Generative NLP ve Açık Kaynak Büyük Dil Modelleri Uygulamaları Yeni Dönem

Doğal Dil işleme (NLP), chatbotlar ve generative NLP kavramları senelerdir olan fakat ChatGPT ile hayatımıza tamamen giren kavramlar. Peki bu konular üzerinde ne kadar bilgi sahibiyiz?

ChatGPT gibi kapalı kaynak bir uygulamaya verilerimizi vermek ne kadar güvenli? Kendimiz bir dil modelini lokal olarak kullanabilir miyiz? Açık kaynak dil modelleri hangileri ve bunları kendi verimize özel nasıl eğitiriz?

Amaç: Generative NLP konusunun temellerini ve ana kavramlarını anlamak.

• Doğal Dil İşleme (NLP) Genel Bakışı.
• NLP'de üretken modellere giriş.
• Dil modellerinin evrimi: Kurallı sistemlerden sinir ağlarına.

Amaç: Dil modelleri ve türlerine derinlemesine dalış yapmak.

• Dil modellerinin detaylı açıklaması (örn., RNN'ler, Transformer'lar).
• Açık (Llama, Falcon...) ve kapalı modellerin(GPT3, GPT4) karşılaştırılması.
  • En güncel açık kaynak modeller hangileri ve hangisi hangi durumda daha iyi?
• Model mimarileri ve yeteneklerinin anlaşılması.

Amaç: Pratik oturumlar için hazırlık yapmak.

• Geliştirme ortamının kurulması (Python, Jupyter Notları).
• Ana kütüphanelere giriş (PyTorch\ Transformers).
• Model eğitimi ve testi için yerel ortamın kurulumu.

Amaç: Açık kaynak modellerle pratik deneyim kazanmak.

• Pre-trained modellere erişmek ve kullanmak (örn., Hugging Face modelleri).
• Temel işlemler: Metin üretimi, çeviri, özetleme.
• Model sınırlamalarının ve etik düşüncelerin anlaşılması.

Amaç: Modelleri belirli görevler için özelleştirmeyi öğrenmek.

• Fine tuning ve transfer learning mantığı
• Uygulamalı oturum: Açık kaynak bir modelli kendi verimiz özelinde eğitmek (bizim gibi konuşan bir dil model eğitmek, sadece sql sorgusu yazan bir model oluşturmak...)
• Model performansının değerlendirilmesi ve parametre ayarlamaları.

Amaç: Gerçek dünya uygulamalarını keşfetmek.

• Çeşitli alanlarda kullanım durumları (örn., müşteri hizmetleri, içerik oluşturma).
• Vaka çalışmaları: Başarılı uygulamalar ve etkileri.
• Dil modellerinin yaratıcı uygulamaları.

Amaç: Ortam seçimi neye göre yapılır konusunu anlamak.

• Lokal vs Bulut.
• Uygulamalı oturum: Bir modeli lokalde çalıştırmak.
• Bulut platformları.
• Ölçeklenebilirlik.

Amaç: Etik ve gelecek trendleri tartışmak.

• Generative NLP'nin etik etkileri.
• Önyargıları azaltma ve sorumlu kullanım sağlama.
• Üretken NLP'de gelecekteki gelişmeler için tahminler.