NLP ve LLM Arasındaki Fark Nedir? Doğal Dil Modellerine Derinlemesine Bakış
Merhaba Sevgili Badi Etkinlik Okuyucuları, Yapay zekâ teknolojileri, son yıllarda
hayatımızın hemen her alanında köklü değişimlere yol açtı. İş dünyasından eğitime,
müşteri hizmetlerinden sağlığa kadar birçok sektörde akıllı sistemlerin etkisi giderek
artıyor. Bu teknolojik dönüşümün merkezinde ise insan diliyle çalışan sistemler, yani
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP) yer alıyor.
Son zamanlarda adını sıkça duyduğumuz bir diğer kavram ise LLM (Large Language
Models – Büyük Dil Modelleri). Bu modeller, NLP alanındaki en büyük sıçramalardan
birini temsil ediyor. Peki, NLP ile LLM arasındaki fark nedir? Bu yazımızda, doğal dil
teknolojilerinin temel yapı taşlarını ve modern dil modellerinin nasıl çalıştığını anlaşılır
bir dille ele alacağız.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlayabilmesini, analiz edebilmesini ve
anlamlı tepkiler üretebilmesini sağlayan yapay zekâ alanıdır. NLP sayesinde makineler
bir metni okuyabilir, yorumlayabilir ve uygun şekilde yanıt verebilir. Bu teknoloji yalnızca
yazılı metinlerde değil, sesli komutlarla çalışan dijital asistanlardan, otomatik müşteri
hizmetlerine kadar birçok uygulamada yer bulmaktadır.
NLP’nin Temel Bileşenleri:
- Tokenization (Sözcük Parçalama): Metni daha küçük birimlere ayırma işlemi
(kelime, hece, cümle vb.). - Lemmatization (Kök Bulma): Kelimelerin kök formlarına indirgenmesi.
- POS Tagging (Sözcük Türü Belirleme): Kelimenin türünü (isim, fiil, sıfat vb.)
belirleme. - Named Entity Recognition (Özel İsim Tanıma): Kişi, yer, kuruluş gibi özel
isimlerin ayıklanması. - Sentiment Analysis (Duygu Analizi): Metindeki olumlu, olumsuz veya nötr
duyguların belirlenmesi.
Dil Modelleri Nedir ve Nasıl Çalışır?
etmeye çalışan yapay zekâ sistemleridir. Basit bir ifadeyle, “Bu cümleden sonra hangi
kelime gelir?” sorusuna cevap ararlar.
Matematiksel Temel:
Bu süreç şu şekilde ifade edilir:
P(w₁, w₂, …, wₙ) = Π P(wᵢ | w₁, …, wᵢ₋₁)
İlk dil modelleri genellikle n-gram gibi istatistiksel yaklaşımlarla çalışıyordu. Ancak
zamanla bu modeller yerini sırasıyla şunlara bıraktı:
- RNN (Recurrent Neural Networks)
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- Transformer tabanlı mimariler
Bu dönüşüm, daha doğru, bağlam duyarlı ve çok yönlü dil işleme becerilerini mümkün
kıldı.
LLM (Large Language Models) Nedir?
LLM’ler, milyarlarca parametreye sahip, devasa veri kümeleriyle eğitilen ve çok yönlü
görevleri yerine getirebilen dil modelleridir. GPT-3, GPT-4, PaLM, Claude, LLaMA gibi
modeller bu kategoriye girer.
LLM’leri Diğer Modellerden Ayıran Özellikler:
- Transformer Mimarisi: Özellikle “self-attention” mekanizması ile bağlamı çok
daha iyi anlayabilir. - In-context Learning: Örnek üzerinden öğrenme yeteneği sayesinde yeni
görevleri eğitime gerek duymadan gerçekleştirebilir. - Zero-shot & Few-shot Learning: Çok az örnekle (hatta hiç örnek olmadan) etkili
sonuçlar üretebilir.
NLP ve LLM arasındaki temel farklar:
NLP ve LLM arasındaki temel farkları daha iyi anlayabilmek için çeşitli açılardan
karşılaştırmak oldukça faydalıdır. NLP (Doğal Dil İşleme), insan diliyle çalışan genel bir
yapay zekâ alanıdır ve çoğunlukla kural tabanlı sistemler ya da klasik makine öğrenmesi
algoritmalarıyla çalışır. Genellikle daha küçük modellerden oluşur ve belirli görevlerde
uzmanlaşmışlardır. Öğrenme yetenekleri sınırlıdır ve çoğu zaman önceden tanımlanmış
görevler üzerinde çalışırlar.
Öte yandan, LLM’ler (Büyük Dil Modelleri), büyük veri kümeleriyle eğitilmiş, derin
öğrenme temelli ve özellikle transformer mimarisi üzerine kurulmuş gelişmiş
modellerdir. Milyarlarca parametreye sahip bu modeller, çok görevli çalışma
kapasitesine, yaratıcı ve bağlam duyarlı içerik üretme yeteneğine sahiptir. Ayrıca zero
shot ve few-shot learning gibi modern öğrenme teknikleri sayesinde, daha önce
karşılaşmadıkları görevlerde bile etkili sonuçlar üretebilirler. Özetle, NLP geniş bir
şemsiyeyi temsil ederken, LLM’ler bu alanın içinde yer alan en güçlü ve üretken
teknolojilerden biridir.
LLM Nasıl Eğitilir?
- Veri Toplama: Kitaplar, makaleler, forumlar, sosyal medya içerikleri gibi çok
çeşitli kaynaklardan metinler toplanır. - Ön İşleme: Toplanan veriler temizlenir, normalize edilir, ve token haline getirilir.
(Örnek: BPE – Byte Pair Encoding) - Model Eğitimi: Derin öğrenme teknikleri kullanılarak model eğitilir. Bu süreç,
güçlü GPU/TPU altyapısı gerektirir. - İnce Ayar (Fine-tuning) & RLHF: Model belirli görevlerde daha iyi performans
göstermesi için optimize edilir ve insan geri bildirimiyle (Reinforcement Learning
from Human Feedback) geliştirilir.
Gerçek Hayattaki Uygulama Alanları
Bugün LLM’ler birçok alanda kullanılmaktadır:
- Sohbet Botları: ChatGPT, Claude gibi insan benzeri yanıt veren sistemler
- Kodlama Asistanları: GitHub Copilot
- Çeviri Motorları: DeepL
- Metin Özetleme: Haber, belge ve araştırma özetleme
- Otomasyon: Muhasebe, hukuk, tıbbi analiz, müşteri desteği gibi alanlarda belge
işleme
Sonuç: NLP ve LLM Ne Anlama Geliyor?
Özetle: - NLP, insan diliyle çalışan geniş kapsamlı bir yapay zekâ alanıdır.
- LLM’ler, bu alanın en ileri düzey modelleridir ve özellikle üretkenlik, bağlam
analizi ve çok görevli işleme açısından büyük avantaj sağlar.
Bu gelişmeler, kurumlara şu faydaları sunar:
1) Maliyet tasarrufu
2)Hızlı ve tutarlı yanıt üretimi
3)İnsan benzeri etkileşim
4)Operasyonel verimlilik
Badi Nedir?
Badi, 2022 yılında kurulmuş olup, Türkiye’nin en büyük gençlik ve etkinlik platformlarından biridir. Gençlere yönelik eğitim, kişisel gelişim, eğlence ve kültür odaklı etkinlikler düzenlemektedir. Ancak Badi, yalnızca etkinlik organizasyonlarıyla sınırlı kalmamakta; katılımcılarına kariyer fırsatları sunmakta, sosyal çevrelerini genişletmelerine olanak tanımakta ve kişisel gelişimlerine katkıda bulunmaktadır. Bu yönüyle Badi, bir etkinlik platformundan öte, gençlere hem profesyonel hem de sosyal anlamda gelişim imkânı sunan kapsamlı bir yaşam alanıdır.
Sosyal Medyalarımız
Instagram hesabımız için tıklayınız!
LinkedIn hesabımız için tıklayınız!
X hesabımız için tıklayınız!
Youtube Kanalımız için tıklayınız!