Softtech Veri ve Yapay Zeka Uygulamalar\u0131 Tak\u0131m Lideri Mehmet Ta\u015fan, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (Large Language Models – LLM) kullan\u0131m\u0131ndaki f\u0131rsatlar ve zorluklar\u0131 Wise TV\u2019ye anlatt\u0131.<\/p>\n
A\u011flar\u0131 kullan\u0131rken biz b\u00fcy\u00fck dil modellerinden yararlan\u0131yoruz. B\u00fcy\u00fck dil modellerinin de \u00e7ok b\u00fcy\u00fck e\u011fitim setleri var. Bu e\u011fitim setleri, devasa boyuttaki verilerle e\u011fitildi\u011fi i\u00e7in bazen anlams\u0131z veriler veya \u00f6nyarg\u0131 dedi\u011fimiz verilerle e\u011fitilebilir. Ayn\u0131 zamanda b\u00fcy\u00fck dil modellerinin hal\u00fcsinasyon g\u00f6rme gibi baz\u0131 dezavantajlar\u0131 da var. Hal\u00fcsinasyon g\u00f6rmek, sizin sordu\u011funuz soruyla ilgili de\u011fil, tamamen kendisinin kafas\u0131na g\u00f6re \u00fcretti\u011fi baz\u0131 cevaplar \u00fcretmesi demek. Asistana bir soru geldi\u011fi zaman, onlar\u0131 her zaman \u00e7ift kat bir evreden ge\u00e7iriyoruz. Yani cevab\u0131 oldu\u011fu gibi bir kullan\u0131c\u0131ya veya m\u00fc\u015fteriye yans\u0131tm\u0131yoruz, gelen cevab\u0131 daima bir do\u011frulama s\u00fcrecinden ge\u00e7iriyoruz. Bir de i\u015fin sald\u0131r\u0131 k\u0131sm\u0131 var. Nas\u0131l internet bankac\u0131l\u0131\u011f\u0131, mobil bankac\u0131l\u0131k gibi uygulamalar\u0131 devreye al\u0131rken eskiden bir s\u0131zma testinden ge\u00e7iriyorduk, yeni geldi\u011fimiz d\u00fcnyada da asistanlar\u0131 veya ‘agent’ dedi\u011fimiz yaz\u0131l\u0131mlar\u0131 devreye al\u0131rken onlar\u0131 da ‘red teaming’ dedi\u011fimiz s\u0131zma testlerinden ge\u00e7iriyoruz. Bunlar\u0131 da genellikle bu i\u015fin uzman\u0131 olan \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc parti firmalara yapt\u0131r\u0131yoruz \u00e7\u00fcnk\u00fc bunlar asistanlara farkl\u0131 cevaplar verdirebilir. K\u00f6t\u00fc niyetli kullan\u0131c\u0131lar bazen bizim kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z programlar\u0131 ele ge\u00e7irebiliyor. Bu sald\u0131r\u0131lar\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in de baz\u0131 g\u00fcvenlik cihaz\u0131 dedi\u011fimiz yaz\u0131l\u0131m katmanlar\u0131 kullan\u0131yoruz. Bunlar\u0131 da yaparken yine yapay zeka modellerinden yararlan\u0131yoruz. Bu sefer b\u00fcy\u00fck dil modelleri de\u011fil ama daha \u00e7ok geleneksel kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z makine \u00f6\u011frenmesi veya derin \u00f6\u011frenme ile e\u011fitilen modelleri kullanarak bu gelen \u00e7irkin sald\u0131r\u0131lar\u0131 \u00f6nlemeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131yoruz. <\/p><\/blockquote>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin G\u00fcc\u00fc ve S\u0131n\u0131rlar\u0131<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck dil modelleri, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en etkili yapay zeka ara\u00e7lar\u0131ndan biri olarak kabul edilmektedir. Bu modeller, devasa boyutlardaki veri setleri ile e\u011fitilerek, insan benzeri metinler \u00fcretebilme kapasitesine sahiptir. Ancak, bu modellerin g\u00fcc\u00fc kadar baz\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 da bulunmaktad\u0131r. E\u011fitim s\u00fcre\u00e7lerinde kullan\u0131lan verilerin \u00e7e\u015fitlili\u011fi ve kalitesi, modellerin performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkileyebilir. Bu nedenle, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin kullan\u0131m\u0131 s\u0131ras\u0131nda dikkat edilmesi gereken bir\u00e7ok fakt\u00f6r bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n
\u00d6nyarg\u0131 ve Anlams\u0131z Veriler<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck dil modelleri, geni\u015f veri setleri ile e\u011fitildi\u011fi i\u00e7in bazen \u00f6nyarg\u0131l\u0131 veya anlams\u0131z verilerle kar\u015f\u0131la\u015fabilir. Bu durum, modellerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131nda beklenmedik sonu\u00e7lara yol a\u00e7abilir. \u00d6nyarg\u0131, modelin belirli bir konu veya grup hakk\u0131nda tarafl\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretmesine neden olabilir. Bu t\u00fcr durumlar\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in, e\u011fitim verilerinin dikkatlice se\u00e7ilmesi ve modellenmesi gerekmektedir.<\/p>\n
Hal\u00fcsinasyon Problemi<\/h2>\n
Hal\u00fcsinasyon, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin en b\u00fcy\u00fck dezavantajlar\u0131ndan biridir. Model, kullan\u0131c\u0131dan gelen sorulara yan\u0131t verirken, bazen tamamen kendi uydurdu\u011fu cevaplar \u00fcretebilir. Bu durum, kullan\u0131c\u0131 deneyimini olumsuz etkileyebilir ve yanl\u0131\u015f bilgilendirmeye yol a\u00e7abilir. Bu nedenle, modellerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 dikkatlice incelenmeli ve do\u011frulanmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\u00c7ift Katmanl\u0131 Do\u011frulama S\u00fcreci<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck dil modellerinin \u00fcretti\u011fi cevaplar\u0131n do\u011frulu\u011funu sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7ift katmanl\u0131 bir do\u011frulama s\u00fcreci uygulanmaktad\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, modelin \u00fcretti\u011fi yan\u0131tlar\u0131n kullan\u0131c\u0131ya iletilmeden \u00f6nce bir do\u011frulama a\u015famas\u0131ndan ge\u00e7mesini sa\u011flar. Bu sayede, yanl\u0131\u015f veya yan\u0131lt\u0131c\u0131 bilgilerin kullan\u0131c\u0131ya ula\u015fmas\u0131 engellenir.<\/p>\n
Siber G\u00fcvenlik ve S\u0131zma Testleri<\/h2>\n
Yapay zeka tabanl\u0131 sistemlerin g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak i\u00e7in s\u0131zma testleri b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r. \u0130nternet bankac\u0131l\u0131\u011f\u0131 ve mobil bankac\u0131l\u0131k gibi uygulamalarda oldu\u011fu gibi, yapay zeka asistanlar\u0131 da s\u0131zma testlerinden ge\u00e7irilmelidir. Bu testler, sistemlerin g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 tespit etmek ve k\u00f6t\u00fc niyetli sald\u0131r\u0131lara kar\u015f\u0131 \u00f6nlem almak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc Parti G\u00fcvenlik Firmalar\u0131<\/h2>\n
S\u0131zma testleri genellikle bu alanda uzmanla\u015fm\u0131\u015f \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc parti firmalar taraf\u0131ndan ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Bu firmalar, yapay zeka sistemlerinin g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli testler ve analizler yapar. Bu sayede, sistemlerin g\u00fcvenli\u011fi art\u0131r\u0131l\u0131r ve kullan\u0131c\u0131 verileri korunur.<\/p>\n
Makine \u00d6\u011frenmesi ve Derin \u00d6\u011frenme ile G\u00fcvenlik<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck dil modellerinin yan\u0131 s\u0131ra, makine \u00f6\u011frenmesi ve derin \u00f6\u011frenme teknikleri de g\u00fcvenlik alan\u0131nda kullan\u0131lmaktad\u0131r. Bu teknikler, k\u00f6t\u00fc niyetli sald\u0131r\u0131lar\u0131 tespit etmek ve \u00f6nlemek i\u00e7in etkili bir \u015fekilde kullan\u0131labilir. Yapay zeka tabanl\u0131 g\u00fcvenlik sistemleri, s\u00fcrekli olarak g\u00fcncellenerek, yeni tehditlere kar\u015f\u0131 daha diren\u00e7li hale getirilmektedir.<\/p>\n
\u00d6zet<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck dil modelleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda devrim niteli\u011finde bir geli\u015fme olarak kabul edilmektedir. Ancak, bu modellerin kullan\u0131m\u0131 s\u0131ras\u0131nda dikkat edilmesi gereken bir\u00e7ok fakt\u00f6r bulunmaktad\u0131r. \u00d6nyarg\u0131, hal\u00fcsinasyon ve g\u00fcvenlik gibi konular, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin etkinli\u011fini etkileyebilir. Bu nedenle, modellerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 dikkatlice incelenmeli ve do\u011frulanmal\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca, siber g\u00fcvenlik \u00f6nlemleri al\u0131narak, yapay zeka sistemlerinin g\u00fcvenli\u011fi sa\u011flanmal\u0131d\u0131r. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc parti firmalar ve makine \u00f6\u011frenmesi teknikleri, bu s\u00fcre\u00e7te \u00f6nemli bir rol oynamaktad\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Softtech Veri ve Yapay Zeka Uygulamalar\u0131 Tak\u0131m Lideri Mehmet Ta\u015fan, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (Large Language Models – LLM) […]\n","protected":false},"author":1704,"featured_media":44260,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[6190,6935,6725,7003],"tags":[7113],"class_list":["post-43933","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-yapay-zeka","category-security","category-veri-guvenligi","category-uc-nokta-guvenligi","tag-softtech"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43933","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1704"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43933"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43933\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/44260"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43933"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43933"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43933"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}