NLP

Belirli Varlık Tanıma (Named Entity Recognition - NER), Doğal Dil İşleme (NLP) alanının temel yapı taşlarından biridir. Yapılandırılmamış metinlerde yer alan kişi adları, kuruluşlar, konumlar, tarihler, para birimleri ve ürün adları gibi önceden tanımlanmış anahtar ögelerin otomatik olarak tespit edilmesi ve sınıflandırılması sürecidir. NER olmasaydı arama motorları, öneri sistemleri ve otomatik belge analiz yazılımları metin içerisindeki ‘kim, ne, nerede ve ne zaman’ sorularına yanıt bulmakta büyük zorluk çekerdi.

GPT Transformer Nasıl Çalışır: Nedensel Self-Attention Açıklaması Son yıllarda, Üretken Önceden Eğitilmiş Transformerlar (GPT), yapay zekayı kökten değiştirdi. Kodlama yardımcılarından sohbet robotlarına kadar, GPT tabanlı modeller günümüzün en gelişmiş üretken uygulamalarına güç veriyor. Peki bu teknoloji gerçekte nasıl çalışıyor? BERT gibi modeller, metni çift yönlü olarak anlamak için Transformer’ın Encoder (Kodlayıcı) bölümünü kullanırken; GPT, otoregresif, bir sonraki token tahmini için tasarlanmış bir Decoder-only (Sadece Kod Çözücü) mimaridir. Bu blogda, GPT Transformer’ın nasıl çalıştığını aydınlatacak, nedensel self-attention (causal self-attention) mekanizmasını derinlemesine inceleyecek ve bunu kodda uygulayacağız.

Yıllarca, Yinelemeli Yapay Sinir Ağları (RNN’ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları, sıralı veri işlemenin tartışmasız şampiyonlarıydı. En gelişmiş çeviri sistemlerine, sesli asistanlara ve metin üretme modellerine güç veriyorlardı. Ancak 2017 yılında yayımlanan dönüm noktası niteliğindeki “Attention Is All You Need” (Vaswani ve ark.) makalesi Transformer mimarisini tanıttı. Birkaç yıl içinde, RNN’ler ve LSTM’ler ana akım yapay zeka modellerinden neredeyse tamamen silindi.

2018 yılında Google araştırmacıları, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin ve ark.) başlıklı dönüm noktası niteliğinde bir makale yayınladılar. Bu araştırma, Doğal Dil İşleme (NLP) alanını temelden değiştirdi. BERT’ten önce modeller, metni soldan sağa veya sağdan sola sıralı olarak işliyordu. BERT, her iki yöndeki bağlamı aynı anda inceleyen dil temsillerini eğitmek için bir yöntem sundu.

2017 yılında Vaswani ve arkadaşları tarafından yayınlanan çığır açıcı “Attention Is All You Need” makalesiyle yapay zeka dünyası kalıcı olarak değişti. Makale, tekrarlamalı yapıları (RNN’ler, LSTM’ler) tamamen bir kenara bırakıp ardışık verileri Self-Attention Mekanizması aracılığıyla paralel olarak işlemeyi tercih eden devrim niteliğindeki Transformer sinir ağı mimarisini tanıttı. Bugün Transformer’lar; GPT-4, Gemini, Claude ve Llama dahil olmak üzere neredeyse tüm gelişmiş Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) temel gücünü oluşturmaktadır. Bu blog yazısında, Transformer ağlarını gizeminden arındıracak ve self-attention mekanizmasının matematiksel ve pratik olarak nasıl uygulandığını açıklayacağız.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Yapay Zeka dünyasında, dilleri çevirme, metinleri özetleme ve sohbet yanıtları oluşturma yeteneği büyük bir devrim geçirdi. Bu dönüşümün merkezinde Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) mimarisi ve öncü Attention (Dikkat) Mekanizması yer almaktadır. Modern Transformer modellerinin ortaya çıkışından önce, bu iki yenilik yapay öğrenmenin en büyük zorluklarından birini çözmüştü: Giriş ve çıkış dizilerinin uzunlukları farklı olduğunda bu dizileri birbirine eşlemek.

Küreselleşen dijital iletişim çağında, bir metnin arkasındaki duygusal tonu belirleme görevi olan duygu analizi; işletmeler, hükümetler ve araştırmacılar için kritik bir hale geldi. Duygu analizi İngilizce gibi diller için son derece olgunlaşmış olsa da, bunu Arapçaya uygulamak benzersiz dilsel ve teknik zorluklar sunar. 400 milyondan fazla konuşanı olan Arapça, dünyada en yaygın konuşulan dillerden biridir. Ancak zengin morfolojik yapısı, diglossia (standart ve konuşma dillerinin bir arada bulunması) ve karmaşık yazı sistemi; özel ön işleme ve modelleme stratejileri gerektirir.