Bir dil modeli, bir kelimenin kendinden bir sonraki kelimenin ne olabileceğine dair tahminler yapmak için kullanılabilir. Dil modelleri bunun dışında metin üretebilme amacı ile kullanılabilmektedir. Bir dil modeli belli bir konuda yeni bir makale yazmak amacı ile de işe yarayabilmektedir. Büyük ölçekli olan doğal dil verileri kullanılarak da dil modelleri eğitilebilmektedir. Bu veriler makaleler, metin belgeleri, kitaplar ya da internet sayfaları gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilmektedir.
Kısaca LLM, İngilizce Large Language Model ifadesinin baş harflerinden oluşmaktadır. Geniş dil modeli ya da büyük dil modeli, genel hedefli olarak dili anlama ve dil üretme yetisi ile öne çıkmakta olan bir yapay zeka dil modelidir. Geniş Dil Modelleri ya da Türkçe kısaltma ile GDM’ler bu yetileri eğitimleri esnasında milyarlarca parametreyi öğrenebilmek adına niceliksel olarak büyük miktarlarda veri kullanarak kazanırlar.
GDM’ler öz bağlanımlı dil modelleridir. Bu da bir tür rastgele süreci temsil etmektedir ve bu yönü ile ekonomi, davranış, doğa gibi farklı alanlarda zaman içinde değişen belli süreçleri tanımlar. Bir giriş metni alınır ve bir sonraki belirteci ya da sözcüğü birkaç kez tekrar ederek tahmin etmeye çalışır. İnsan dili derlemesinde bulunan söz bilim, ontoloji, anlam bilim hakkında somurt bilgi edinmeyi sağlayan GDM’ler aynı zamanda derlemelerde yer alan hataları ve yapılan yargıları da öğrenebildikleri kabul edilmektedir.
GDM’lerin veri gizliliği ve telif hakkı ihlalleri konusunda taşıdığı bazı riskler de bulunmaktadır. Ayrıca karbon ayak izi ve enerji tüketimi gibi çeşitli olumsuz çevre etkileri de risk alanları içindedir. Bunun dışında yanlış bilgi üretme potansiyeli de bulunabilen büyük dil modellerinde dil modeli tarafından öğrenilmiş olan önyargıların sonuçlara yansıması da söz konusu olabilmektedir. Oldukça geniş bir alanda uygulanabilen geniş dil modelleri başat olarak şu alanlarda kullanılmaktadır:
Büyük Dil Modeli’nin bir çalışma prensibi bulunmaktadır. Yapay zeka eğitimi ile bu alanda yer alan LLM’ler, karışık örüntüleri tanıyabilmek için büyük boyutlardaki veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olan algoritmaları kullanan derin öğrenme adı ile bilinen özel tasarlanmış bir makine öğrenmesinin alt kümeleridir. Çok modlu modelleri ile GDM’lerin birleşmesi, işitsel, görsel, metinler veriler ile bütünleşik yapay zeka sistemlerinin meydana gelmesini sağlarlar.
Yapay zeka ile ilişkili olarak çalışan büyük dil modeli, yapay zeka ile en alt taban katmanında yer alan bir üst teknoloji gibi ilişkilendirilebilir. Büyük dil modeli uygulamalarında metin aranır, çevrilir, özetlenir. Sorulara yanıt verilir, metin, müzik, resim ve yazılım kodu da dahil olacak şekilde yeni içerikler oluşturulabilir.
Büyük dil modelleri, nöral ağlar gibi hesaplamalı modeller üzerinde çalışmaktadır. Bu yapıya göre sinyallerin hızlı paralel bir şekilde işlenmesi sağlanır. Böylece derin öğrenme ve örüntü tanıma geliştirilir. LLM’lerin asıl atılımları onların dikkat mekanizmalarından kaynaklanmaktadır. Çok fazla sayıda veri kümesi parametrelerinin anlam analizlerinde kullandıkları belli bağlamlarda kelimelerin anlamlarını ifade edebilmek için çalışırlar.