• Buradasın

    LLM modeli nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LLM (Large Language Model) modeli, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleridir 12. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur:
    1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz kalır 23.
    2. Model Eğitimi: Veriler, modelin dil yapısını, kelime ilişkilerini ve cümle yapılarını öğrenebilmesi için derin öğrenme algoritmaları ile eğitilir 13. Bu süreçte, modelin bağlamına dayanarak metni tahmin etmeyi öğrendiği gözetimsiz görevler kullanılır 2.
    3. İnce Ayar: Model, daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesi ile daha fazla eğitilir 23. Bu, modelin bilgisini daraltarak belirli görevler için performansını artırır 2.
    4. Yanıt Üretimi: LLM, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirler ve anlamlı yanıtlar oluşturur 13.
    LLM modelleri, transformer mimarisini kullanarak bağlamı anlama ve akıcı metinler üretme konusunda başarılıdır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hwp.com.tr
        1
      2. azure.microsoft.com
        2
      3. roible.com
        3
      4. technopat.net
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    LLM nasıl ayarlanır?

    LLM (Large Language Model) ayarlamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model Seçimi: Görevinize uygun bir önceden eğitilmiş LLM seçin. 2. Veri Hazırlığı: Ayarlama yapacağınız LLM'nin girdi gereksinimlerine uygun olarak verilerinizi tokenize edin ve formatlayın. 3. Görev Tanımı: LLM'yi metin sınıflandırma, metin oluşturma veya soru cevaplama gibi belirli bir göreve ayarlayın. 4. Eğitim: Trainer sınıfını kullanarak LLM'yi eğitin, model, veri kümesi ve optimizatörü ayarlayın. 5. Değerlendirme ve Kaydetme: Eğitim tamamlandıktan sonra modeli bir doğrulama veri kümesinde değerlendirin ve beklentileri karşılıyorsanız modeli kaydedin.
    5 kaynak

    Llama ve LLM arasındaki fark nedir?

    Llama ve LLM (Büyük Dil Modeli) arasındaki fark şu şekildedir: - Llama, Meta AI tarafından geliştirilen bir büyük dil modelleri ailesidir. - LLM ise genel olarak, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek dilin karmaşık yapısını öğrenen ve tahminler yapan modelleri ifade eder.
    5 kaynak

    LLM açılımı nedir?

    LLM, iki farklı açılımın kısaltmasıdır: 1. Large Language Models (Büyük Dil Modelleri). 2. Hukuk Yüksek Lisansı (Master of Laws).
    5 kaynak

    LLM ince ayar nedir?

    LLM (büyük dil modeli) ince ayarı, önceden eğitilmiş bir dil modelini belirli bir veri seti veya görev üzerinde daha fazla eğiterek, modelin bilgisini belirli bir alana veya uygulamaya uyarlama sürecidir. İnce ayarın bazı faydaları: Uzmanlaşma: Modelin belirli alanlarda (tıp, hukuk, teknik gibi) uzmanlaşmasını sağlar. Göreve özel performans: Soru cevaplama veya özetleme gibi belirli görevlerdeki performansı iyileştirir. Yeni verilere uyum: Modellerin, orijinal eğitim setinde bulunmayan güncel veya alana özgü verilerden öğrenmesine olanak tanır. Kaynak verimliliği: Bir modeli sıfırdan eğitmekten daha verimlidir.
    5 kaynak

    LLM hangi alanlarda kullanılır?

    Large Language Models (LLM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi. Otomatik tamamlama.
    5 kaynak

    LLM ne işe yarar?

    LLM (Large Language Models), yani büyük dil modelleri, metin anlama ve oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek için dönüştürücü modeller kullanan derin öğrenme algoritmalarıdır. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi.
    5 kaynak

    LLM ve dil modeli arasındaki fark nedir?

    LLM (büyük dil modeli) ve dil modeli arasındaki temel fark, LLM'lerin daha spesifik görevlere odaklanan, büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük derin öğrenme modelleri olmasıdır. Dil modeli, doğal dili anlayabilen, üretebilen ve yanıtlayabilen yapay zekâ sistemlerine verilen addır. LLM'lerin bazı özellikleri: Çok yönlülük. Geniş bilgi tabanı. Hızlı uyarlanabilirlik. Bazı LLM örnekleri: GPT (OpenAI'ın geliştirdiği, ChatGPT'ye güç veren dil modeli ailesi); Gemini (Google'ın Gemini yapay zekâ aracına güç veren dil modeli ailesi); Claude (Anthropic'in araçlarına güç veren dil modeli ailesi); Llama (Meta'nın araçlarına güç veren dil modeli ailesi).
    5 kaynak