Büyük Dil Modelleri, doğal dil işleme (NLP) uygulamalarını desteklemek için kullanılan bir tür derin öğrenme modelidir. Derin bir sinir ağı mimarisine dayanırlar ve etiketli veya etiketsiz metinlerden oluşan devasa veri kümeleri üzerinde eğitilirler.
Bu modellerin faydalarından biri, dilin nasıl kullanıldığına ilişkin farklı kalıpları öğrenebilmeleri ve anlamlı çıktılar üretmek veya verileri sınıflandırmak üzere eğitilebilmeleridir. Google Brain projesinin diziden diziye modeli veya OpenAI GPT-3 gibi modeller, diyalog sistemleri, soru yanıtlama, doğal dil anlama ve metin oluşturma gibi doğal dil işleme görevleri için ses çıkışı oluşturmak amacıyla kullanılabilir.
Büyük Dil Modelleri genellikle tekrarlayan sinir ağları ve kural tabanlı motorlar gibi diğer model türleriyle karşılaştırılır. Büyük dil modelleri kullanmanın temel avantajı, eğitim verileriyle iyi ölçeklenebilmeleridir. RNN'lerin aksine, büyük bir dil modelinde giriş ve çıkış düğümleri arasındaki mesafe çok daha büyüktür, bu da daha fazla katmana ve daha iyi dağıtılmış gösterimlere olanak tanır. Ek olarak model, devreye alındıktan sonra bile kolayca güncellenebilir ve ince ayarlar yapılabilir.
Veri setlerinin giderek artan boyutu ve karmaşık doğal dil uygulamalarına olan talebin artmasıyla birlikte, büyük dil modellerinin kullanılması giderek daha önemli hale geliyor. Bilgisayar bilimcileri, bu büyük modellerin gücünden yararlanarak dili daha doğru anlayabilen daha iyi yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirebilirler.
