M

MLOG

Türkçe

Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) ve onlara güç veren Transformer mimarisini, tarihçesini, mekanizmalarını ve uygulamalarını kapsayan kapsamlı bir inceleme.

Büyük Dil Modelleri: Transformer Mimarisi Ortaya Çıkıyor

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models - LLM'ler), Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) alanında devrim yaratarak makinelerin insan dilini benzeri görülmemiş şekillerde anlamasını, üretmesini ve etkileşim kurmasını sağlamıştır. Bu güçlü modellerin kalbinde, önceki diziden diziye modellerin sınırlamalarının üstesinden gelen çığır açıcı bir yenilik olan Transformer mimarisi yatmaktadır. Bu makale, Transformer mimarisinin karmaşıklıklarına derinlemesine bir bakış sunarak tarihini, temel bileşenlerini ve yapay zeka dünyasındaki etkisini incelemektedir.

Diziden Diziye Modellerin Yükselişi

Transformer'dan önce, Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN'ler) ve bunların LSTM (Long Short-Term Memory - Uzun Kısa Süreli Bellek) ve GRU (Gated Recurrent Units - Geçitli Tekrarlayan Birimler) gibi varyantları, diziden diziye görevler için baskın mimarilerdi. Bu modeller, girdi dizilerini tek tek işler ve geçmiş hakkındaki bilgileri yakalayan bir gizli durumu (hidden state) sürdürürdü. Ancak RNN'ler çeşitli sınırlamalardan muzdaripti:

Transformer: Bir Paradigma Kayması

2017'de, Google Brain'deki bir araştırma ekibi, "Attention is All You Need" (Dikkat İhtiyacınız Olan Tek Şeydir) adlı ufuk açıcı makalelerinde Transformer mimarisini tanıttı. Transformer, tekrarlamayı (recurrence) tamamen terk etti ve girdi dizisinin farklı bölümleri arasındaki ilişkileri yakalamak için yalnızca dikkat mekanizmasına (attention mechanism) güvendi. Bu devrim niteliğindeki yaklaşım birçok avantaj sundu:

Transformer'ın Temel Bileşenleri

Transformer mimarisi, metni işlemek ve üretmek için birlikte çalışan birkaç temel bileşenden oluşur. Bu bileşenler şunları içerir:

1. Girdi Gömme (Input Embedding)

Girdi dizisi önce bir gömme katmanı (embedding layer) kullanılarak yoğun vektörler dizisine dönüştürülür. Her kelime veya alt kelime parçacığı, anlamsal anlamını yakalayan yüksek boyutlu bir vektör temsiline eşlenir. Örneğin, "kral" kelimesi, "kraliçe" ve "hükümdar" kelimelerinin vektörlerine yakın bir vektörle temsil edilebilir.

2. Konumsal Kodlama (Positional Encoding)

Transformer tekrarlamaya dayanmadığı için, dizideki her kelimenin konumunu kodlamak için bir mekanizmaya ihtiyaç duyar. Bu, her kelime gömmesine dizideki konumunu temsil eden bir vektör ekleyen konumsal kodlama (positional encoding) ile sağlanır. Bu konumsal gömmeler genellikle farklı frekanslardaki sinüs ve kosinüs fonksiyonlarına dayanır. Örneğin, cümledeki ilk kelime, ikinci kelimeden farklı bir konumsal kodlamaya sahip olabilir ve bu böyle devam eder.

3. Kodlayıcı (Encoder)

Kodlayıcı, girdi dizisini işlemekten ve her kelimenin bağlamsallaştırılmış bir temsilini oluşturmaktan sorumludur. Birden çok özdeş blok katmanından oluşur. Her blok iki alt katman içerir:

Bu alt katmanların her birini bir artık bağlantı (residual connection) ve katman normalizasyonu (layer normalization) izler. Artık bağlantı, kaybolan gradyan problemini hafifletmeye yardımcı olurken, katman normalizasyonu eğitimin stabilize olmasına yardımcı olur.

4. Kod Çözücü (Decoder)

Kod çözücü, kodlayıcı tarafından üretilen bağlamsallaştırılmış temsiller verildiğinde çıktı dizisini oluşturmaktan sorumludur. O da birden çok özdeş blok katmanından oluşur. Her blok üç alt katman içerir:

Kodlayıcıda olduğu gibi, bu alt katmanların her birini bir artık bağlantı ve katman normalizasyonu izler.

5. Çıktı Katmanı

Kod çözücünün son katmanı, bir doğrusal katman ve ardından bir softmax aktivasyon fonksiyonudur. Bu katman, sözlükteki tüm olası kelimeler üzerinde bir olasılık dağılımı çıktısı verir. En yüksek olasılığa sahip kelime, çıktı dizisindeki bir sonraki kelime olarak seçilir.

Dikkat Mekanizması: Transformer'ın Başarısının Anahtarı

Dikkat mekanizması, Transformer mimarisinin temel yeniliğidir. Modelin her kelimeyi işlerken girdi dizisinin en ilgili kısımlarına odaklanmasını sağlar. Dikkat mekanizması, her kelimenin dizideki diğer kelimelere ne kadar dikkat etmesi gerektiğini belirten bir dizi dikkat ağırlığı hesaplayarak çalışır.

Dikkat ağırlıkları aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

Burada:

Sorgular, anahtarlar ve değerler, hepsi girdi gömmelerinden türetilir. Sorgular, dikkat edilen kelimeleri temsil eder; anahtarlar, dikkat eden kelimeleri temsil eder; ve değerler, dikkat edilen bilgiyi temsil eder. Dikkat ağırlıkları, sorguların ve anahtarların nokta çarpımını alıp sonucu anahtarların boyutunun kareköküne bölerek ve ardından softmax fonksiyonunu uygulayarak hesaplanır. Softmax fonksiyonu, dikkat ağırlıklarının toplamının 1 olmasını sağlar. Dikkat ağırlıkları daha sonra değerlerle çarpılarak, kelimenin bağlamsallaştırılmış temsilini oluşturan değerlerin ağırlıklı toplamı üretilir.

Çok Başlı Dikkat (Multi-Head Attention)

Transformer, çok başlı dikkat kullanır, bu da dikkat mekanizmasının paralel olarak birden çok kez uygulandığı ve her başın farklı dikkat kalıpları öğrendiği anlamına gelir. Bu, modelin girdi dizisindeki kelimeler arasında farklı türdeki ilişkileri yakalamasını sağlar. Örneğin, bir baş sentaktik ilişkileri öğrenirken, başka bir baş semantik ilişkileri öğrenmeye odaklanabilir.

Çoklu dikkat başlarının çıktıları birleştirilir ve ardından kelimenin son bağlamsallaştırılmış temsilini üretmek için bir doğrusal katmandan geçirilir.

Transformer Tabanlı BDM'lerin Uygulamaları

Transformer mimarisi, çok çeşitli NLP görevlerinde en son teknoloji sonuçlar elde eden güçlü BDM'lerin geliştirilmesini sağlamıştır. Transformer tabanlı BDM'lerin en dikkat çekici uygulamalarından bazıları şunlardır:

BDM'lerin etkisi bu özel uygulamaların çok ötesine uzanmaktadır. Ayrıca ilaç keşfi, malzeme bilimi ve finansal modelleme gibi alanlarda da kullanılmakta, bu da onların çok yönlülüğünü ve yenilik potansiyelini göstermektedir.

Transformer Tabanlı Model Örnekleri

Birçok önde gelen BDM, Transformer mimarisine dayanmaktadır. İşte birkaç önemli örnek:

Zorluklar ve Gelecek Yönelimler

Transformer tabanlı BDM'ler dikkat çekici ilerlemeler kaydetmiş olsa da, birkaç zorlukla da karşı karşıyadırlar:

Transformer tabanlı BDM'ler alanındaki gelecekteki araştırma yönelimleri şunları içerir:

Sonuç

Transformer mimarisi, NLP alanında devrim yaratarak, insan dilini benzeri görülmemiş şekillerde anlayabilen, üretebilen ve etkileşim kurabilen güçlü BDM'lerin geliştirilmesini sağlamıştır. Zorluklar devam etse de, Transformer, çeşitli endüstrileri ve hayatımızın yönlerini dönüştürme potansiyeline sahip yeni bir yapay zeka destekli dil teknolojileri çağının yolunu açmıştır. Araştırmalar ilerlemeye devam ettikçe, önümüzdeki yıllarda daha da dikkat çekici yenilikler görmeyi, dil modellerinin ve dünya çapındaki uygulamalarının tam potansiyelini ortaya çıkarmayı bekleyebiliriz. BDM'lerin etkisi küresel olarak hissedilecek, iletişim kurma, öğrenme ve teknoloji ile etkileşim kurma şeklimizi etkileyecektir.