1. Soru: Tokenizasyon neyi içerir ve LLM’ler için neden kritik öneme sahiptir?
Cevap:
Tokenizasyon; metni, kelime, alt-kelime veya karakter gibi daha küçük birimlere (token’lere) bölme işlemidir. Örneğin “artificial” kelimesi “art,” “ific” ve “ial” olarak ayrılabilir. LLM’ler girdi olarak ham metin değil, bu token’ların sayısal temsillerini işler. Tokenizasyon, çeşitli dilleri yönetmeyi, nadir ya da bilinmeyen kelimelerle başa çıkmayı ve sözlük boyutunu optimize etmeyi sağlayarak hesaplama verimliliğini ve model performansını artırır.
2. Soru: Transformer modellerinde dikkat (attention) mekanizması nasıl çalışır?
Cevap:
Dikkat mekanizması, bir dizideki hangi token’ların önemli olduğuna ağırlık vererek işlem yapmayı sağlar. Sorgu (query), anahtar (key) ve değer (value) vektörleri arasındaki benzerlik puanlarını, örneğin nokta çarpımı ile hesaplayarak, ilgili token’lara odaklanır. “The cat chased the mouse” cümlesinde “mouse” ile “chased” kelimeleri arasındaki bağlantıyı kurmak için bu mekanizma kullanılır ve böylece bağlam daha doğru anlaşılır.
3. Soru: LLM’lerde bağlam penceresi (context window) nedir ve neden önemlidir?
Cevap:
Bağlam penceresi, bir LLM’nin aynı anda işleyebildiği token sayısını ifade eder; modelin “hafızasını” belirler. Örneğin 32.000 token’lık bir pencere, özetleme gibi görevlerde daha uzun metinleri tek seferde ele almayı sağlar ancak hesaplama maliyetini artırır. Pencere boyutu ile verimlilik arasında doğru denge kurmak kritik önemdedir.
4. Soru: LoRA ile QLoRA arasındaki fark nedir?
Cevap:
LoRA (Low-Rank Adaptation), modele düşük mertebeden matrisler ekleyerek bellek kullanımını minimize eden ince ayar (fine-tuning) yöntemidir. QLoRA ise bu yaklaşıma 4-bit’lik kuantizasyon ekleyerek bellek kullanımını daha da azaltır. Böylece 70 milyar parametreli bir modeli tek bir GPU’da ince ayar yapmak mümkün olur.
5. Soru: Beam search, greedy decoding’e kıyasla metin üretimini nasıl iyileştirir?
Cevap:
Beam search, her adımda en olası k aday (beam) dizisini tutarken, greedy decoding sadece en olası tek kelimeyi seçer. Örneğin k=5 ile çalıştığınızda, metin üretiminde hem olasılık hem de çeşitlilik dengelenerek daha tutarlı çıktılar elde edilir.
6. Soru: Sıcaklık (temperature) hyperparametresi LLM çıktısını nasıl kontrol eder?
Cevap:
Sıcaklık, token seçiminin rastgeleliğini ayarlar. Düşük sıcaklık (ör. 0.3) yüksek olasılıklı token’ları öne çıkarırken, yüksek sıcaklık (ör. 1.5) dağılımı yumuşatarak daha çeşitli çıktılar üretir. Örneğin 0.8 değeri, yaratıcılık ve tutarlılık arasında iyi bir denge kurar.
7. Soru: Maskelenmiş dil modellemesi (MLM) nedir ve ön eğitimde nasıl fayda sağlar?
Cevap:
Maskelenmiş dil modellemesi, rastgele token’ları gizleyip modelin bunları bağlamdan tahmin etmesini sağlar. BERT gibi modellerde kullanılan bu yaklaşım, iki yönlü bağlam anlayışını güçlendirerek duygu analizi veya soru-cevap gibi görevlerde başarıyı artırır.
8. Soru: Sıra-sekans (Seq2Seq) modelleri nedir, nerelerde uygulanır?
Cevap:
Seq2Seq modelleri, bir girdi dizisini (örneğin İngilizce) başka bir diziye (örneğin İspanyolca) dönüştürür. Bir kodlayıcı (encoder) girişi işler, bir çözücü (decoder) ise çıktıyı üretir. Makine çevirisi, metin özetleme ve sohbet botları gibi değişken uzunluktaki girdiler-çıktılar için idealdir.
9. Soru: Otoregresif ile maskelenmiş modeller LLM eğitiminde nasıl farklılaşır?
Cevap:
Otoregresif modeller (GPT gibi), önceki token’lara dayanarak sırayla tahmin yapar ve metin tamamlama görevlerinde güçlüdür. Maskelenmiş modeller (BERT gibi), gizlenmiş token’ları iki yönlü bağlamdan tahmin eder ve sınıflandırma gibi anlama görevlerinde üstündür.
10. Soru: Gömüler (embeddings) nedir ve LLM’lerde nasıl başlatılır?
Cevap:
Gömüler, token’ları sürekli bir uzayda yoğun vektörler olarak temsil eder. Genellikle rastgele veya GloVe gibi önceden eğitilmiş modellerle başlatılır, sonra eğitim sırasında incelenerek ince ayar yapılır. Örneğin “dog” gömüsü, evcil hayvan bağlamında gelişerek model doğruluğunu artırır.
11. Soru: Sonraki cümle tahmini (NSP) nedir ve LLM’leri nasıl güçlendirir?
Cevap:
NSP, iki cümlenin ardışık mı yoksa alakasız mı olduğunu sınıflandırmayı öğretir. BERT ön eğitiminde %50 pozitif (%50 negatif) eşleştirme kullanılır. Bu, diyalog sistemleri veya belge özetleme gibi görevlerde cümleler arası ilişkileri kavramayı geliştirir.
12. Soru: Top-k ile top-p (nükleus) örnekleme farkı nedir?
Cevap:
Top-k, en olası k token’ı (ör. k=20) rastgele seçime dahil eder. Top-p, kümülatif olasılığı p (ör. 0.95) aşan token’ları dinamik olarak belirler. Top-p, duruma uyum sağlayarak yaratıcı fakat tutarlı çıktılar üretir.
13. Soru: Prompt engineering neden LLM performansı için kritik?
Cevap:
Prompt engineering, LLM’ye net ve doğru girdiler sunarak istenen çıktıyı elde etmeyi sağlar. Örneğin “Bu makaleyi 100 kelimeyle özetle” ifadesi, belirsiz bir talebe göre çok daha alakalı sonuç üretir ve özellikle sıfır-öğrenme (zero-shot) veya az-öğrenme (few-shot) senaryolarında etkilidir.
14. Soru: İnce ayar sırasında felaket unutmayı (catastrophic forgetting) önlemek nasıl mümkün?
Cevap:
Felaket unutmayı azaltma yöntemleri:
-
Rehearsal: Eski ve yeni verileri karıştırarak eğitim.
-
Elastic Weight Consolidation: Önemli ağırlıkları koruma.
-
Modüler Mimari: Görev-özgü modüller ekleyerek temel bilgiyi koruma.
15. Soru: Model distilasyonu nedir ve LLM’lere nasıl fayda sağlar?
Cevap:
Distilasyon, daha büyük “öğretmen” modelin çıktısını “öğrenci” modeliyle yumuşak olasılıklar üzerinden eşleştirerek öğrenmesini sağlar. Bu, bellek ve hesaplama gereksinimlerini azaltırken yakın-öğretmen performansı korur; mobil ve gerçek-zamanlı uygulamalar için idealdir.
16. Soru: LLM’ler nadir veya sözlük dışı (OOV) kelimelerle nasıl başa çıkar?
Cevap:
BPE (Byte-Pair Encoding) gibi alt-kelime tokenizasyonu kullanarak OOV kelimeleri bilinen alt-birimlere böler. Örneğin “cryptocurrency” “crypto” ve “currency” olarak ayrılarak nadir veya yeni kelimeler işlem başarısı düşmeden işlenir.
17. Soru: Transformer’lar geleneksel Seq2Seq modellerine nasıl avantaj sağlar?
Cevap:
-
Paralel İşleme: Öz
dikkat sayesinde sıralamaya bağlı olmadan işlem.
-
Uzağaşımlı Bağlantılar: Dikkat, uzak token ilişkilerini yakalar.
-
Pozisyon Kodlamaları: Dizi sırasını korur.
Bu özellikler çeviri gibi görevlerde ölçeklenebilirliği ve performansı artırır.
18. Soru: Aşırı öğrenme (overfitting) nedir ve nasıl önlenir?
Cevap:
Overfitting, modelin eğitim verisini ezberleyip genelleme yapamaması durumudur. Önleyici yöntemler:
-
Regülasyon: L1/L2 ceza terimleri.
-
Dropout: Eğitim sırasında rastgele bağlantıları devre dışı bırakma.
-
Erken Durdurma: Doğrulama performansı düşmeye başladığında eğitimi durdurma.
19. Soru: Üretici (generative) ve ayırt edici (discriminative) modeller NLP’de nasıl farklılaşır?
Cevap:
-
Generative: Ortak olasılıkları modelleyerek yeni veri (metin, görüntü) üretir (GPT gibi).
-
Discriminative: Koşullu olasılıkları modelleyerek sınıflandırma yapar (BERT gibi).
20. Soru: GPT-4, GPT-3’ten hangi özellikler ve uygulamalar açısından ayrılır?
Cevap:
-
Multimodal Girdi: Metin ve görsel işleyebilme.
-
Geniş Bağlam: 25.000 token vs. GPT-3’ün 4.096 token’ı.
-
Artırılmış Doğruluk: İnce ayar ve tutarlılık iyileştirmeleri.
Bu yenilikler, görsel soru-cevap ve karmaşık diyaloglarda güçlü performans sunar.