Büyük dil modelleri (LLM’ler), çeşitli sektörlerde hızla oyunun kurallarını değiştiren bir unsur haline geliyor ve işletmelere operasyonları kolaylaştırma, verimliliği artırma ve yenilikçiliği teşvik etme konusunda benzeri görülmemiş fırsatlar sunuyor. OpenAI’nin GPT-4’ünden Meta’nın Llama’sına ve Anthropic’in Claude’una kadar güçlü LLM platformları, teknolojiyle etkileşim kurma biçimimizi dönüştürüyor. Ancak bu modellerin gücünden tam olarak yararlanmak için, işletmelerin LLM’leri iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmek için iyi düşünülmüş stratejiler geliştirmesi gerekiyor.
MIT Sloan School of Management’ta uygulamalı profesör olan Rama Ramakrishnan, LLM’lerin işletmelerin benzeri görülmemiş bir hızda uygulamalar oluşturabileceği dönüştürücü bir teknoloji olduğuna inanıyor. Yakın zamanda düzenlenen bir web seminerinde Ramakrishnan, işletmelerin çeşitli görevleri ve iş kullanım durumlarını ele almak için kullanabileceği üç farklı yaklaşımı özetledi: İsteme, Erişim Artırılmış Üretim (RAG) ve Talimat İnce Ayarı.
1. İsteme: LLM’lerin Gücünü Ortaya Çıkarma
İsteme, LLM kullanımının en basit ve erişilebilir biçimidir ve modele basitçe bir soru veya talimat sormayı ve üretilen yanıtı almayı içerir. Bu yaklaşım, ek özel eğitim veya alan uzmanlığı gerektirmeden sağduyu ve günlük bilgi ile başarıyla tamamlanabilen görevler için özellikle uygundur.
Ramakrishnan, istemenin belirli türdeki sınıflandırma görevleri için özellikle etkili olduğunu vurguluyor. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, web sitelerinde yayınlanan ürün incelemelerini analiz etmek için bir LLM’den yararlanabilir. İncelemeleri LLM’ye sağlayarak ve potansiyel kusurları veya istenmeyen özellikleri belirlemesini isteyerek, şirket ürün geliştirme kararlarını bilgilendirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için değerli bilgiler edinebilir. Bu işlem, incelemelerin manuel olarak etiketlenmesi ve sınıflandırılması ihtiyacını ortadan kaldırarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.
Gayrimenkul alanında, isteme, mülk açıklamalarını otomatik olarak oluşturmak için kullanılabilir. Emlakçılar, LLM’ye temel özellikleri ve öne çıkan özellikleri sağlayabilir ve potansiyel alıcıları veya kiracıları çeken ilgi çekici ve ikna edici açıklamalar oluşturabilir. Bu, acentelerin önemli miktarda zamanı içerik yazarak harcamak yerine müşteri ilişkileri kurmaya ve anlaşmaları kapatmaya odaklanmalarını sağlar.
Finans sektöründe, isteme, piyasa trendlerini analiz etmek ve yatırım raporları oluşturmak için kullanılabilir. Finans analistleri, LLM’ye ilgili verileri ve piyasa bilgilerini girebilir ve kalıpları belirlemesini, tahminlerde bulunmasını ve bilgilendirici raporlar oluşturmasını isteyebilir. Bu, analistlerin daha bilinçli kararlar almasına ve en son piyasa gelişmelerinden haberdar olmasına yardımcı olur.
İsteme güçlü bir teknik olmasına rağmen, işletmeler sınırlamalarının farkında olmalıdır. Görevlerin yüksek düzeyde uzmanlaşmış bilgi veya güncel bilgi gerektirmesi durumunda, isteme doğru ve alakalı sonuçlar sağlamak için yeterli olmayabilir. Bu gibi durumlarda, RAG ve talimat ince ayarı gibi daha gelişmiş teknikler kullanılabilir.
2. Erişim Artırılmış Üretim (RAG): LLM’leri İlgili Verilerle Geliştirme
Erişim Artırılmış Üretim (RAG), LLM’ye net bir talimat veya soru ve ilgili veriler veya ek bilgiler sağlamayı içeren daha gelişmiş bir tekniktir. Bu yaklaşım, LLM’lerin güncel bilgilere veya özel bilgilere erişmesini gerektiren görevler için özellikle yararlıdır.
Örneğin, perakendeciler, ürün iade politikalarıyla ilgili soruları doğru bir şekilde yanıtlayabilen bir müşteri hizmetleri sohbet robotu oluşturmak için RAG’yi kullanabilir. Şirketin iade politikası belgelerini kullanarak sohbet robotunu eğiterek, perakendeciler müşterilerin doğru ve güncel bilgiler almasını sağlayabilirler, bu da müşteri memnuniyetini artırır ve destek maliyetlerini azaltır.
RAG’ın kalbinde, büyük bir belge koleksiyonundan ilgili içeriği bulmak için geleneksel kurumsal arama motorlarından veya bilgi alma tekniklerinden yararlanma yeteneği yatar. Bu, işletmelerin kapsamlı dahili bilgi tabanlarından yararlanmalarını ve LLM’ye görevi tamamlamak için ihtiyaç duyduğu bağlamı sağlamalarını sağlar.
Sağlık hizmeti sağlayıcıları, doktorlara tanı ve tedavi kararları vermede yardımcı olmak için RAG’yi kullanabilir. LLM’ye hasta geçmişlerini, test sonuçlarını ve tıbbi araştırma makalelerini sağlayarak, doktorlar en uygun tedavi yöntemini belirlemelerine yardımcı olabilecek değerli bilgiler edinebilirler. Bu, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve tıbbi hataları azaltabilir.
Hukuk firmaları, avukatlara araştırma yapma ve brifing yazmada yardımcı olmak için RAG’yi kullanabilir. LLM’ye ilgili emsal hukuk, mevzuat ve hukuk makalelerini sağlayarak, avukatlar davalarını desteklemek için gerekli bilgileri hızla bulabilirler. Bu, avukatların zamandan ve emekten tasarruf etmelerini ve davalarının diğer önemli yönlerine odaklanmalarını sağlar.
İstemeden ve RAG’den en iyi şekilde yararlanmak için, işletmeler çalışanlarının isteme mühendisliği becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmalıdır. Etkili bir yaklaşım, kullanıcının LLM’ye "adım adım düşünmesini" söylediği "düşünce zinciri" istemesidir. Bu yaklaşım genellikle daha doğru sonuçlar verir, çünkü LLM’yi karmaşık görevleri parçalamaya ve mantık yürütmeye teşvik eder.
Ramakrishnan, LLM’nin sağladığı cevapların istediğimiz şey olduğundan emin olmak için isteme mühendisliğinde dikkatli olmanın gerekliliğini vurguluyor. İstemeleri dikkatlice hazırlayarak ve ilgili bağlamı sağlayarak, işletmeler LLM’nin sağladığı sonuçların doğruluğunu ve alaka düzeyini en üst düzeye çıkarabilir.
3. Talimat İnce Ayarı: LLM’leri Belirli İhtiyaçlara Göre Uyarlama
Talimat ince ayarı, uygulamaya özel soru-cevap örneklerini kullanarak LLM’yi daha da eğitmeyi içeren daha gelişmiş bir tekniktir. Bu yaklaşım, alana özgü terminoloji ve bilgi içeren veya tıbbi kayıtları veya yasal belgeleri analiz etmek gibi kolayca tanımlanamayan görevler için özellikle yararlıdır.
İsteme ve RAG’nin aksine, talimat ince ayarı modelin kendisini değiştirmeyi içerir. İşletmeler, LLM’yi uygulamaya özel veriler kullanarak eğiterek, belirli alanlardaki doğruluğunu ve performansını artırabilirler.
Örneğin, tıbbi teşhislere yardımcı olan bir sohbet robotu oluşturmaya çalışan bir kuruluş, yüzlerce soru-cevap örneği derlemesi ve bunları LLM’ye sağlaması gerekecektir. Hasta vaka ayrıntılarını içeren sorgular, olası teşhislerle ilgili ayrıntıların dahil olduğu tıbbi olarak geçerli cevaplarla eşleştirilecektir. Bu bilgiler, LLM’yi daha da eğitecek ve tıbbi sorulara doğru cevaplar verme olasılığını artıracaktır.
Finans kuruluşları, dolandırıcılık tespit sistemlerinin doğruluğunu artırmak için talimat ince ayarını kullanabilir. Kuruluşlar, LLM’yi dolandırıcılık işlemleri ve dolandırıcılık olmayan işlemlerle ilgili geçmiş verileri kullanarak eğiterek, dolandırıcılık faaliyetlerini belirleme yeteneklerini artırabilirler. Bu, kuruluşların finansal kayıpları azaltmalarına ve müşterilerini dolandırıcılıktan korumalarına yardımcı olur.
Üretim şirketleri, üretim süreçlerini optimize etmek için talimat ince ayarını kullanabilir. Şirketler, LLM’yi üretim süreciyle ilgili verileri kullanarak eğiterek, verimsizlikleri belirleyebilir ve genel verimliliği artırabilirler. Bu, şirketlerin maliyetleri düşürmelerine ve üretkenliği artırmalarına yardımcı olur.
Talimat ince ayarı güçlü bir teknik olmasına rağmen, zaman alıcı da olabilir. Modeli eğitmek için gerekli verileri oluşturmak için, bazı şirketler verileri kendileri oluşturmak için LLM’yi kullanmayı seçebilirler. Bu işleme sentetik veri oluşturma denir ve talimat ince ayarı ile ilgili maliyetleri ve çabayı etkili bir şekilde azaltabilir.
LLM’lere Doğru Yaklaşımı Bulma
Kuruluşlar LLM’leri ve üretken yapay zeka uygulamalarını daha derinlemesine araştırdıkça, bu yöntemler arasında seçim yapmak zorunda değiller ve belirli kullanım durumlarına bağlı olarak bunları çeşitli şekillerde birleşik olarak benimsemelidirler.
Ramakrishnan, "Çaba açısından, isteme en kolay olanıdır, ardından RAG ve ardından talimat ince ayarı gelir. Ne kadar çok çaba gösterilirse, ödül de o kadar büyük olur" diyor.
İşletmeler ihtiyaçlarını dikkatlice değerlendirerek ve en uygun LLM yöntemini veya yöntemlerin bir kombinasyonunu seçerek, bu güçlü teknolojilerin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir ve yeniliği teşvik edebilir, verimliliği artırabilir ve karar vermeyi iyileştirebilir. LLM’ler gelişmeye devam ettikçe, işletmeler bu çığır açan teknolojilerin avantajlarından tam olarak yararlanmak için en son gelişmelerden haberdar olmalı ve yeni yaklaşımlar denemelidir.