Yapay Zeka Tabanlı Arama Motoru Gücü: Elasticsearch Relevance Engine’in Sırrı

Büyük Dil Modeli (Large Language Model) Nedir?

Büyük bir dil modeli (LLM), çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirebilen bir derin öğrenme algoritmasıdır. Büyük dil modelleri, dönüştürücü (transformer) modeller kullanır ve devasa veri setleriyle eğitilirler; bu yüzden “büyük” olarak adlandırılırlar. Bu sayede metin veya diğer içerikleri tanıyabilir, çevirebilir, tahmin edebilir veya oluşturabilirler.

 

Büyük dil modelleri, sinir ağları (NN’ler) olarak da bilinir ve insan beyninden esinlenerek tasarlanmış hesaplama sistemleridir. Bu sinir ağları, nöronlar gibi katmanlı düğüm ağları kullanarak çalışır.

 

Büyük dil modelleri, yapay zekâ (AI) uygulamalarına insan dillerini öğretmenin yanı sıra, protein yapılarının anlaşılması, yazılım kodu yazma gibi çeşitli görevleri yerine getirmek üzere de eğitilebilir. İnsan beyni gibi, büyük dil modelleri de önceden eğitilmeli ve ardından metin sınıflandırma, soru yanıtlama, belge özetleme ve metin oluşturma gibi sorunları çözmek için ince ayar yapılmalıdır. Bu problem çözme yetenekleri, sağlık, finans ve eğlence gibi alanlarda, çeviri, sohbet robotları, AI asistanları gibi çeşitli NLP uygulamalarında kullanılabilir.

 

Büyük dil modelleri ayrıca çok sayıda parametreye sahiptir; bu parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiklerini sakladığı bellekler gibidir. Bu parametreleri modelin bilgi bankası olarak düşünebilirsiniz.

Peki, Dönüştürücü Model Nedir?

Dönüştürücü model, büyük dil modellerinin en yaygın mimarisidir. Bir kodlayıcı (encoder) ve bir kod çözücüden (decoder) oluşur. Dönüştürücü model, veriyi işlemek için girdiyi parçalara (tokenlere) ayırır ve ardından bu parçalar arasındaki ilişkileri keşfetmek için matematiksel işlemler gerçekleştirir. Bu, bilgisayarın, aynı sorguyu alan bir insanın göreceği desenleri görmesini sağlar.

Dönüştürücü modeller, kendine dikkat (self-attention) mekanizmalarıyla çalışır. Bu mekanizma, modelin uzun kısa süreli bellek (LSTM) modelleri gibi geleneksel modellerden daha hızlı öğrenmesini sağlar. Kendine dikkat, dönüştürücü modelin bir dizinin farklı parçalarını veya bir cümlenin tüm bağlamını dikkate alarak tahminler yapabilmesini mümkün kılar.

Büyük Dil Modellerinin Temel Bileşenleri

Büyük dil modelleri, birden fazla sinir ağı katmanından oluşur. Bu katmanlar arasında yinelemeli (recurrent) katmanlar, ileri beslemeli (feedforward) katmanlar, gömme (embedding) katmanlar ve dikkat (attention) katmanları bulunur. Bu katmanlar, girdi metni işleyip çıktı içeriği oluşturmak için birlikte çalışır.

Gömme Katmanı: Bu katman, girdi metninden anlamları çıkarır. Büyük dil modelinin bu kısmı, metnin anlamsal ve dilbilgisel anlamını yakalayarak modelin bağlamı anlamasını sağlar.

İleri Beslemeli Katman (FFN): Bu katman, tamamen bağlantılı birkaç katmandan oluşur ve girdi anlamlarını dönüştürür. Bu dönüşüm, modelin daha yüksek düzeyde soyutlamalar yapmasını sağlar, yani kullanıcının metin girdisindeki niyetini anlamasına yardımcı olur.

Yinelemeli Katman: Bu katman, girdi metnindeki kelimeleri sıralı olarak yorumlar. Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkiyi yakalar ve anlamını ortaya çıkarır.

 

Dikkat Mekanizması: Bu mekanizma, dil modelinin girdi metninin göreve uygun olan belirli kısımlarına odaklanmasını sağlar. Bu katman, modelin en doğru çıktıları oluşturmasına yardımcı olur.

 

Üç Ana Büyük Dil Modeli Türü:

1. Genel veya Ham Dil Modelleri: Bu modeller, eğitim verilerindeki dili temel alarak bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Bu dil modelleri, bilgi erişim görevlerini yerine getirir.

 

2. Talimat Ayarlı Dil Modelleri: Bu modeller, girdi talimatlarına yanıt olarak tahminler yapmak üzere eğitilir. Bu sayede duygu analizi yapabilir, metin veya kod üretebilirler.

 

3. Diyalog Ayarlı Dil Modelleri: Bu modeller, bir sonraki yanıtı tahmin ederek diyalog kurmak üzere eğitilir. Chatbotlar veya sohbet tabanlı yapay zekâlar için idealdir.

 

Büyük dil modelleri, işte bu temel bileşenlerle büyüleyici görevleri yerine getirir ve dijital dünyamızı daha akıllı hale getirir!

 

Büyük Dil Modelleri ve Üretken Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?

Üretken Yapay Zeka (Generative AI), içerik oluşturabilen yapay zeka modellerini kapsayan genel bir terimdir. Üretken yapay zeka, metin, kod, resim, video ve müzik gibi çeşitli içerikler üretebilir. Midjourney, DALL-E ve ChatGPT, üretken yapay zeka örneklerindendir.

 

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models), metin üzerinde eğitilmiş ve metin tabanlı içerik üreten bir tür üretken yapay zekadır. ChatGPT, bu tür üretken metin yapay zekasına popüler bir örnektir.

 

Kısacası, tüm büyük dil modelleri birer üretken yapay zekadır. Ancak, üretken yapay zeka terimi, sadece metin değil, aynı zamanda kod, resim, video ve müzik de üretebilen geniş bir yapay zeka yelpazesini kapsar.

Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır? (devam)

 

Eğitim:

Büyük dil modelleri, Wikipedia, GitHub gibi sitelerden alınan geniş metin veri setleriyle önceden eğitilir. Bu veri setleri trilyonlarca kelime içerir ve kaliteleri dil modelinin performansını etkiler. Bu aşamada, büyük dil modeli gözetimsiz öğrenme yapar, yani belirli talimatlar olmadan verilen veri setlerini işler. Bu süreçte, model kelimelerin anlamlarını ve kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenir. Ayrıca, kelimeleri bağlamlarına göre ayırt etmeyi öğrenir. Örneğin, “right” kelimesinin “doğru” mu yoksa “solun zıttı” anlamına mı geldiğini anlamayı öğrenir.

 

İnce Ayar (Fine-tuning):

Büyük bir dil modelinin belirli bir görevi, örneğin çeviri yapmasını sağlamak için, o göreve yönelik ince ayar yapılması gerekir. İnce ayar, modelin belirli görevlerdeki performansını optimize eder.

 

Prompt-Tuning:

Prompt-tuning, ince ayara benzer bir işlev görür ve modeli belirli bir görevi yerine getirmek üzere eğitir. Bu, few-shot (az örnekle) veya zero-shot (örneksiz) prompting yoluyla yapılır. Bir prompt, büyük dil modeline verilen bir talimattır. Few-shot prompting, modelin çıktıları tahmin etmesi için örnekler kullanır. Örneğin, bir duygu analizi alıştırmasında, bir few-shot prompt şu şekilde olabilir:

 

Müşteri yorumu: Bu bitki çok güzel! Müşteri duygusu: pozitif

Müşteri yorumu: Bu bitki çok çirkin! Müşteri duygusu: negatif

 

Dil modeli, “hideous” (çirkin) kelimesinin anlamsal anlamını ve zıt bir örneğin sağlanmış olmasını anlayarak, ikinci örnekteki müşteri duygusunun “negatif” olduğunu kavrar.

 

Alternatif olarak, zero-shot prompting, dil modeline nasıl yanıt vereceğini öğretmek için örnekler kullanmaz. Bunun yerine, soruyu şu şekilde formüle eder: “‘This plant is so hideous’ cümlesindeki duygu…”. Bu, dil modelinin hangi görevi yerine getirmesi gerektiğini açıkça belirtir, ancak problem çözme örnekleri sağlamaz.

 

Bu şekilde, büyük dil modelleri eğitim ve ince ayar süreçleriyle güçlenir ve farklı görevlerde yüksek performans sergileyebilir.

 

Büyük Dil Modellerinin Kullanım Alanları

Büyük dil modelleri (LLM’ler), çeşitli amaçlar için kullanılabilir:

 

1. Bilgi Erişimi: Bing veya Google gibi arama motorlarını düşünün. Arama özelliğini kullandığınızda, büyük bir dil modeline dayanan bir sistem, sorgunuza yanıt olarak bilgi üretir. Bu sistem, bilgiyi bulur, özetler ve sohbet tarzında bir yanıt sunar.

 

2. Duygu Analizi: Doğal dil işleme uygulamaları olarak, büyük dil modelleri, şirketlerin metin verilerinin duygusal analizini yapmasına olanak tanır.

 

3. Metin Üretimi: Büyük dil modelleri, ChatGPT gibi üretken yapay zekâların arkasındadır ve girdilere dayalı metin üretebilirler. Örneğin, “Emily Dickinson tarzında palmiyeler hakkında bir şiir yaz” dediğinizde, size bir şiir yazabilirler.

 

4. Kod Üretimi: Metin üretimine benzer şekilde, kod üretimi de üretken yapay zekâ uygulamalarındandır. Büyük dil modelleri, desenleri anlayarak kod üretebilirler.

 

5. Chatbotlar ve Konuşma Yapay Zekâsı: Büyük dil modeller, sohbet robotları ve konuşma tabanlı yapay zekâ sistemlerinin temelini oluşturur. Bu sistemler, diyalog kurmak ve doğal dilde iletişim kurmak için büyük dil modellerine dayanır.

 

İşte büyük dil modelleri, bu alanlarda sunduğu güçlü yeteneklerle, dijital dünyamızı daha akıllı ve etkileşimli hale getiriyor.

Büyük Dil Modellerinin Sınırları ve Etik Konular

 

Her teknoloji gibi, büyük dil modellerinin de sınırları ve etik konuları vardır:

 

1. Güvenilirlik Sorunu: Büyük dil modelleri, çok çeşitli veri setleriyle eğitildikleri için, bazen yanlış veya yanıltıcı bilgi üretebilirler. Kullanıcılar, bu modellerin yanıtlarını her zaman doğrulama ihtiyacı hissederler.

 

2. Güvenlik Açıkları: Kötü niyetli aktörler, büyük dil modellerini istismar edebilir. Örneğin, bu modelleri sahte haber, spam veya propaganda üretmek için kullanabilirler. Bu nedenle, güvenlik ve güvenilirlik kontrolleri kritik önem taşır.

 

3. Etik İhlaller: Büyük dil modelleri, kullanıcıların kötü niyetli talimatlarına uygun içerik üretebilir. Bu, ayrımcılık, nefret söylemi veya yetişkinlere özgü içerik gibi etik ihlallere yol açabilir. Modellerin eğitimi sırasında bu tür risklerin azaltılması gerekir.

 

4. Mahremiyetin İhlali: Kullanıcıların kişisel verileri, büyük dil modellerinin eğitimi sırasında kullanılabilir. Bu, mahremiyet ihlallerine yol açabilir. Veri gizliliği ve güvenliği, bu modellerin geliştirilmesi sırasında önemli bir konu olmalıdır.

 

5. İşsizlik Endişeleri: Büyük dil modelleri, otomatikleştirilmiş içerik üretimi yoluyla, bazı meslekleri (örneğin serbest gazeteciler, yazarlar) tehdit edebilir. Bu tür teknolojik değişimlerin ekonomik ve toplumsal etkileri dikkate alınmalıdır.

 

6. Şeffaflık Eksikliği: Büyük dil modellerinin iç işleyişi, genel kullanıcılar için genellikle kapalıdır. Modellerin nasıl çalıştığı, hangi verilerle eğitildikleri ve ne tür yanlılıklara sahip oldukları konusunda şeffaflık sağlanmalıdır.

 

Bu sınırlar ve etik konular, büyük dil modellerinin uygun ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesi için önemlidir. Akademisyenler, endüstri ve politika yapıcılar, bu teknolojinin faydalarını en üst düzeye çıkarırken, olası zararları en aza indirmeye çalışmalıdır.

 

İleri Okuma İçin Öneriler:

– Nature dergisindeki “The state of artificial intelligence” makalesi

– “The Societal Implications of Language Models” adlı makale

– “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?” başlıklı makaleleri öneririm.

Elasticsearch Relevance Engine ve Yapay Zeka Destekli Arama Çözümleri

 

Elasticsearch, arama motorlarının en popüler ve güçlü örneklerinden biridir. Elasticsearch, arama ve analitik çözümleri sunan açık kaynaklı bir arama motorudur.

 

Elasticsearch Relevance Engine (Elasticsearch Önem Motoru), Elasticsearch’un en önemli bileşenlerinden biridir. Bu motor, kullanıcı sorgularını en iyi şekilde karşılayan içerikleri bulmak için gelişmiş algoritmalara sahiptir.

 

Relevance Engine, aşağıdaki başlıca işlevleri yerine getirir:

 

1. İçerik Puanlaması (Content Scoring): Elasticsearch, her belgenin önem derecesini belirlemek için karmaşık istatistiksel algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar, belge içeriği, meta verileri, kullanıcı etkileşimleri gibi faktörleri göz önüne alır.

 

2. Sıralama (Ranking): Relevance Engine, kullanıcı sorgularına en ilgili belgeleri en üstte gösterecek şekilde arama sonuçlarını sıralar. Bu, kullanıcı deneyimini optimize etmek için kritik bir adımdır.

 

3. Çok Boyutlu Arama (Multi-dimensional Search): Relevance Engine, coğrafi konum, zaman, fiyat gibi çoklu özelliklere göre arama yapma kabiliyetine sahiptir. Bu, kullanıcıların karmaşık sorguları etkin bir şekilde yanıtlamasına olanak tanır.

 

4. Personalizasyon (Personalization): Relevance Engine, kullanıcının arama geçmişi, tercihleri ve davranışları gibi verileri kullanarak kişiselleştirilmiş arama deneyimleri sunar.

 

Elasticsearch Relevance Engine’in güçlü özelliklerini, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ile birleştirerek, yapay zeka destekli gelişmiş arama çözümleri elde edilebilir:

 

1. Doğal Dil İşleme (NLP) Entegrasyonu: LLM’ler, kullanıcı sorgularındaki anlamı daha derinlemesine anlayabilir. Bu, kullanıcıların doğal dilli sorguları kullanmasına olanak tanır ve arama deneyimini geliştirir.

 

2. Semantik Arama: LLM’ler, belge içeriğindeki anlamsal ilişkileri kavrayarak, kullanıcının asıl niyetine uygun sonuçlar sunabilir. Bu, basit anahtar kelime aramalarının ötesine geçer.

 

3. Özetleme ve Soru-Cevaplama: LLM’ler, belgeleri özetleyebilir ve kullanıcı sorularına doğrudan yanıt verebilir. Bu, kullanıcıların arama sonuçlarını daha hızlı anlamasını sağlar.

 

4. Çok Modelli Arama: LLM’ler, metinlerin yanı sıra görüntü, video ve ses gibi çoklu veri türlerini de işleyebilir. Bu, arama deneyimini daha zengin hale getirir.

 

5. Öngörücü ve Önerici Arama: LLM’ler, kullanıcı davranışlarını ve tercihlerini anlayarak, proaktif arama önerileri sunabilir.

 

Elasticsearch Relevance Engine ve Büyük Dil Modelleri, güçlü bir kombinasyon oluşturarak, kullanıcı deneyimini optimize eden gelişmiş arama çözümleri sunar. Bu entegrasyon, arama motorlarının geleceğini şekillendirecek ve dijital dönüşümü hızlandıracaktır.

Kaynak:Linkedin/Sarav Asiye Yiğit