Böyük dil modelləri (LLM) süni intellekt (AI) sahəsində son illərin ən parlaq inkişaflarından biridir. Bu məqalədə, LLM-lərin tarixi, arxitekturası, təlim metodları, real dünya tətbiqləri və gələcək perspektivləri üzərində dərin analiz aparılacaq. Məqalədə təqdim olunan məlumatlar ən son tədqiqat və texnoloji yeniliklər əsasında hazırlanıb və sahənin ixtisaslaşmış jurnallarından əldə edilmiş etibarlı mənbələrə istinad edir.
Böyük dil modellərinin tarixi və inkişaf mərhələləri
1990–2000-ci illərdə statistik smayl modelləri ilə başlayan təbii dil emalı (NLP) alqoritmləri, 2017-ci ildə “Transformer” arxitekturasının təqdimatı ilə inqilab yaşadı. Bu arxitektura əsasında Google tərəfindən təqdim olunan BERT modeli (2018) iki istiqamətli ön-təlim strategiyası ilə mətnin həm keçmiş, həm də gələcək kontekstini nəzərə aldı.
Ardınca OpenAI tərəfindən 2020-ci ildə 175 milyard parametrli ChatGPT-3 modeli təqdim edildi ki, bu da az sayda nümunə “few-shot” öyrənmə qabiliyyəti ilə diqqət çəkdi. GPT-3 və sonrakı versiyalar LLM-lərin ölçüsünü və performansını yeni zirvələrə qaldırdı.
LLM arxitekturası və təlim metodları
Böyük dil modelləri (LLM) mətn əsaslı tapşırıqlarda yüksək dəqiqlik və çevikliyi təmin etmək üçün öz-özünə diqqət (self-attention) mexanizminə əsaslanan Transformer arxitekturasından geniş istifadə edir. Transformer qatları uzun kontekst əlaqələrini səmərəli şəkildə modelləşdirərək milyardlarla parametrli LLM-lərin böyük korpuslarda ön-təlimdən keçməsinə imkan yaradır.
Transformer əsaslı modellər
“Transformer” mexanizmi öz-özünə diqqət (self-attention) qatları vasitəsilə uzun kontekst əlaqələrini təsirli şəkildə modelləşdirir. Bu yanaşma LLM-lərə milyardlarla parametr ilə böyük korpuslarda ön-təlim imkanı yaratdı.
Ön-təlim və incə tənzimləmə (fine-tuning)
BERT və RoBERTa kimi modellərdə iki mərhələli öyrənmə:
-
Ön-təlim: maskalanmış dil modelinin öyrədilməsi
-
Faydalı tənzimləmə: spesifik vəzifə (məsələn, sual-cavab) üçün əlavə qatla incə tənzimləmə
GPT-n ailəsində isə in-context (“zero-/few-/one-shot”) öyrənmə ilə incə tənzimləməyə ehtiyac minimal səviyyədə saxlanır
Hal-hazırki LLM tətbiqləri və istifadə ssenariləri
Hal-hazırki Böyük dil modelləri (LLM) müxtəlif sahələrdə inqilabi imkanlar yaradır: sağlamlıq və diaqnostika sahəsində LLM əsaslı sistemlər simulyativ müzakirələr aparmaq, tibbi mətnləri təsnif etmək və hətta diferensial diaqnostika təklif etmək üçün tətbiq olunur; məsələn, “Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)” modeli 302 real kliniki hal üzrə diaqnostika performansını qiymətləndirmişdir.
Etik və hüquqi analiz sahəsində tədqiqatçılar LLM-lərin qərarvermə prosesində yaranan riskləri və avtomatlaşdırma yanılmalarını araşdırır; bu yanılmalar xüsusilə tibb və maliyyə sektorlarında kritik nəticələrə gətirib çıxara bilər. Biznes və maliyyə sferasında isə LLM-lər maliyyə hesabatlarının avtomatik xülasəsi, bazar proqnozları və müştəri dəstəyi chatbot-larında geniş istifadə olunur; xüsusilə sentiment təhlili üçün optimallaşdırılmış FinBERT modeli bu sahədə liderlik edir.
Sağlamlıq və diaqnostika
LLM əsaslı sistemlər tibb sahəsində simulyativ müzakirələr aparmaq, tibbi mətnləri təsnif etmək və hətta diferensial diaqnostika təklif etmək üçün istifadə olunur. “Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)” modeli 302 real kliniki hal üzrə diaqnostika performansını qiymətləndirmişdir.
Etik və hüquqi analiz
Tədqiqatçılar LLM-lərin etik qərarvermə və hüquqi sənədlərin təhlili sahəsində risk və avtomatlaşdırma yanılmaları üzərində işləyirlər. Avtomatlaşdırma yanılmaları xüsusilə tibb və maliyyə sahəsində kritik nəticələr doğura bilər.
Biznes və maliyyə
LLM-lər maliyyə hesabatlarının avtomatik xülasəsi, bazar proqnozları və müştəri dəstəyi chatbot-larında geniş tətbiq olunur. Xüsusilə FinBERT modeli maliyyə mətnlərində sentiment təhlili üçün optimallaşdırılıb və ən son modellər arasında üstünlük təşkil edir
Gələcək perspektivlər və texnoloji çağırışlar
Gələcək perspektivlər və texnoloji çağırışlar baxımından, ölçəkləmə və hesablama sərfiyyatı müasir LLM-lərin parametrlərinin artması ilə kəskin şəkildə yüksələn əsas problem olaraq qalır və optimal model ölçüsünü və token sayını müəyyən etmək üçün Hoffmann et al.-in güc qanunları kritik rol oynayır; eyni zamanda, multimodal inteqrasiya sahəsində 2025-ci ildə təqdim olunan GPT-4o modeli mətn, səs və görüntü məlumatlarını sinxron emal etməklə inqilabi imkanlar yaratmış və LLM-ləri yaradıcı, interaktiv agentlər səviyyəsinə qaldırmışdır.
Ölçəkləmə və hesablama sərfiyyatı
Müasir LLM-lərin parametrlərinin artması hesablamalı xərcləri kəskin şəkildə yüksəldir. Optimal model ölçüsünün və öyrənmə token sayının hesablanması üçün Hoffmann et al. təklif etdiyi güc qanunları əhəmiyyət kəsb edir.
Multimodal inteqrasiya
2025-ci ildə GPT-4o modeli mətn, səs və görüntü inteqrasiyasını təklif edərək multimodal ssenarilər üçün inqilabi imkanlar yaradıb. Bu inkişaf LLM-lərin yaradıcı və interaktiv agentlər kimi genişlənməsinə şərait yaradır.
Etik və hüquqi aspektlər
Etik və hüquqi aspektlər baxımından, LLM-lərin təlimindəki qərəz və ədalət problemlərinin aradan qaldırılması üçün avtomatik qiymətləndirmə və düzəliş mexanizmləri hazırlanır, çünki təlim məlumatlarında gizli stereotiplər modelin nəticələrinə ciddi təsir göstərə bilər; eyni zamanda, məlumat məxfiliyi və sorumluluq çərçivəsində isə icazəsiz müəllif hüquqları ilə qorunan mətnlərin istifadə edilməsi hüquqi risklər doğurur və bu səbəbdən platformalar mənbə şəffaflığını yüksəltməklə və istifadəçi öhdəliklərini gücləndirməklə bu riskləri minimuma endirməyə çalışırlar.
Qərəz və ədalət
LLM-lərin təlim ədatlarında mövcud olan qərəzlər model nəticələrinə təsir edə bilər. Bu problemlərin aşkarlanması və korreksiyası üçün avtomatik qiymətləndirmə metodları hazırlanır.
Məlumat məxfiliyi və sorumluluq
İcazəsiz müəllif hüquqları ilə qorunan mətnlərin öyrənmə dəstinə daxil edilməsi hüquqi risklər yaradır. İndiki anda platformalar məlumat mənbələrinin şəffaflığını və istifadəçi sorumluluğunu təmin etməyə çalışır.
Performans metrikaları və qiymətləndirmə
Böyük dil modellərinin (LLM) effektivliyini ölçmək üçün tantma (perplexity), BLEU, ROUGE, METEOR və BERTScore kimi metrikalardan istifadə olunur. Tantma modeli verilən mətn korpusuna nə qədər yaxşı uyğunlaşdığını göstərir; aşağı tantma daha yaxşı dil anlayışı deməkdir.
BLEU və ROUGE əsasən tərcümə və xülasə kimi generativ tapşırıqlarda çıxışın insan referansları ilə nə qədər üst-üstə düşdüyünü qiymətləndirir. BERTScore isə semantik oxşarlığı daha dərindən təhlil edərək modelin məna tutumunu ölçür. Bu metrikaların kombinasiyası LLM-lərin həm keyfiyyət, həm də hesablamalı səmərəliliyi üzərində balans yaratmağa kömək edir.
İnkişaf alətləri və ekosistem
LLM-lərlə işləmək üçün Hugging Face Transformers, OpenAI API, DeepSpeed və Megatron-LM kimi inkişaf çərçivələri geniş istifadə olunur. Hugging Face ekosistemi yarımçıq modelləri (pretrained checkpoints), incə tənzimləmə skriptlərini və topluluq dəstəyini təmin edərkən, DeepSpeed və Megatron-LM çoxmilli GPU klasterlərində hesablama səmərəliliyini artırmaq üçün optimallaşdırmalar təklif edir. Bütün bu alətlər birlikdə LLM-lərin sürətli prototipləşdirilməsini, təlim və yerləşdirmə mərhələlərinin avtomatizasiyasını mümkün edir.
Real dünya case study: Chatbot inteqrasiyası
Məhsul dəstəyi sahəsində fəaliyyət göstərən “X” şirkəti LLM əsaslı chatbot quraraq istifadəçi sorğularının 78%-ni avtomatik emal etməyi bacardı. İnteqrasiya zamanı GPT‐3.5 Turbo modelindən istifadə edilərək chatbot, FAQ məlumat bazası ilə kombinə edildi və hər 20.000 token üçün hesablama xərcləri optimallaşdırıldı. Nəticədə, istifadəçi məmnuniyyəti 4,2 baldan 4,7 bala yüksəldi və texniki dəstək yükü 35% azaldı.
Daha Oxu: Modern Süni Neyron Şəbəkələri
Nəticə
Böyük dil modelləri (LLM) sahəsi sürətlə inkişaf edir və əldə olunmuş nailiyyətlər LLM-lərin yalnız mətn emalında deyil, multimodal inteqrasiya və kritik sahələrdə (tibb, hüquq, maliyyə) da geniş tətbiqinə zəmin yaradıb. BakuTime.com-da təqdim olunan bu məqalədə LLM-lərin tarixi, arxitekturası, real dünya tətbiqləri, gələcək perspektivlər və etik-hüquqi çağırışları əhatəli şəkildə təqdim etdik.
