Büyük Dil Modeli (LLM)
Büyük Dil Modeli (BDM), devasa veri kümelerine dayanarak, insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için bir sinir ağı kullanan bir derin öğrenme algoritmasıdır.
Büyük Dil Modeli (LLM) bir tür yapay zeka modeli, özellikle derin bir öğrenme algoritması, insan dilini anlamak, oluşturmak ve manipüle etmek için tasarlanmıştır. LLM'ler derin nöral ağ mimarileri, çoğunlukla Transformer mimarisi, yapay zeka mekanizmalarını kullanarak bir sırada farklı kelimelerin önemini ağırlamak için kullanılır. Onlar çoğu zaman milyarlarca veya hatta trilyonlarca kelimeyi içeren devasa metin ve kod veritabanı üzerinde eğitilmiştir, onları karmaşık desenleri, dilbilgiyi, bağlamı ve gerçek bilgiyi öğrenmelerine olanak sağlar. Eğitim süreci genellikle denetlenmemiş öğrenmeyi içerir, model bir sırada kelimelerin eksikliği veya bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Bu ön eğitim aşaması, LLM'yi
graph LR
Center["Büyük Dil Modeli (LLM)"]:::main
Pre_artificial_intelligence["artificial-intelligence"]:::pre --> Center
click Pre_artificial_intelligence "/terms/artificial-intelligence"
Pre_machine_learning["machine-learning"]:::pre --> Center
click Pre_machine_learning "/terms/machine-learning"
Rel_ai_agent["ai-agent"]:::related -.-> Center
click Rel_ai_agent "/terms/ai-agent"
Rel_llm["llm"]:::related -.-> Center
click Rel_llm "/terms/llm"
Rel_artificial_intelligence["artificial-intelligence"]:::related -.-> Center
click Rel_artificial_intelligence "/terms/artificial-intelligence"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧒 5 yaşındaki gibi açıkla
Dünyadaki her kitabı okumuş süper zeki bir papağan gibi düşünün. Bir insan gibi 'düşünmez' ama bir sonraki kelimeyi tahmin etmede o kadar iyidir ki hikayeler, kodlar yazabilir ve soruları cevaplayabilir.
🤓 Expert Deep Dive
The [Transformer architecture](/tr/terms/transformer-architecture), with its self-attention mechanism, is foundational to modern LLMs. Self-attention allows the model to dynamically compute representations of tokens based on their relationships within the input sequence, overcoming the limitations of recurrent neural networks (RNNs) in handling long-range dependencies. The scale of LLMs, characterized by parameter counts (e.g., GPT-3 with 175 billion parameters) and dataset size (e.g., Common Crawl), directly correlates with emergent capabilities. Training involves optimizing a loss function (e.g., cross-entropy) over vast corpora, often requiring significant computational resources (TPUs/GPUs). Key challenges include mitigating biases present in training data, controlling model hallucinations (generating factually incorrect information), ensuring safety and ethical alignment, and managing the computational cost of inference. Techniques like quantization and knowledge distillation are employed to create smaller, more efficient models.