BLOG

TURBOARD ile Büyük Dil Modellerinin Optimizasyonu ve Pratik Uygulamaları

2017'de yayınlanan ilk makalenin ardından Büyük Dil Modelleri (LLMs), yapay zekâ dünyasında devrimsel bir dönüşüm başlattı. Bilimsel ve teknik çevrelerden çıkıp OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3, Mistral AI tarafından geliştirilen Mistral ve Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini gibi modellerle geniş kitlelerce kullanılır hale geldi. Büyük Dil Modelleri, müşteri hizmetlerini iyileştirmek için sohbet botlarını kullanmaktan, içerik oluşturmayı otomatikleştirmeye kadar işletmelerin çalışma şeklini hızla değiştirmektedir.

Bu modeller, veri işleme ve görselleştirmeyi önemli ölçüde kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Ancak oldukça yeni olmaları nedeniyle, birçok İş Zekası (BI) platformu henüz Büyük Dil Modellerini tam olarak entegre etmemiştir, cloud ya da özel veritabanları dışında gerçek bir entegrasyon henüz bilinmemektedir. Potansiyel uygulamalar bu kadar genişken, birçok işletme bu modelleri kendilerine özgü ihtiyaçlar için en iyi nasıl kullanabileceklerini hâlen araştırmaktadır.

Yenilikçi bir iş zekası yazılımı olarak, kullanıcı deneyimini ve operasyonel verimliliği artırmak için Büyük Dil Modellerini TUBOARD’a entegre etme projesini başlattık.

TURBOARD bu ileri yapay zeka yeteneklerini hızla kullanıma geçirmekte, büyük dil modelleri (LLM'leri) ile veri analizini tüm kullanıcılar için kolay anlaşılır arayüzler aracılığıyla erişilebilir hale getirmeyi hedefliyoruz.

Bu blog, büyük dil modellerini (LLM'leri) entegre etmek için attığımız adımları, karşılaştığımız zorlukları ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için belirlediğimiz en iyi uygulamaları anlatacaktır.

Büyük Dil Modellerinin Sorunları

Yanlış Bilgi Üretimi: Büyük Dil Modelleri yanlış veya yanıltıcı bilgi üretebilir, bu da kritik uygulamalarda sorun yaratabilir.
Sınırlı Bilgi Tabanı: GPT-3 gibi modellerin sabit bir bilgi tabanı vardır ve güncel bilgileri içermez, bu da dinamik ortamlarda faydasını sınırlamaktadır.
Kaynak Yoğunluğu Gereksinimleri: Büyük Dil Modellerinin eğitimi ve ince ayarı, önemli miktarda hesaplama kaynağı ve uzmanlık gerektirir.
Veri Gizliliği Endişeleri: Büyük Dil Modelleri ile hassas iş verilerinin işlenmesi, veri güvenliği ve gizliliği konusunda endişeler doğurur.
Değerlendirme Zorluğu: Büyük Dil Modellerinin çeşitli kullanım durumlarındaki performansını değerlendirmek karmaşık ve zaman alıcı olabilir.

Büyük Dil Modellerinin Optimizasyonu

Bu zorlukların üstesinden gelmek için işletmeler tarafından birkaç optimizasyon tekniği kullanılır:

İstem Mühendisliği (Prompt Engineering): Modelin çıktısını yönlendirecek belirli istemlerin (prompt) hazırlanması. Bu teknik, yanıtların uygunluğunu ve doğruluğunu artırmak için yaygın olarak RAG ile kullanılır.
İnce Ayar (Fine-Tuning): Modelin belirli bir alandaki performansını artırmak için alanına özgü verilerle yeniden eğitilmesi. Bu yöntem, modelin belirli iş ihtiyaçlarına uygun hale getirilmesinde faydalıdır. Ancak GPU maliyeti vardır.
Arama Destekli Üretim (Retrieval-Augmented Generation - RAG): Modelin üretici yeteneklerini harici bilgi kaynaklarıyla birleştirerek yanıt doğruluğunu artırmak için kullanılır. RAG, modele bir referans kütüphanesinden bilgi sağlayarak yanıtlarını geliştirir. Bilgi almak için de vektör veritabanları (Milvus, Chroma, PostgreSQL gibi) kullanılır.

Doğru Optimizasyon Yöntemini Seçmek

Farklı işletmeler, kendilerine özgü ihtiyaçlarına göre farklı optimizasyon yöntemlerinden fayda sağlayabilir:

İstem Mühendisliği (Prompt Engineering): Hızlı ve esnek çözümlere ihtiyaç duyan, geniş hesaplama kaynaklarına sahip olmayan işletmeler için idealdir. Modelin temel bilgisi yeterli olduğu ve ince ayar gerektiren senaryolar için uygundur.
İnce Ayar (Fine-Tuning): Yüksek doğruluk ve özelleştirme gerektiren belirli ve karmaşık gereksinimleri olan şirketler için en iyisidir. Bu yöntem kaynak ve ön uğraşı zamanı gerektirir ancak özel görevler için üstün sonuçlar sunabilir.
RAG: Güncel bilginin kritik olduğu dinamik ortamlar için uygundur. Gerçek zamanlı veri entegrasyonu ve geniş harici bilgi gerektiren işletmeler RAG'den fayda sağlayacaktır. Kaynağı ince ayara göre daha az tüketecektir.

TURBOARD'un LLM Optimizasyonuna Yaklaşımı

TURBOARD'da çeşitli optimizasyon tekniklerini deneme aşamasındayız. Kapsamlı değerlendirmelerden sonra, ihtiyaçlarımız için en iyi sonuçları istem mühendisliği (prompt engineering) ve geri getirme destekli üretim (RAG) kombinasyonu ile elde edebileceğimizi bulduk. İşte nedenleri:

İstem Mühendisliği (Prompt Engineering): Modelin yanıtlarını, kapsamlı bir yeniden eğitim ihtiyacı olmadan, belirli kullanım senaryolarımıza uygun hale getirmemizi sağlayabilir. Bu yöntem, doğal dil girdilerinden SQL sorguları üretmek için maliyet etkin ve verimlidir.

RAG: Harici bilgi tabanlarını kullanarak modelin doğru ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlamasını artırır. TURBOARD gibi spesifik kendi alanında kendi kavramları olan bir yazılım için bu yaşamsal öneme sahiptir.

TURBOARD'da Yaklaşan Yenilikler

Doğal Dilden SQL Sorgusu Üretimi

Kullanıcılar, İngilizce veya Türkçe basit metinler girerek TURBOARD'da SQL kodlarını üretebilecek. Bu özelliğin, iş kullanıcılarının gelişmiş veri analizi yapmasını kolaylaştıracağını ve operasyonel verimliliği artıracağını düşünüyoruz.

Çevrimiçi Yardım

Bu özellik, Büyük Dil Modellerini kullanarak kullanıcılara platform içinde anında, içeriğe duyarlı yardım sağlayacak. Kullanıcılar doğal dilde sorular sorabilecek ve sohbet botu kullanıcıları ilgili dokümantasyona yönlendirebilecek, adım adım talimatlar verebilecek veya çeşitli özellikler hakkında ayrıntılı açıklamalar yapabilecek.

Gelecek Yenilikler için Takipte Kalın

TURBOARD'da, LLM optimizasyonuna yönelik hibrit yaklaşımımız bizi iş zekası gibi yeniliğin çok önemli olduğu alanda öncü konumunda tutacaktır. İstem mühendisliği (prompt engineering) ve arama destekli üretim (RAG) kombinasyonu ile platformumuzu geliştirmeyi ve kullanıcılarımıza güçlü veri analizi ve karar verme araçları sunmayı hedefliyoruz. Doğal dilden SQL sorgusu üretimi ve çevrimiçi yardımı gibi mevcut uygulamalarımız sadece bir başlangıç olacak, bu konuda yapacağımız kapsamlı bir yenilikler paketinin ilk müjdeleyicisi olarak konumlanacaklardır.

Gelecekteki blog yazılarımızda birçok heyecan verici kullanım senaryosu ve uygulama planlarımız yer alacaktır. Yapay zeka ve doğal dil teknolojilerinin sınırlarını zorlamaya devam ederken bizi takip edin.

Çevirisi Yapılmıştır - Titiana Shabsough / TURBOARD Pazarlama Uzmanı 14/06/2024