Büyük dil modellerinin (LLM'lerin) nasıl eğitildiğini ve çalıştığını bir junior geliştiriciye anlatır gibi açıklayabilirim. Yapay sinir ağı terimlerini kullanarak adım adım ilerleyelim:
Yapay Sinir Ağı Yapısı: LLM'ler, çok katmanlı yapay sinir ağlarından oluşur. Bu ağlar, giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanı içerir. Her katman, nöronlar (veya düğümler) ve bu nöronlar arasındaki bağlantılardan oluşur.
Transformer Mimarisi: ChatGPT, Claude ve Gemini gibi modern LLM'ler genellikle "Transformer" adı verilen bir mimari kullanır. Bu mimari, özellikle dikkat mekanizması (attention mechanism) sayesinde uzun mesafeli bağlamları daha iyi yakalayabilir.
Dikkat Mekanizması: Dikkat mekanizması, modelin giriş dizisindeki farklı kelimelere veya tokenlere farklı ağırlıklar vermesini sağlar. Bu, modelin bağlamı daha iyi anlamasına yardımcı olur.
Ön Eğitim: LLM'ler önce büyük miktarda metin verisi üzerinde öz-denetimli öğrenme (self-supervised learning) ile ön eğitim alır. Bu aşamada model, verilen bir bağlamda sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir.
İleri Yayılım (Forward Propagation): Eğitim sırasında, giriş verileri ağ boyunca ileri doğru yayılır. Her nöron, gelen verileri ağırlıklarla çarpar, toplar ve bir aktivasyon fonksiyonundan geçirir (örneğin ReLU veya sigmoid).
Geri Yayılım (Backpropagation): Model bir tahmin yaptıktan sonra, gerçek çıktı ile tahmin arasındaki fark (kayıp) hesaplanır. Bu kayıp, ağ boyunca geriye doğru yayılır ve her ağırlığın bu kayba olan katkısı hesaplanır.
Gradyan İnişi (Gradient Descent): Hesaplanan gradyanlar kullanılarak model parametreleri (ağırlıklar ve biaslar) güncellenir. Bu, modelin performansını kademeli olarak iyileştirir.
Düzenlileştirme (Regularization): Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için dropout, L1/L2 düzenlileştirme gibi teknikler kullanılır.
İnce Ayar (Fine-tuning): Ön eğitimden sonra, model genellikle belirli görevler için ince ayar yapılır. Bu aşamada, daha küçük ve özelleştirilmiş veri setleri kullanılır.
Çıkarım (Inference): Eğitim tamamlandıktan sonra, model yeni girdiler alarak çıkarım yapar. Giriş tokenleri kodlanır, model üzerinden geçirilir ve çıktı tokenleri oluşturulur.
Bellek ve Hesaplama: LLM'ler milyarlarca parametre içerebilir ve büyük miktarda bellek ve hesaplama gücü gerektirir. Genellikle dağıtılmış sistemler ve GPU'lar kullanılarak eğitilir ve çalıştırılır.
Tokenizasyon: Metin girişi, model tarafından işlenebilecek token dizilerine dönüştürülür. Her token, modelin "kelime dağarcığındaki" bir öğeyi temsil eder.
Bu, LLM'lerin nasıl eğitildiği ve çalıştığına dair genel bir bakıştır. Tabii ki, her modelin kendi özel detayları ve iyileştirmeleri olabilir.