LLM nedir?
LLM (Large Language Model, büyük dil modeli), çok büyük metin verisiyle eğitilmiş ve bir metnin devamını tahmin ederek soru cevaplayan, özetleyen, çeviren ve yazan bir yapay zeka modelidir. OpenAI GPT, Anthropic Claude ve Google Gemini bilinen örneklerdir. Şirketlerde e-posta sınıflandırma, belge özetleme ve müşteri yazışmalarında taslak cevap gibi işlerde kullanılır.
Tanım
LLM (Large Language Model, büyük dil modeli), çok büyük metin verisiyle eğitilmiş ve bir metnin devamını tahmin ederek soru cevaplayan, özetleyen, çeviren ve yazan bir yapay zeka modelidir.
LLM nasıl çalışır?
Bir LLM metni küçük parçalara (token) böler ve her adımda bir sonraki token’ın ne olacağını olasılıkla tahmin eder. Milyarlarca parametre bu tahminlerin dil bilgisini, bağlamı ve genel bilgiyi yakalamasını sağlar. Model ne kadar iyi olursa olsun bilgisi eğitim tarihinde donar ve şirketinizin iç bilgisini bilmez. Bu boşluk genellikle RAG ile kapatılır.
Şirketler LLM’i nerede kullanır?
Kuralla çözülemeyen ama tekrarlayan metin işlerinde: gelen e-postayı konusuna göre ayırmak, sözleşmeden madde çıkarmak, toplantı notunu özetlemek, müşteri mesajına taslak cevap yazmak. LLM tek başına bir ürün değildir; bir iş akışı otomasyonunun veya yapay zeka ajanının içinde bir adım olarak en çok değer üretir.
Türkiye’de model seçimi
Ticari modellere OpenAI, Anthropic, Google veya Azure OpenAI üzerinden API ile erişilir. Verinin yurt dışına çıkmaması gereken durumlarda Llama, Mistral veya Qwen gibi açık ağırlıklı modeller kendi sunucunuzda çalıştırılabilir; Türkçeye uyarlanmış açık modeller de Hugging Face’te yayımlanıyor. Seçimi KVKK gereksinimleri, Türkçe kalitesi ve maliyet birlikte belirler. Modelin kendinden emin ama yanlış cevap verme eğilimine halüsinasyon denir.
İlgili terimler
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir dil modelinin cevap üretmeden önce şirketinizin belgelerinden ilgili bölümleri bulup bağlam olarak kullanmasını sağlayan bir yapay zeka mimarisidir.
- Prompt mühendisliğiPrompt mühendisliği, bir dil modelinden tutarlı ve doğru sonuç almak için talimatları, örnekleri ve bağlamı yazma, test etme ve iyileştirme işidir.
- Fine-tuning (ince ayar)Fine-tuning (ince ayar), önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini belirli bir görev, üslup veya çıktı biçimi için kendi örnek verilerinizle ek eğitimden geçirme işlemidir.
- Yapay zeka halüsinasyonuYapay zeka halüsinasyonu, bir dil modelinin gerçekte var olmayan bir bilgiyi, kaynağı veya rakamı akıcı ve kendinden emin bir dille doğruymuş gibi üretmesi durumudur.
- Embedding (vektör temsili)Embedding, bir kelimeyi, cümleyi, belgeyi veya görseli anlamını koruyacak şekilde sabit uzunlukta bir sayı dizisine (vektöre) çeviren ve benzer içerikleri birbirine yakın konumlandıran bir temsil yöntemidir.
Sık sorulan sorular
LLM'ler Türkçeyi ne kadar iyi anlıyor?
Büyük ticari modeller Türkçe metni anlama ve yazmada genel olarak iyi sonuç veriyor. Hukuki veya sektöre özgü terimlerde ve uzun belgelerde yine de kendi örneklerinizle test etmeniz gerekir.
Verimizi bir LLM sağlayıcısına göndermek güvenli mi?
Sağlayıcının kurumsal sözleşmesine, verinin işlendiği bölgeye ve verinin model eğitimi için kullanılıp kullanılmadığına bağlıdır. Kişisel veri içeren kullanımlarda yurt dışı aktarım konusunu hukuk danışmanınızla birlikte değerlendirin; gerekirse kendi sunucunuzda çalışan açık bir model seçilebilir.
Dönüşümünüzü birlikte konuşalım
Hangi işin her hafta tekrarlandığını anlatın. Otomasyona değip değmeyeceğini açıkça söyleyelim.
Nasıl başlıyoruz?
- Ücretsiz ilk görüşmeSorunu ve hedefi birlikte netleştiriyoruz.
- 2 haftalık keşif programıVeriye, sürece ve araçlara bakıp nereden başlanacağını belirliyoruz.
- Yazılı teklifKapsamı, mimariyi ve takvimi yazılı olarak sunuyoruz.