LLM'lerin Perde Arkası: Transformer Mimarilerini Anlamak

Son yıllarda büyük dil modelleri (LLM) yapay zekanın merkezine yerleşti. Bu modellerin çoğunun temelinde Transformer mimarisi yatıyor. Transformer'ı anlamak, hem model seçiminde hem de performans optimizasyonunda doğru kararlar vermek için kritik. Bu yazıda Transformer’ın temel bileşenlerini, farklı yapı tiplerini ve pratik uygulama ipuçlarını özetliyorum.

Temel Kavramlar

• Tokenizasyon: Metin önce token’lara bölünür (subword/byte-pair gibi). Tokenizasyon, modelin girişini ve çıktılarını belirler; doğru tokenizer seçimi önemlidir.

• Embedding: Token’lar vektörlere dönüştürülür; bu vektörler modelin "anlam" çıkarırken kullandığı temel temsillerdir.

• Positional Encoding: Transformer’lar sırayı doğrudan işlemeyecek şekilde tasarlandığı için pozisyon bilgisini ekleyen encoding’ler gereklidir.

Attention ve Self-Attention
Transformer’ın en önemli yeniliği self-attention mekanizmasıdır. Self-attention her token’ın cümle içindeki diğer tokenlarla ilişkisini dinamik şekilde hesaplar. Bu sayede model uzun bağlamları ve korelasyonları efektif yakalar.

• Scaled Dot-Product Attention: Q(Query), K(Key), V(Value) matrisleri üzerinden skor hesaplanır ve yumuşatılır.

• Multi-Head Attention: Farklı alt-uzaylarda ilişkileri yakalamak için birden fazla attention “head” kullanılır. Bu, modelin farklı bağlam düzeylerini paralel olarak öğrenmesini sağlar.

Encoder / Decoder / Decoder-only Yapıları

• Encoder-Decoder (örn. T5): Giriş metnini encoder ile işler, decoder ise hedef çıktıyı üretir. Çeviri, sıralı dönüşüm gibi görevlerde güçlü.

• Decoder-only (örn. GPT): Sadece üretme (generation) için optimize edilmiştir; metin tamamlama, sohbet, yaratıcı yazı için tercih edilir.

• Encoder-only (örn. BERT): Temsiller (representations) ve sınıflandırma görevleri için uygundur.

Fine-Tuning, Prompting ve RAG Yaklaşımı

• Fine-tuning: Önceden eğitilmiş bir modelin özel görev için ağırlıklarının yeniden eğitilmesi. Küçük veriyle bile büyük fayda sağlayabilir.

• Prompt Engineering: Model davranışını belirlemek için giriş metninin tasarımı; hızlı ve maliyetsiz bir şekilde istenen çıktıya yaklaşmayı sağlar.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Modelin statik belleğinin ötesine geçerek dış kaynaklardan bilgi çekmesini sağlar; doğrulanabilir ve güncel yanıtlar üretmek için idealdir.

Uygulamalar ve Performans İpuçları

• Latency & Ölçekleme: Production ortamlarında latency kritik. Distilasyon, quantization ve batching ile servis maliyetleri ve gecikme azaltılabilir.

• Maliyet Yönetimi: Büyük modellerin inference maliyeti yüksek; gerektiğinde küçük/orta boy modeller + RAG kombinasyonu ekonomik ve etkili olur.

• Değerlendirme: Sadece loss veya perplexity’ye bakmak yeterli değil — doğruluk, factuality, hallucination oranı ve kullanıcı kabulü gibi KPI’lar da izlenmeli.

• Güvenlik & Etik: Model çıktılarının filtrelenmesi, zararlı yanıtların engellenmesi ve veri gizliliği süreçleri üretime alımda öncelikli olmalı.

Pratik Özet
Transformer’ı ve türevlerini anlamak, hangi model tipinin hangi görev için uygun olduğuna karar vermeyi kolaylaştırır. Üretimde verimlilik ve güvenilirlik için model seçimi, retrieval stratejisi, optimizasyon (quantization/distillation) ve izleme (monitoring) bir arada düşünülmelidir.