmek, sorumlu kullanım için kritik önem taşımaktadır.

Referanslar

[1] – https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/llm/transformers?hl=tr
[2] – https://tr.shaip.com/blog/a-guide-large-language-model-llm/
[3] – https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4651851
[4] – https://bulutistan.com/blog/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri/
[5] – https://azure.microsoft.com/tr-tr/resources/cloud-computing-dictionary/what-are-large-language-models-llms
[6] – https://roible.com/tr/llm-large-language-model/
[7] – https://clickup.com/tr/blog/217549/llm-ve-ueretken-yapay-zeka
[8] – https://www.ultralytics.com/tr/blog/from-code-to-conversation-how-does-an-llm-work
[9] – https://www.sap.com/turkey/resources/what-is-large-language-model
[10] – https://www.ilge.com.tr/buyuk-dil-modelleri-bdm–dijital-dunyanin-akil-hocalari
[11] – https://www.algomedi.com/blog/icerik/llm-tabanli-chatbot-lar-is-sureclerinde-devrim-yaratan-akilli-asistanlar
[12] – https://protechyonel.com/llm-tabanli-chatbot-gelistirme-yeni-nesil-musteri-deneyimi/
[13] – https://www.innova.com.tr/blog/kodlama-icin-en-iyi-5-buyuk-dil-modeli
[14] – https://gazetebilim.com.tr/yapay-zekanin-cevresel-bedeli-enerji-su-ve-ekolojik-surdurulebilirlik-uzerindeki-etkiler/
[15] – https://www.actuia.com/tr/news/daha-surdurulebilir-bir-yapay-zeka-unesco-llmlerin-enerji-etkisini-azaltmaya-cagiriyor/