Büyük Dil Modelleri veya LLM’ler, milyarlarca parametreye sahip güçlü sinir ağlarıdır. Yarı denetimli öğrenme kullanılarak büyük miktarda metin verisiyle eğitilmişlerdir. Bu modeller, matematiksel akıl yürütme ve duygu analizi gibi görevleri yerine getirebilir, insan dilinin yapısını ve anlamını anlama yeteneklerini sergiler.
Karar ağaçları (Decision Tree) ve “Gradient Boosting” gibi geleneksel makine öğrenimi modelleri daha çok yapılandırılmış verilerle başa çıkma konusunda etkilidir, yani tablo şeklinde bulunan verilerle çalışırlar. Öte yandan, LLM’ler metin dosyaları gibi yapılandırılmamış verilerle çalışır.
LLM’ler, doğal dil anlama ve üretme görevlerinde mükemmel bir performans sergileyerek güçlü işleme ve insan dilinde üretme yetenekleri sunar. Ancak, geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, yapılandırılmış verilerle başa çıkma, görüntü analizi veya kümeleme konularında etkili değillerdir.
LLM hangi alanlarda kullanılabilir?
- Doğal Dil İşleme (NLP): LLM’ler, doğal dil anlama ve doğal dil üretme görevlerinde olağanüstü performans sergiler. Metin tabanlı işlemlerde, metin oluşturmada ve dil anlama görevlerinde yaygın olarak kullanılır.
- Makine Çevirisi: LLM’ler, çeviri yapma konusunda etkili bir şekilde kullanılır. Büyük miktarda çok dil verisiyle eğitildikleri için çeşitli diller arasında çeviri yapabilirler.
- Metin Tabanlı Soru Cevaplama: Metin tabanlı soru cevaplama sistemlerinde kullanılır. Kullanıcıların doğal dilde sorular sormasına ve metin belgelerinden anlamlı cevaplar üretmelerine yardımcı olabilirler.
- Duygu Analizi: Metinlerdeki duyguları anlamak ve analiz etmek için kullanılır. Bu, müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya yorumlarını ve diğer metin tabanlı içerikleri değerlendirmek için kullanılabilir.
- İçerik Oluşturma ve Yazı: Özgün makaleler, blog gönderileri veya reklam metinleri gibi çeşitli içerikleri otomatik olarak oluşturmak için kullanılabilir.
- Finansal Analiz: Finansal raporlar, haberler ve diğer finansal metinleri analiz ederek piyasa trendleri ve olayları hakkında iç görü sağlamak için kullanılabilir.
- Sağlık Sektörü: Tıbbi literatürü analiz ederek hastalıklar, tedaviler ve ilaçlar hakkında bilgi sağlamak için LLM’ler kullanılabilir.
- Eğitim: Öğrencilere özel sorular sorma, öğrenme materyalleri oluşturma veya öğrenci performansını değerlendirme gibi eğitim uygulamalarında kullanılabilir.
- Hukuk Sektörü: Hukuki belgeleri analiz ederek hukukla ilgili sorulara yanıt bulma veya hukuki durumları değerlendirme konusunda LLM’ler kullanılabilir.
İşletmeler LLM’leri Nasıl Kullanabilir?
Sanal Asistanlar LLM destekli sohbet robotları, işletmelerin çalışanlarının çalışma saatlerini optimize etmelerine ve potansiyel olarak maliyetleri azaltmalarına yardımcı olabilir. Bu sohbet robotları, rutin görevleri ele alarak çalışanları daha karmaşık ve stratejik işlere yönlendirir. Örneğin, IBM Watson Assistant, müşteri ilişkilerine odaklanan bir konuşma yapay zeka platformudur. Makine öğrenimini kullanarak soruları analiz eder, kullanıcıları sohbet yoluyla yönlendirir ve gerektiğinde bir insan temsilcisine aktarabilir. Ayrıca, 24/7 erişim sağlanır.
Sahtecilik Tespiti LLM’ler, alarm tetikleyen desenleri tanıyarak sahtecilik tespitini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Verimliliği, ölçeklenebilirliği ve makine öğrenimi yetenekleği, LLM’yi işletmeler için çekici kılmaktadır.
Çeviri Hepimizin bilip kullandığı Google Translate, metin ve konuşmalarda otomatik çeviriler sunmak için LLM’yi kullanır. Zamanla, geniş çokdilli metin verilerini ve gelişmiş sinir ağı algoritmalarını kullanarak doğruluğunu artırmıştır.
Duygu Analizi Sosyal medya yönetimi ve müşteri etkileşimi platformu olan Sprinklr, duygu analizi için büyük dil modellerini kullanır. Bu, işletmelerin marka veya ürünleri hakkındaki tartışmaları sosyal medyada takip etmelerine ve yanıtlamalarına yardımcı olur. Sprinklr’ın platformu, sosyal medya verilerini analiz ederek duygu eğilimlerini belirler ve müşteri davranışı ve tercihleri konusunda içgörüler sunar.
Veri Analitiği İçin LLM’lerin Sınırlamaları
Büyük Dil Modelleri’ni (LLM) kullanmak, veri analitiği için zorlukları beraberinde getirir. Bunlardan birincisi, birçok GPU’nun paralel çalışmasının önemli güç tüketimi nedeniyle, LLM’leri eğitme ve çalıştırma sürecinde ortaya çıkan yüksek maliyettir. Ayrıca, LLM’ler genellikle “siyah kutu” olarak görülür, yani neden belirli çıktıları ürettiklerini anlamak zordur.
LLM’lerin bir başka sorunu, doğal dil üretme odaklı olmaları ve bu nedenle doğru bilgi üretme zorunluluğunun olmamasıdır. Bu durum, LLM’lerin ikna edici ancak gerçek dışı içerik üretebileceği bir olgu olan “hayal” durumuna yol açabilir.
Ayrıca, LLM’ler geniş internet metin kaynakları üzerinde eğitildikleri için toplumsal ve coğrafi önyargılar taşıyabilirler. Birçok satıcı, maliyetleri azaltmak için OpenAI gibi üçüncü taraf API’leri tercih eder, bu da bilgilerin dünya genelindeki sunucularda işlenip depolanmasına neden olabilir.
kaynak: https://www.marktechpost.com/2023/09/11/llms-and-data-analysis-how-ai-is-making-sense-of-big-data-for-business-insights/