Popüler büyük dil modelleri için nihai rehber
Mükemmel hikayeyi kaleme almak için çabaladığınızı düşünün, boş sayfa sizinle alay ederken parmaklarınız klavyenin üzerinde geziniyor. Birden gizli silahınızı hatırlıyorsunuz: büyük bir dil modeli (LLM). Birkaç komutla LLM öyle büyüleyici bir hikaye örüyor ki, sihir gibi geliyor. Bu, teknolojiyle etkileşim biçimimizi yeniden şekillendiren sofistike yapay zeka sistemleri olan LLM'lerin gücünün sadece bir örneği.
Yapay Zekanın (AI) sürekli değişen ve ilgi çekici dünyasında, büyük dil modelleri (LLM'ler) insan dilini ele alma konusundaki etkileyici yetenekleriyle dalgalar yaratıyor. Peki ama bu LLM'ler tam olarak nedir ve günlük etkileşimlerimizde ve görevlerimizde nasıl devrim yaratırlar? Gelin bu büyüleyici alana bir göz atalım ve YZ'nin geleceğini şekillendiren en önemli LLM'lerden bazılarını ortaya çıkaralım.
Büyük Dil Modellerini Anlama
LLM'ler, insan benzeri metinleri tahmin eden ve üreten gelişmiş makine öğrenimi modelleridir. Cümleleri otomatik olarak tamamlayabilir, dilleri çevirebilir ve hatta tüm makaleleri oluşturabilirler. Bu modeller basit kelime tahmincilerinden paragrafları ve belgeleri işleyebilen karmaşık sistemlere doğru evrimleşmiştir.
Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?
LLM'ler, dil kalıplarını öğrenmek için geniş veri kümelerini kullanarak kelime dizilerinin olasılığını tahmin eder. Uzun dizileri verimli bir şekilde işlemek için girdinin en ilgili kısımlarına odaklanan Transformers gibi mimariler üzerine inşa edilmişlerdir.
LLM'lerin Evrimi: BERT'ten GPT-4'e
Google tarafından 2018'de tanıtılan BERT, dilin nüanslarını anlamak için çift yönlü bağlam kullanarak bir çığır açtı. GPT-4, 178 milyar parametresiyle metin üretimini yeni boyutlara taşıdı ve insan benzeri metin üretme becerisini sergiledi.
İş Başındaki Büyük Dil Modellerine Örnekler
SohbetGPTOpenAI'nin GPT modellerinin bir çeşidi olan bu model, insan benzeri etkileşimler sunan sohbet robotlarını güçlendiren bir isim haline geldi.
BERT'in Doğal Dil İşleme Görevleri Üzerindeki Etkisi
BERT, duygu analizi ve dil çevirisi gibi doğal dil işleme görevlerinin performansını önemli ölçüde artırmıştır.
GPT-3 ve Metin Üretiminin Sınırları
GPT-3'ün yaratıcı ve tutarlı metin üretme yeteneği, içerik oluşturma ve ötesinde yeni olanaklar yarattı.
Günümüzün Öne Çıkan Büyük Dil Modelleri Karşılaştırması İçin Bir Kopya Kağıdı
Büyük dil modellerinin büyüklüğünü ve çeşitliliğini daha iyi kavramak için, şu anda ortama hakim olan en etkili halka açık modellerden bazılarına daha yakından bakalım. Her model kendine özgü güçlü yönlere sahiptir ve çeşitli kullanım durumlarında üstünlük sağlar.
Bu tablo, 2024 itibariyle en etkili büyük dil modellerinden bazılarına hızlı bir genel bakış sunmaktadır. Google tarafından tanıtılan BERT, dönüştürücü tabanlı mimarisiyle bilinir ve doğal dil işleme görevlerinde önemli bir ilerlemedir. ClaudeAnthropic tarafından geliştirilen YZ, anayasal YZ'ye odaklanarak YZ çıktılarını yararlı, zararsız ve doğru hale getirmeyi amaçlıyor. Coherekurumsal bir LLM olan Ernie, belirli şirket kullanım durumları için özel eğitim ve ince ayar sunar. Baidu'dan Ernie, şaşırtıcı bir şekilde 10 trilyon parametreye sahiptir ve Mandarin dilinde mükemmel olacak şekilde tasarlanmıştır, ancak diğer dillerde de yeteneklidir.
Yerel LLM'ler vs Bulut LLM'ler
Bulut tabanlı LLM'ler etkileyici yetenekler sunarken, açık kaynaklı modellerle yerel çıkarım kullanımı da büyüyen bir trend. LM Studio gibi araçlar kullanıcıların LLM'leri yerel olarak çalıştırın doğrudan kendi makinelerinde.
Bu yaklaşım, tüm verileri ve işlemleri çevrimdışı tutarak gizliliğe öncelik verir. Bununla birlikte, yerel çıkarım tipik olarak daha güçlü donanım gerektirir ve boyutları nedeniyle en yeni modellere erişimi sınırlayabilir.
En Popüler 15 Büyük Dil Modeli
| Model Adı | Boyut (Parametreler) | Açık Kaynak mı? | Son Güncelleme (Tahmini) | Şirket | Gelişme Ülkesi |
| AI21 Studios Jurassic-1 Jumbo | 178B | Evet | Aralık 2022 | AI21 Stüdyoları | İsrail |
| Google Gemma | 2B veya 7B | Evet | Mayıs 2023 | Google Yapay Zeka | Birleşik Devletler |
| Meta LLaMA 13B | 13B | Evet | 2023'ün başları | Meta Yapay Zeka | Birleşik Devletler |
| Meta LLaMA 7B | 7B | Evet | 2023'ün başları | Meta Yapay Zeka | Birleşik Devletler |
| EleutherAI GPT-J | 6B | Evet | Mayıs 2023 (Dolly 2 gibi çatallar aracılığıyla) | EleutherAI (araştırma grubu) | Birleşik Devletler |
| The Pile - EleutherAI | 900GB Metin Verisi | Evet | Devam eden geliştirme | EleutherAI (araştırma grubu) | Birleşik Devletler |
| Mistral AI - Mistral Large | Kamuya açıklanmamış (Büyük) | Ücretli seçeneklerle açık kaynak | Eylül 2023 | Mistral Yapay Zeka | Fransa |
| Falcon 180B | 180B | Evet | Belirtilmemiş | Teknoloji İnovasyon Enstitüsü | BAE |
| BERT | 342 milyon | HAYIR | Temmuz 2018 | Google Yapay Zeka | Birleşik Devletler |
| Ernie. | 10 trilyon | HAYIR | Ağustos 2023 | Baidu | Çin |
| OpenAI GPT-3.5 | 175B | HAYIR | 2022 sonu | OpenAI | Birleşik Devletler |
| Claude | Belirtilmemiş | HAYIR | Belirtilmemiş | Antropik | Birleşik Devletler |
| Cohere | Kamuya açıklanmamış (Büyük) | HAYIR | Devam Eden Geliştirme | Cohere | Kanada |
| Google PaLM (araştırma odağı) | Kamuya açıklanmadı (Muhtemelen çok büyük) | HAYIR | Geliştirme Aşamasında | Google Yapay Zeka | Birleşik Devletler |
| OpenAI GPT-4 | Kamuya açıklanmamıştır (GPT-3.5'in halefi) | HAYIR | Geliştirme Aşamasında | OpenAI | Birleşik Devletler |
LLM'lerin Geliştiği Ülke Karşılaştırması
En iyi 15 Büyük Dil Modeli (LLM) karşılaştırıldığında, Amerika Birleşik Devletleri 15'in 10'u tarafından LLM geliştirme pazar payının yaklaşık 67%'sine katkıda bulunmaktadır.
| Gelişme Ülkesi | Model Sayısı |
| Kanada | 1 |
| Çin | 1 |
| Fransa | 1 |
| İsrail | 1 |
| BAE | 1 |
| Birleşik Devletler | 10 |
| Genel Toplam | 15 |
LLM Mimarileri ve Eğitim Yöntemleri
| Mimari/Metod | Açıklama |
|---|---|
| Transformatör | Sıralı verilerin işlenmesinin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için dikkat mekanizmalarına dayanan bir sinir ağı mimarisi. Birçok modern LLM'nin temelini oluşturur. |
| Ön eğitim | Bir LLM'yi eğitmenin ilk aşaması, dilin istatistiksel kalıplarını ve yapılarını öğrenmek için onu büyük miktarda etiketlenmemiş metin verisine maruz bırakmaktır. |
| İnce ayar | Önceden eğitilmiş bir modeli, belirli bir görevle ilgili belirli veriler üzerinde eğiterek iyileştirmek ve bu görev için performansını artırmak. |
| QLoRA | Dondurulmuş, 4 bitlik nicelleştirilmiş önceden eğitilmiş bir dil modeli aracılığıyla gradyanların Düşük Sıralı Adaptörlere (LoRA) geri yayılmasını içeren bir yöntem, verimli ince ayar yapılmasını sağlar. |
Dönüştürücü mimarisi, modellerin uzun veri dizilerini daha etkili bir şekilde ele almasını sağlayarak doğal dil işleme alanında devrim yaratmıştır. Ön eğitim ve ince ayar, LLM'lerin geliştirilmesinde kritik aşamalardır ve büyük miktarda veriden öğrenmelerine ve ardından belirli görevlerde uzmanlaşmalarına olanak tanır. QLoRA, LLM'lere ince ayar yapmak için gelişmiş bir tekniği temsil eder ve performansı korurken bellek taleplerini azaltır
Büyük Dil Modelleri için Temel Kullanım Durumları
LLM'ler Dil Çevirisi ve Duygu Analizinde Nasıl Devrim Yaratıyor?
LLM'ler büyük miktarda veriyi anlayıp çevirerek dil çevirisini dönüştürürken, derin öğrenme yetenekleri sayesinde duygu analizi daha incelikli hale geldi.
Chatbotlar ile İnsan-Makine Etkileşimlerinin Geliştirilmesi
LLM'ler tarafından desteklenen Chatbot'lar kişiselleştirilmiş ve verimli müşteri desteği sunarak müşteri hizmetlerinin çehresini değiştiriyor.
Üretken Yapay Zeka ile İçerik Üretiminde Dönüşüm
GPT-3 gibi üretici yapay zeka modelleri, hem yazarlara hem de tasarımcılara yardımcı olarak hızlı bir şekilde yüksek kaliteli içerik oluşturmayı mümkün kılmıştır.
LLM'lerin Uygulanmasındaki Zorluklar ve Sınırlamalar
Önyargı ve Etik Kullanımla İlgili Endişelerin Ele Alınması
LLM'ler için eğitim verileri, ele alınması gereken etik kaygıları gündeme getirerek önyargılara yol açabilir.
Büyük Modelleri Eğitmenin Hesaplama Maliyetlerini Anlamak
LLM'leri eğitmek, maliyetli ve çevresel olarak sürdürülemez olabilen önemli hesaplama kaynakları gerektirir.
Dili Anlama ve Bağlamı Kavramadaki Sınırlamalar
Yeteneklerine rağmen, LLM'ler hala insan dilinin bağlamını ve inceliklerini anlamakta zorlanmaktadır.
Büyük Dil Modelleri Nasıl Eğitilir ve İnce Ayarlar Yapılır?
Eğitim Öncesi LLM'lerde Çok Miktarda Verinin Önemi
LLM'ler çok çeşitli dil kalıplarını ve nüanslarını öğrenmek için büyük veri kümelerine ihtiyaç duyar.
Özel Uygulamalar için İnce Ayar Teknikleri
LLM'leri belirli görevlere uyarlamak için transfer öğrenme ve dönüştürücü modellerle ince ayar gibi teknikler kullanılır.
Makine Öğreniminde Temel Modellerin Ortaya Çıkışı
Temel modeller, makine öğreniminde yeni bir trenddir ve özel modeller oluşturmak için bir temel sağlar.
Eğitim öncesi ve göreve özel eğitim arasındaki farklar
Ön eğitim ve göreve özel eğitim (genellikle ince ayar olarak adlandırılır), büyük dil modellerinin (LLM'ler) geliştirilmesinde iki kritik aşamadır. Bu aşamalar, LLM'lerin insan benzeri metinleri nasıl anladığı ve ürettiği konusunda temeldir ve her biri modelin öğrenme sürecinde farklı bir amaca hizmet eder.
Ön eğitim LLM'leri
Ön eğitim, bir LLM'nin geniş bir metin verisi külliyatından öğrendiği ilk ve kapsamlı aşamadır. Bu aşama, modele dil, kültür ve genel bilgi konusunda geniş bir eğitim vermeye benzer. İşte ön eğitimin temel yönleri:
- Genel Bilgi Bankası: Model, geniş bir metin külliyatını analiz ederek dilbilgisi, deyimler, gerçekler ve bağlam hakkında bir anlayış geliştirir. Bu geniş bilgi tabanı, modelin tutarlı ve bağlama uygun yanıtlar üretmesini sağlar.
- Transfer Öğrenimi: Önceden eğitilmiş modeller, öğrendikleri dil kalıplarını yeni veri kümelerine uygulayabilir, bu da özellikle sınırlı veriye sahip görevler için yararlıdır. Bu yetenek, göreve özel kapsamlı veri ihtiyacını önemli ölçüde azaltır.
- Maliyet-Etkililik: Ön eğitim için gereken önemli hesaplama kaynaklarına rağmen, aynı model çeşitli uygulamalarda yeniden kullanılabilir ve bu da onu uygun maliyetli bir yaklaşım haline getirir.
- Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Ön eğitim sırasında elde edilen geniş anlayış, aynı modelin farklı görevler için uyarlanmasına olanak tanır. Ayrıca, yeni veriler elde edildikçe, önceden eğitilmiş modeller performanslarını artırmak için daha fazla eğitilebilir.
Göreve Özel Eğitim (İnce Ayar)
Ön eğitimden sonra, modeller daha küçük, göreve özgü veri kümeleri üzerinde eğitildikleri ince ayar aşamasından geçer. Bu aşama, modelin geniş bilgisini belirli görevlerde iyi performans gösterecek şekilde uyarlar. İnce ayarın temel yönleri şunları içerir:
- Görev Uzmanlığı: İnce ayar, önceden eğitilmiş modelleri belirli görevlere veya sektörlere uyarlayarak belirli uygulamalardaki performanslarını artırır.
- Veri Verimliliği ve Hız: Model, ön eğitim sırasında genel dil kalıplarını zaten öğrendiğinden, ince ayar yapmak, modeli belirli görevler için özelleştirmek için daha az veri ve zaman gerektirir.
- Model Özelleştirme: İnce ayar, modelin farklı görevlerin benzersiz gereksinimlerine uyacak şekilde özelleştirilmesine olanak tanıyarak onu niş uygulamalara son derece uyarlanabilir hale getirir.
- Kaynak Verimliliği: İnce ayar, ön eğitim sırasında yapılan ağır işlerden yararlandığı için özellikle sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip uygulamalar için faydalıdır.
Özetle, ön eğitim LLM'leri geniş bir dil anlayışı ve genel bilgi ile donatırken, ince ayar bu bilgiyi belirli görevlerde mükemmelleşecek şekilde uyarlar. Ön eğitim, modelin dil yeteneklerinin temelini oluşturur ve ince ayar, bu yetenekleri hedeflenen uygulamalar için optimize ederek modelin genellemesini uzmanlaşma ile dengeler.
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
Yeni Nesil LLM'lerin Öngörülmesi: GPT-4 ve Ötesi
Yeni nesil LLM'ler, GPT gibi-4'ün yapay zekada mümkün olanın sınırlarını daha da zorlaması bekleniyor.
UberCreate Yapay Zeka Makale Sihirbazı dakikalar içinde yüksek kaliteli makaleler oluşturmak için OpenAI GPT-4 büyük dil modelinden (LLM) yararlanan güçlü bir araçtır.
UberCreate ile yazar tıkanıklığına veda edebilir ve dakikalar içinde ayrıntılı bir makaleye merhaba diyebilirsiniz. Tek yapmanız gereken bir konu, bir anahtar kelime ve bir hedef kelime sayısı sağlamak; gerisini UberCreate halledecek. Bir makale taslağı, konuşma noktaları, ilgili görseller ve yayınlanmaya hazır nihai bir makale oluşturacaktır.
GPT-4 Kullanarak UberCreate AI Makale Sihirbazı
UberCreate, özgün, ilgi çekici ve bilgilendirici içerikler oluşturmak için gelişmiş yapay zeka teknolojisini kullanır. İşletme ve pazarlamadan sağlık ve yaşam tarzına kadar her konu hakkında yazabilir. Ayrıca tercihlerinize ve ihtiyaçlarınıza bağlı olarak farklı tonlara, stillere ve formatlara uyum sağlayabilir.
UberCreate sadece bir içerik oluşturucu değil, aynı zamanda bir içerik geliştiricidir. Daha fazla ayrıntı, bilgi ve görsel ekleyerek mevcut makalelerinizi geliştirmenize yardımcı olabilir. Ayrıca dilbilgisi, yazım ve okunabilirliği kontrol edebilir ve içeriğinizi SEO ve sosyal medya için optimize etmenin yollarını önerebilir.
UberCreate, ihtiyaç duyacağınız tek yapay zeka içerik oluşturma aracıdır. Bir blog yazısı oluşturucu, bir sosyal medya içerik oluşturucu, bir görsel içerik oluşturucu ve daha fazlası dahil olmak üzere 17 AI aracını bir araya getirir. Fikir aşamasından üretime kadar içerik oluşturmanın her yönünü kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.
İster blog yazarı, ister pazarlamacı, ister öğrenci veya profesyonel olun, UberCreate yüksek kaliteli içerik oluştururken zamandan, paradan ve emekten tasarruf etmenize yardımcı olabilir. Ücretsiz olarak deneyebilir ve sonuçları kendiniz görebilirsiniz.
İnsan-Yapay Zeka İşbirliğinin Sınırlarının Genişletilmesi
LLM'ler insanlar ve yapay zeka arasındaki işbirliğini geliştirerek etkileşimleri daha doğal ve üretken hale getirecek.
Bu önde gelen LLM'ler, büyük dil modellerinin teknoloji ile etkileşimlerimizde devrim yaratma ve insan-yapay zeka işbirliğinin sınırlarını genişletme konusundaki engin potansiyelini anlamak söz konusu olduğunda buzdağının sadece görünen kısmıdır. Büyük dil modellerinin yeteneklerini, çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını ve güçlerinden yararlanmanın getirdiği zorlukları daha derinlemesine inceleyeceğimiz bu serinin II. bölümü için bizi izlemeye devam edin.
Önümüzdeki On Yılda Doğal Dil Anlayışının Beklentileri
LLM'lerin daha sofistike hale gelmesi ve çeşitli uygulamalara entegre edilmesiyle doğal dil anlama için gelecek parlak görünüyor.
Sonuç olarakBERT, GPT-3 ve halefleri gibi LLM'ler eğitimden sağlık hizmetlerine kadar sektörlerde devrim yaratıyor. Onların gücünden yararlanmaya devam ederken, aynı zamanda etik ve sorumlu kullanımlarını sağlayarak ortaya çıkardıkları zorlukların üstesinden gelmeliyiz. Büyük dil modelleri dünyasına yolculuk daha yeni başlıyor ve olasılıklar, öğrendikleri veri kümeleri kadar geniş. Bu heyecan verici alana dalın ve yapay zekanın geleceğini birlikte şekillendirelim.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
NLP bağlamında Büyük Dil Modeli (LLM) nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP) kapsamında bir Büyük Dil Modeli (LLM), insan benzeri metinleri anlamak, yorumlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka sistemini ifade eder. Bu modeller, çok çeşitli dil görevlerini yerine getirmelerini sağlayan büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Eğitim süreci boyunca model, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir ve talep üzerine tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin oluşturmasına yardımcı olur.
2024'te mevcut olan farklı LLM türleri nelerdir?
2024 itibariyle, her biri benzersiz yeteneklere sahip birkaç farklı türde Büyük Dil Modeli mevcuttur. Bunlardan en dikkat çekenleri, metin oluşturma yetenekleriyle bilinen GPT-4 ve Google'ın çok çeşitli NLP görevlerine odaklanan muadili olan Bard gibi modellerdir. Bu modeller parametre sayısı, üzerinde eğitildikleri veriler ve basit metin üretiminden karmaşık dil anlama görevlerine kadar değişen özel uygulamaları bakımından farklılık gösterir.
LLM'ler büyük veri kümeleri üzerinde nasıl eğitilir?
LLM'ler, kitaplar, makaleler ve web siteleri dahil olmak üzere internetten toplanan geniş veri kümeleri kullanılarak eğitilir. Bu kapsamlı eğitim süreci, modelin kalıpları tanımlamasına, bağlamı anlamasına ve dil yapılarını öğrenmesine yardımcı olan büyük miktarda metin verisini beslemeyi içerir. Eğitim süreci, modelin büyüklüğüne ve mevcut hesaplama kaynaklarına bağlı olarak haftalar hatta aylar sürebilir. Amaç, modelin insanlar tarafından yazılanlardan ayırt edilemeyecek metinler üretmesini sağlamaktır.
LLM'lerin günlük işlerdeki uygulamalarını açıklayabilir misiniz?
LLM'ler günlük görevleri basitleştirmek ve otomatikleştirmek için çeşitli uygulamalarda kullanılabilir. Bunlar arasında müşteri hizmetleri için sohbet robotları ve sanal asistanlar, makale veya rapor oluşturmak için içerik oluşturma araçları ve diller arasında metin dönüştürmek için çeviri hizmetleri yer almaktadır. Diğer uygulamalar arasında sosyal medyada kamuoyu görüşünü ölçmek için duygu analizi, uzun belgeleri daha kısa versiyonlara dönüştürmek için özetleme araçları ve hatta kod parçacıkları oluşturarak programcılara yardımcı olmak için kodlama asistanları bulunmaktadır. Esasen, LLM'ler teknolojiyle etkileşim şeklimizde devrim yaratarak onu daha sezgisel ve insana benzer hale getirmiştir.
Büyük dil modellerinin yetenekleri geleneksel modellerden nasıl farklıdır?
Büyük Dil Modelleri, geleneksel modellerden çeşitli şekillerde önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. İlk olarak, farklı veri kümeleri üzerindeki kapsamlı eğitimleri nedeniyle, LLM'ler daha tutarlı, çeşitli ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretebilir. Dildeki nüansları anlamada daha iyidirler ve sıralı verileri daha verimli bir şekilde işleyebilirler. Ayrıca, LLM'lerdeki çok sayıda parametre, kapsam ve ölçeklenebilirlik açısından daha sınırlı olan geleneksel modellere kıyasla daha sofistike muhakeme ve tahmin yetenekleri sağlar. Sonuç olarak, LLM'ler dili işleme ve üretme konusunda daha incelikli ve çok yönlü bir yaklaşım sunar.
LLM'lerin geliştirilmesi ve uygulanmasıyla ilgili ne gibi zorluklar var?
LLM'lerin geliştirilmesi ve uygulanması, eğitim için gerekli olan ve önemli olabilen hesaplama kaynakları da dahil olmak üzere çeşitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Ayrıca, eğitim verilerinde modelin önyargılı veya zararlı içerik üretmesine yol açabilecek önyargılarla ilgili endişeler vardır. Gizlilik sorunları da eğitimde kullanılan verilerin hassasiyetinden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, karar verme süreçleri karmaşık olduğundan ve her zaman şeffaf olmadığından, bu modellerin yorumlanabilirliği bir zorluk teşkil etmektedir. Son olarak, enerji yoğun eğitim sürecinin çevresel etkisi giderek artan bir endişe kaynağıdır.
GPT-4 ve Bard gibi dil modelleri NLP alanını nasıl etkiliyor?
GPT-4 ve Bard gibi modeller, çok çeşitli NLP görevlerinde benzeri görülmemiş bir performans sergileyerek Doğal Dil İşleme alanını önemli ölçüde geliştirmiştir. Metin oluşturma, bağlamı anlama ve insan benzeri yanıtlar üretme becerileri, yapay zekanın dili anlama ve üretme konusunda başarabilecekleri konusunda yeni standartlar belirlemiştir. Bu modeller yalnızca sohbet robotları, içerik üretimi ve dil çevirisi gibi uygulamaların kalitesini ve verimliliğini artırmakla kalmamış, aynı zamanda yapay zeka yeteneklerinin sınırlarını zorlayarak NLP'de araştırma ve geliştirme için yeni yollar açmıştır.
LLM'leri anlamak ve onlarla çalışmak için yeni başlayanlar için bir rehber var mı?
Evet, bu alanda yeni olanlar için büyük dil modellerine ilişkin bir başlangıç kılavuzu son derece yararlı olabilir. Böyle bir rehber genellikle LLM'lerin ne olduğu, nasıl eğitildikleri ve uygulamalarının temellerini kapsar. Bu rehber, 2023'teki en önemli modeller hakkında fikir verebilir, temel teknolojiyi açıklayabilir ve LLM'lerle gerçekleştirilebilecek NLP görevlerine örnekler sunabilir. Yeni başlayanlar, LLM'lerin nasıl çalıştığına ve çeşitli projelerde nasıl kullanılabileceğine dair temel bir anlayış oluşturmaya yardımcı olmak için bu kavramlara giriş sunan çevrimiçi kaynakları, öğreticileri ve kursları arayabilirler.
