“`html

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Belleği: Ezberleme ve Genelleme Arasındaki Hassas Denge

Yapay zeka (YZ) alanındaki gelişmeler hız kesmeden devam ederken, Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), ChatGPT, Claude ve Gemini gibi, bu alandaki en dikkat çekici gelişmelerden biri olarak öne çıkıyor. Bu modeller, internet sitelerinden, kitaplardan, kod tabanlarından ve giderek artan bir şekilde diğer medya kaynaklarından (örneğin, görseller, ses ve video) toplanan trilyonlarca kelimeden oluşan devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir. Bu makalede, LLM’lerin nasıl çalıştığına, ne kadarının ezberlemeye dayalı olduğuna ve ne kadarının genellemeye dayalı olduğuna odaklanacağız. Bu, hem modellerin nasıl işlediğini anlamak hem de telif hakkı ihlali davalarında veri yaratıcılarını korumak açısından hayati öneme sahiptir.

LLM’lerin Temel Çalışma Prensibi

LLM’ler, eğitim verilerinden dilin istatistiksel bir anlayışını geliştirirler. Bu anlayış, milyarlarca parametreden (yapay nöronların içindeki “ayarlar”) oluşan bir yapıda kodlanır. Bu nöronlar, giriş verilerini çıkış sinyallerine dönüştüren matematiksel fonksiyonlardır. LLM’ler, bu eğitim verilerine maruz kalarak, nöronlarının parametrelerinde yansıyan desenleri tespit etmeyi ve genellemeyi öğrenirler. Örneğin, “elma” kelimesi genellikle yiyecek, meyve veya ağaçlarla ilgili terimlerin yanında görünür. Model, elmanın kırmızı, yeşil veya sarı olabileceğini, “e-l-m-a” şeklinde yazıldığını ve yenilebilir olduğunu öğrenir. Bu istatistiksel bilgi, bir kullanıcı bir istem girdiğinde modelin nasıl yanıt verdiğini etkiler ve eğitim verilerinden “öğrendiği” ilişkilere göre çıktıyı şekillendirir.

Ezberleme mi, Genelleme mi? Kritik Bir Soru

LLM’lerin eğitim verilerinin ne kadarını ezberlediği ve ne kadarını genellediği, YZ araştırmacıları arasında bile büyük bir merak konusudur. Bu, LLM’lerin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak ve hatalarını tespit etmek için önemlidir. Ayrıca, model sağlayıcılarının, sanatçılar ve kayıt şirketleri gibi veri yaratıcıları ve sahipleri tarafından açılan telif hakkı ihlali davalarında kendilerini savunmaları için de kritik öneme sahiptir. Eğer LLM’ler eğitim verilerinin önemli kısımlarını aynen üretiyorsa, mahkemeler, modellerin korunan materyali yasa dışı bir şekilde kopyaladığına karar verebilir. Tam tersi durumda, modellerin, tam bir kopyalama yerine genelleştirilmiş desenlere dayalı çıktılar üretmesi durumunda, geliştiriciler, adil kullanım gibi mevcut yasal savunmalar kapsamında telif hakkıyla korunan veriler üzerinde kazıma ve eğitim yapmaya devam edebilirler.

Bellek Kapasitesinin Nicel Ölçümü

Yakın zamanda Meta, Google DeepMind, Cornell Üniversitesi ve NVIDIA’dan araştırmacılar tarafından yapılan bir çalışmada, GPT tarzı modellerin, parametre başına yaklaşık 3.6 bit’lik sabit bir ezberleme kapasitesine sahip olduğu ortaya kondu. Bu bulgu, modellerin ne kadar bilgi “ezberleyebileceği” konusunda önemli bir ölçüt sunmaktadır. Pratik uygulamada, 3.6 bit’in anlamı şudur: Bir bit, 0 veya 1’i temsil eden en küçük dijital veri birimidir. Sekiz bit bir bayt oluşturur. 3.6 bit, yaklaşık 12.13 farklı değeri depolamaya olanak tanır (2^3.6). Bu, bir yılın ayını veya 12 yüzlü bir zarın sonucunu seçmeye benzer. Bir İngilizce harfi (yaklaşık 4.7 bit gerektiren) depolamak için yeterli değildir, ancak 10 yaygın İngilizce harften oluşan azaltılmış bir kümeden bir karakteri kodlamak için yeterlidir (yaklaşık 3.32 bit gerektirir). Bayt cinsinden, 3.6 bit, 0.45 bayttır. Bu, ASCII’de (8 bit veya 1 bayt kullanan) depolanan tipik bir karakterin yarısından daha azdır.

Daha Fazla Veri, Daha Az Ezberleme

Araştırmanın en önemli sonuçlarından biri, modellerin daha fazla veriyle eğitildiklerinde daha fazla ezberlemediğidir. Bunun yerine, modelin sabit kapasitesi veri kümesine dağıtılır, bu da her bir veri noktasının daha az dikkat çekmesi anlamına gelir. Baş yazar Jack Morris, “daha fazla veri üzerinde eğitim, modelleri örnek başına daha az ezberlemeye zorlayacaktır” şeklinde açıklama yapmıştır. Bu bulgular, büyük modellerin telif hakkıyla korunan veya hassas içerikleri ezberlemesiyle ilgili endişeleri hafifletebilir. Ezberleme sınırlı ve birçok örnekte dağıtıldığında, belirli bir eğitim örneğini yeniden üretme olasılığı azalır. Özünde, daha fazla eğitim verisi, artan riskten ziyade daha güvenli bir genelleme davranışına yol açar.

Araştırma Yöntemleri ve Bulgular

Araştırmacılar, dil modellerinin ne kadar ezberlediğini kesin olarak ölçmek için alışılmadık ama güçlü bir yaklaşım kullandılar: Rastgele bit dizilerinden oluşan veri kümeleri üzerinde transformer modelleri eğittiler. Bu bit dizilerinin her biri bağımsız olarak örneklenerek, örnekler arasında hiçbir desen, yapı veya fazlalık olmadığından emin olundu. Her örnek benzersiz ve ortak özelliklerden yoksun olduğundan, modelin bu dizileri yeniden yapılandırma veya tanımlama yeteneği doğrudan eğitim sırasında ne kadar bilgi tuttuğunu veya ezberlediğini yansıtır. Bu kurulumun temel nedeni, genelleme olasılığını tamamen ortadan kaldırmaktı. Doğal dilin aksine, bu rastgele veriler, hiçbir istatistiksel ilişkiye sahip olmayan, her bir örnekte “gürültü” niteliğindedir. Bu senaryoda, modelin test verileri üzerindeki performansı, gözlemlenen desenlerden genelleme yapmak yerine, yalnızca eğitim örneklerini ezberlemekten kaynaklanmalıdır. Bu yöntem, araştırmacıların, model parametrelerinin sayısı ile depolanan toplam bilgi arasında doğrudan bir ilişki kurmasına olanak tanır. Modellerin boyutu kademeli olarak artırılıp, 500 bin ila 1.5 milyar parametre arasında değişen modeller üzerinde yüzlerce deney yapıldı ve sonuçlar tutarlıydı: Parametre başına 3.6 bit ezberlendi.

Gelecek Perspektifi: LLM’lerin Anlaşılmasını Artırmak

Bu çalışmanın sonuçları, LLM’lerin nasıl çalıştığını ve nasıl geliştirileceğini anlamamız açısından önemli bir adım teşkil etmektedir. Özellikle, ezberleme ve genelleme arasındaki dengeyi daha iyi anlamak, modellerin güvenilirliğini artırmak ve telif hakları gibi yasal konularda daha sağlam bir zemin oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Çalışma, daha fazla verinin (daha az veriden ziyade) büyük ölçekli dil modellerini eğitirken daha güvenli bir yol olabileceğini öne sürmektedir. Bu araştırmalar, yapay zeka alanındaki etik, gizlilik ve uyumluluk standartlarını geliştirmeye de yardımcı olabilir. Örneğin, 500 bin parametreli bir modelin yaklaşık 1.8 milyon bit veya 225 KB veri ezberleyebileceği, 1.5 milyar parametreli bir modelin ise yaklaşık 5.4 milyar bit veya 675 megabayt ham bilgi tutabileceği hesaplanmıştır. Bu miktar, görüntüler gibi tipik dosya depolamalarıyla karşılaştırılamaz (örneğin, 3.6 MB sıkıştırılmamış bir görüntü yaklaşık 30 milyon bittir), ancak ayrık metinsel desenler arasında dağıtıldığında önemlidir.

“`