Üretken Yapay Zeka yeni ve yenilikçi içerik üretmeye adanmış, metin, görüntü, ses, video ve kod geliştirmeyi amaçlayan, çok çeşitli modelleri içeren, oldukça geniş kapsamlı bir yapay zeka alanıdır.
Bir dilin yapısını öğrenen ve bu dilden metin üretebilen yapay zeka modelidir. Büyük dil modelleri metin üretimi, çeviri, içerik özeti, içeriği yeniden oluşturma, sınıflandırma, duygu analizi ve doğal dil sohbetlerinde temel bileşendir.
Yapay zeka modelinin sahip olduğu parametrelerin (ağırlıkların) toplam sayısını ifade eder. Daha büyük modeller, genellikle daha karmaşık problemleri çözebilir ve daha doğru sonuçlar üretebilir, ancak daha fazla hesaplama gücü ve depolama alanı gerektirir.
Bir token, metin içindeki bir kelime veya kelime parçasını temsil eder. Örneğin, "Hello, world!" cümlesi, "Hello", ",", "world", ve "!" olmak üzere dört tokena ayrılır. Tokenler, yapay zeka modelinin metni işlemesi için temel birimlerdir. Modelin maksimum token sayısı, işleyebileceği maksimum metin uzunluğunu belirler.
Modelin tek seferde işleyebileceği maksimum token sayısını ifade eder. Büyük bir pencere boyutu, daha uzun metinlerin tek seferde işlenmesini sağlar, ancak hesaplama maliyetini artırabilir.
Metin üretimi esnasında çeşitliliği ve yaratıcılığı kontrol etmek için kullanılan bir parametredir. Düşük sıcaklık değerleri daha öngörülebilir çıktılar üretirken, yüksek sıcaklık değerleri daha çeşitli ve yaratıcı çıktılar üretir.
Modelin bir sohbet sırasında tuttuğu geçici bilgileri ifade eder. Kısa süreli bellek, modelin bir konuşma sırasında bağlamı korumasına ve tutarlı cevaplar vermesine yardımcı olur.
Modelin önceki etkileşimlerden öğrendiği ve kalıcı olarak sakladığı bilgileri ifade eder. Uzun süreli bellek, modelin sürekli öğrenmesini ve gelişimini sağlar, ancak gizlilik ve veri koruma konularında dikkatli olunmalıdır.
Bu teknik, belirli bir soruya yanıt üretmek veya bir metni oluşturmak için hem önceden eğitilmiş bir dil modelini (GPT-4, Gemini, Claude) hem de büyük bir bilgi tabanından (PDF, Web, DB) bilgi çekme yeteneğini birleştirir. RAG, dil modellerinin kendi bilgi tabanlarındaki sınırlı bilgilere dayanarak yanıt üretme sınırlılıklarını aşmalarına yardımcı olur. Bu, özellikle bilgiye dayalı soruların yanıtlanmasında veya belirli konular hakkında detaylı metinlerin üretilmesinde faydalıdır.
Komut mühendisliği, büyük dil modellerinden istenen çıktıyı elde etmek için tasarlanan komutları oluşturma ve düzenleme disiplinidir. Büyük dil modelleri, metin üretme, çeviri yapma, yaratıcı içerik oluşturma ve sorulara bilgilendirici şekilde cevap verme gibi birçok farklı görevde kullanılabildiği için oldukça kapsamlı yapılardır. LLM'ler, açık uçlu ve belirsiz talimatlara karşı hassastır. Doğru şekilde yönlendirilmezlerse, istenmeyen veya alakasız çıktılar üretebilirler.