LLM Modelleri Nasıl Çalışır? Basit ve Net Anlatım 2025 Rehberi

LLM modelleri, günümüz yapay zekâ teknolojilerinin temelini oluşturan güçlü dil modelleridir. Bu modeller, insan benzeri metin üretme, anlamlandırma ve bağlama uygun yanıt verme gibi görevlerde olağanüstü bir başarı sağlar. Bu içerikte LLM modellerinin nasıl çalıştığını, hangi teknolojilere dayandığını ve arka plandaki matematiksel süreci herkesin anlayabileceği şekilde açıklıyoruz.

LLM Modelleri Nedir?

LLM modelleri (Large Language Models), milyarlarca kelimelik veri kümesiyle eğitilmiş büyük sinir ağlarıdır.
Bu modeller, dildeki örüntüleri öğrenerek metin üretme, analiz etme ve soruları yanıtlama yeteneğine ulaşır.
Örneğin GPT serisi, Llama ve Claude gibi popüler modeller, bu kategorinin en güçlü örneklerindendir.

LLM Modelleri Nasıl Çalışır?

LLM modellerinin çalışma prensibi birkaç temel bileşenden oluşur: tokenizasyon, embedding süreci, transformer mimarisi, self-attention mekanizması ve eğitim yöntemleri.
Bu başlıklar, bir LLM modelinin neden bu kadar etkili olduğunu anlamak için kritik önem taşır.

1. Tokenizasyon Süreci

LLM modelleri metni doğrudan anlamaz. İlk adım metni küçük parçalara ayırmaktır. Bu parçalara token denir. Tokenlar kelime, kelime parçası veya semboller olabilir.

"Yapay zekâ hızla gelişiyor." 
→ ["Yapay", "zek", "â", "hız", "la", "geliş", "iyor", "."]

Bu sayede model, diller arasındaki kelime yapılarındaki farklılıkları rahatça öğrenir.

2. Embedding – Tokenların Sayılara Dönüşmesi

Tokenlar sayı değildir; bu nedenle model içindeki işlemlerde kullanılabilmesi için matematiksel vektörlere dönüştürülür.
Bu vektörlere embedding denir. Embedding, kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini sayısal olarak temsil eder.

Örneğin:
“köpek” ve “kedi” vektörleri birbirine yakınken,
“masa” vektörü daha uzaktadır.

3. Transformer Mimarisi

Modern LLM modelleri, Transformer mimarisine dayanır. Transformer’ın sunduğu en önemli yenilik self-attention mekanizmasıdır.

Self-Attention Nedir?

Self-attention, modelin cümledeki kelimelerin birbirleri ile ilişkisini anlamasını sağlar.

"Ali kitabı Ayşe'ye verdi çünkü O okumak istiyordu."

Buradaki “O” zamiri için model, self-attention sayesinde bağlamı değerlendirerek doğru kişiyi tahmin etmeye çalışır.

4. Katmanlar (Layers) ve Derin Öğrenme

LLM modelleri genellikle onlarca hatta yüzlerce katmandan oluşur. Her katmanda model, dili daha derin seviyede öğrenir.
Katman sayısı arttıkça modelin kapasitesi de artar, ancak maliyet ve donanım gereksinimi yükselir.

5. Ön Eğitim (Pre-training) Süreci

LLM modellerinin gücünün büyük bölümü ön eğitim sürecinden gelir. Model, milyarlarca cümle üzerinden bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye çalışarak dilin yapısını öğrenir.

"Gökyüzü bugün çok ..." → "parlak"

Bu işlem milyonlarca kez tekrarlanarak model dilin derin ilişkilerini kavrar.

LLM Modelleri Cevapları Nasıl Üretir?

Bir kullanıcı modelle konuştuğunda süreç şu şekilde işler:

1. Girdi (prompt) tokenlara ayrılır.
2. Tokenlar embedding vektörlerine dönüştürülür.
3. Transformer katmanları üzerinden işlenir.
4. Model en olası kelimeyi hesaplar.
5. Sampling tekniği ile sonuç üretilir.

Sampling Teknikleri

• Greedy: En yüksek olasılıklı kelime seçilir.
• Top-k: En yüksek k olasılıklı kelime arasından seçim yapılır.
• Temperature: Cevapların yaratıcı veya daha kesin olmasını sağlar.

LLM Modellerinin Kullanım Alanları

• Blog ve içerik üretimi
• SEO optimizasyonu
• Çeviri ve metin analizleri
• Müşteri hizmetleri otomasyonu
• Sohbet botları geliştirme
• Görsel oluşturma prompt hazırlama
• Veri analizi ve özetleme

LLM Modellerinin Avantajları

• Dil bilgisi ve bağlam anlama başarısı yüksektir.
• Hızlı sonuç üretir.
• Çok çeşitli alanlarda kullanılabilir.
• İnsan benzeri metin üretir.

LLM Modellerinin Dezavantajları

• Hallucination (yanlış bilgi üretme) riski vardır.
• Eğitim maliyetleri yüksektir.
• Büyük donanım gerektirir.

Basit OpenAI Kullanım Örneği

import openai

openai.api_key = "API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "LLM modelleri nasıl çalışır?"}]
)

print(response.choices[0].message["content"])

LLM Modellerinde Parametre Sayısının Önemi

Bir LLM modelinin gücünü belirleyen en önemli faktörlerden biri parametre sayısıdır. Parametre, modelin öğrenilmiş bilgi kapasitesini temsil eder.
Parametre sayısı arttıkça modelin öğrenme kapasitesi, dil anlayışı ve bağlam çözümlemesi güçlenir.

Model	Parametre Sayısı	Güç
GPT-3	175 Milyar	Yüksek
Llama 2	70 Milyar	Orta-Yüksek
GPT-4	1+ Trilyon (tahmini)	Çok Yüksek

Bu tablo, LLM modelleri arasında kapasite farkının neden bu kadar yüksek olduğunu görsel olarak ifade eder. Daha yüksek parametre sayısı, genellikle daha iyi yanıt kalitesi anlamına gelir.

LLM Modellerinde Bellek (Memory) Nasıl Çalışır?

Kullanıcıların merak ettiği bir diğer konu, LLM modellerinin geçmiş konuşmaları nasıl “hatırladığıdır”.
Aslında modeller izin verilmedikçe uzun vadeli hafıza tutmaz. Sadece o anki oturum içinde verilen konuşmaları context window denilen alanda işler.

Context Window Nedir?

Context window, modelin aynı anda okuyabildiği toplam token sayısıdır.
Bu sayı modelden modele değişir:

• GPT-3.5 → 4.096 token
• GPT-4 → 32.000–128.000 token
• Claude → 200.000+ token

Context window ne kadar genişse, model geçmiş konuşmaları o kadar fazla hatırlayabilir.

LLM Modelleri Eğitiminde Kullanılan Veri Türleri

Bir LLM eğitim sürecinde genellikle şu veri türlerini kullanır:

• Kitap arşivleri → Felsefe, bilim, tarih
• Wikipedia → Yaygın bilgiler
• Web siteleri → Günlük dil, forumlar, bloglar
• Akademik makaleler → Teknik içerikler
• Kamu verisi → Açık kaynaklı çalışmalar

Bu geniş veri yelpazesi sayesinde LLM modelleri birçok farklı alanda uzman görünür.

LLM Modelleri İçin En Etkili Prompt Stratejileri

LLM modellerinden yüksek performans almak için doğru prompt tekniklerini bilmek gerekir. İşte en etkili yöntemler:

Rol verme tekniği

"Sen bir yapay zeka araştırmacısısın. Bana LLM modelleri hakkında teknik düzeyde bilgi ver."

Adım adım düşünme (Chain of Thought)

"Bu soruyu adım adım mantık yürüterek çöz: ... "

Format belirleme

"Bilgiyi tablo formatında ver."

Sınırlandırma

"Yanıtın 150 kelimeyi geçmesin."

Bu yöntemler sayesinde kullanıcılar LLM modelleri ile çok daha doğru sonuçlar alabilir.

LLM Modelleri ve RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG, bir LLM modelinin harici kaynaklardan bilgi alıp daha doğru yanıt üretmesini sağlayan bir yapıdır. Bu yöntem özellikle şirket içi bilgiler, PDF içerikleri ve özel veri setleri ile çalışmak için idealdir.

RAG Nasıl Çalışır?

1. Kullanıcı soruyu gönderir.
2. Soru vektör veritabanı ile eşleştirilir.
3. Alakalı belgeler seçilir.
4. Bu belgeler modele bağlam olarak verilir.
5. LLM daha doğru yanıt üretir.

RAG sistemi, özellikle müşteri hizmetleri, teknik dokümantasyon ve büyük şirket içeriklerinde hataları ciddi oranda azaltır.

LLM Modellerinin Geleceği

2025 ve sonrasında LLM modelleri şu alanlarda devrim yaratmaya devam edecek:

• Gerçek zamanlı internet bağlantısı
• Daha gelişmiş uzun hafıza yapıları
• Kişiye özel modeller
• Daha düşük maliyetli model eğitimi
• Karma modal (ses, görüntü, video) yapılar

Özellikle multimodal modeller kullanıcı deneyimini tamamen değiştirecek.

İç Bağlantı

Daha fazla yapay zeka rehberi ve eğitimi için bu sayfamızı ziyaret edebilirsiniz.

Dış Bağlantılar

Resmi AI araştırmaları için
OpenAI web sitesine göz atabilirsiniz.
Model geliştirme kütüphaneleri için
HuggingFace platformunu inceleyebilirsiniz.

Bu İçerikte Ne Öğrendik?

• LLM modelleri nedir ve nasıl çalışır?
• Tokenizasyon ve embedding süreçleri
• Transformer ve self-attention mimarisi
• Sampling yöntemleri
• Avantajlar ve dezavantajlar