LLM Seçerken Nelere Dikkat Edilmeli?
LLM seçimi yaparken projeniz ve işletmeniz için en uygun modeli bulmalısınız. Büyük dil modeli seçimi son derece stratejik bir karardır. Piyasada birçok LLM olsa da hepsi herkesin ihtiyacına yanıt…

LLM seçimi yaparken projeniz ve işletmeniz için en uygun modeli bulmalısınız. Büyük dil modeli seçimi son derece stratejik bir karardır. Piyasada birçok LLM olsa da hepsi herkesin ihtiyacına yanıt vermez. Bunun yerine her modeli tek tek inceleyerek hem mantık yürütme kapasitesini hem de dil desteği gibi faktörleri öğrenebilirsiniz.
Büyük dil modeli seçimi sırasında özellikle yanıt süresinden veri güvenliğine kadar birçok faktörü dikkate almak gerekir. Her dil modeli aynı kapasitede olmadığından birçok kritik unsuru dikkate almak gerekiyor. Yanlış yapacağınız bir tercih hem yüksek maliyetle karşı karşıya kalmanıza hem de seçilen dil modelinden istenilen verimin alınamamasına neden olur. Böyle durumlarda LLM seçimi sırasında şu kriterleri dikkate alabilirsiniz.
LLM Seçerken İhtiyaç Belirleme
Büyük dil seçiminde doğru karar verebilmek için öncelikle projenizin gereksinimlerini ya da kullanma amacınızı belirlemeniz gerekiyor. Gerçek ihtiyaçları net olarak belirlediğiniz taktirde dil modelinden daha yüksek verim alabilirsiniz. Yüksek maliyetler altına girmeden ve karmaşık bir yapı yüklerine maruz kalmadan projeniz için çalışmaya başlayabilirsiniz. LLM seçimi için ihtiyaç belirlemesinde şu kriterleri dikkate almalısınız:
Modeli neden kullanacağınız önemli bir aşama. Yalnızca bir metni özetlemek için kullanmakla sohbet amaçlı kullanılması farklı ihtiyaçlardır.
Çok modlu bir girdi işlemine ihtiyacınızın olup olmaması gibi kriterleri dikkate almalısınız.
Büyük dil modelinin yanıt hızı ya da gecikme süresi ihtiyaçlarınız açısından önemli bir detay.
İşlenecek verilerin türleri yine bu aşamada dikkat etmeniz gereken bir nokta.
Bütçe ve maliyet karşılaştırması yapmalı, projenizin bütçesine uygunluğunu incelemelisiniz.
Açık Kaynak mı, Kapalı Kaynak LLM’mi Tercih Etmelisiniz?
LLM seçimi konusunda önemli bir diğer kriter ise açık ya da kapalı kaynak olup olmaması. En kritik sorulardan biri olduğu da söylenebilir. Açık ve kapalı kaynak modeller birbirinden oldukça farklıdır. Aralarındaki farklılıkları şu tablodan inceleyebilirsiniz:
| KRİTER | AÇIK KAYNAK LLM | KAPALI KAYNAK LLM |
|---|---|---|
| Veri gizliliği ve kontrol süreci | Açık kaynaklarda tam kontrol vardır. | Kontrol süreci sözleşmeye bağlıdır. |
| Başlangıç maliyeti | Düşüktür ve modelde lisans ücreti bulunmaz. | Kapalı kaynaklar alt yapı yatırımı gerektirmiyor. Hemen API ile başlamak mümkündür. |
| Operasyonel maliyeti | Yüksek bir operasyonel maliyeti vardır. Bakımı yüksek maliyet doğurabilir. | Kullanılan token kadar ödeme yapılan bir sistemdir. |
| Performansı | Sürekli gelişen bir sistemdir. | Karmaşık akıl yürütmeden kodlamaya kadar birçok görevi üstlenebilir. |
| Özelleştirme | Modelin tüm kısımlarına erişmek mümkündür ve özelleştirebilirsiniz. | Sağlayıcı tarafından sunulan API ile birtakım değişiklikler yapabilirsiniz. |
Açık ve kapalı LLM arasında hangisini seçmeniz gerektiğine karar verirken her ikisinin avantajlarını ve dezavantajlarını dikkate almak gerekiyor. Açık kaynak büyük dil modelleri bankacılıktan sağlık sektörüne kadar geniş çerçevede kullanılır. Aynı zamanda alt yapısınıın internet bağlantıları olmadığı yerde çalışması mümkündür. Kapalı kaynak LLM seçimi ile pazara daha hızlı çıkış yapabilirsiniz. Bunların yanı sıra sunucu yönetimi ve yüksek akıl yürütme gücünden yararlanılabilir.
Yanıt Süresine Göre LLM Seçimi
LLM seçimi yaparken yanıt süresinde dikkate almak gerekir. Bir yapay zeka uygulamasının başarısı sadece akıllı olmasıyla ölçülemez. Aynı zamanda doğru yanıtlar vermesi ve bu yanıtları sizlere daha hızlı bir şekilde iletmesi de önemli bir kriterdir. Kullanıcı deneyimi açısından özellikle gecikme süresi uygulamanın benimsenmesinin önündeki en büyük engeldir. Böyle durumlarda kullanıcılar genellikle saniyeler içerisinde cevap almak ister. Buna göre yapay zekaların yani büyük dil modellerinin yanıt süresi performansını etkileyen bir takım önemli kriterler vardır.
Bu kriterlerden birisi TGTT yani Time To First Token kriteridir. Bu kritere göre istek gönderildikten hemen sonra model ilk karakteri veya kelimeyi kullanıcıya ne kadar sürede ulaştırdığını gösterir. Genellikle akıcı bir sohbet için son derece önemli bir kriterdir. Bir diğeri ise modelin saniye başına ne kadar fazla kelime üretebildiğidir. Yanıtın genel olarak akış hızını etkileyen en önemli kriterlerden biridir.
Maliyet ve Performansa Göre LLM Seçme
Maliyet ve performans LLM seçimi kriterlerinin en önemlilerinden biridir. Çünkü kişiler genellikle seçim sırasında en güçlü modelin en iyisi olduğunu düşünür. Bununla birlikte yüksek performans sunan modelleri satın almak maliyet açısından bütçenizin zarar görmesine neden olabilir. Fakat başarılı bir yapay zeka mimarisi kurmak istiyorsanız öncelikle projenize en uygun olan modeli seçmelisiniz. Eğer projeniz için çok yüksek bir dil modeline ihtiyacınız yoksa büyük harcamalarla proje bütçenizi zorlamanıza gerek duyulmaz.
LLM maliyet yapısını anlayabilmek için öncelikle farklı harcama kalemlerini göz önünde bulundurmalısınız. Örneğin kullandıkça öde şeklinde karşınıza çıkan maliyetler çok daha avantajlıdır. Özellikle kapalı kaynak modellerinde bu harca bas sistemi kullanılmaktadır. Bir diğeri ise kendi sonucunuzda barındırma maliyetidir. Eğer açık kaynak model tercih ederseniz token başı ödeme yapmanıza gerek kalmaz. Fakat yüksek bellekli gpo sunucu kiralamanız gerekebilir. Hatta gerek varsa satın alabilirsiniz.
LLM Seçiminde Geliştirici Desteği
LLM seçimi yaparken dikkat etmeniz gerekenlerden bir diğeri ise geliştirici desteğidir. Büyük dil modellerinin başarısı özellikle verdiği desteğe göre değişir. Güçlü bir geliştirici desteği varsa ürünlerin geliştirilme sürecinde de hızlanma görülebilir. Aynı zamanda bu durum hata payını en aza indirirken bakım maliyetlerini de minimum düzeye çeker. Böyle durumlarda geliştirici desteğini belirleyen temel kriterler arasında şunlar sayılabilir:
Profesyonel geliştirici desteği sırasında resmi dokümantasyon oluşturulur. Açık ve kod örneklemeleri ile daha zengin hale getiren rehber dosyaları sayesinde geliştirme sürecini daha iyi anlayabilirsiniz.
Geliştirici firmanın özellikle hem topluluk hem de destek kanallarının olmasına dikkat etmelisiniz.
Geliştirici desteğinin üyelere 7/24 verilmesi firmanın işini ne kadar önemsediğini gösterir.
Content Proof ChainAnchored to Bitcoin
A cryptographic digest of this content was anchored to the Bitcoin blockchain via OpenTimestamps at publish time. You can independently verify the downloaded .ots file at opentimestamps.org or with the 'ots verify' command — mathematically proving the content existed in this exact form at that date.
SHA-256: 8b96d54d88d8edfbdb2fb2b4f397483ba591cdba34d571067909132ce6b977a8
⬇ Download .ots proofComments
No comments yet. Be the first!