Teknoloji dünyasında her geçen gün yeni kavramlar duyuyoruz. Bunlardan bazıları ilk başta kulağa benzer gelse de aslında çok farklı şeyleri ifade ediyor. İşte onlardan biri de “LLM” ve “NLP” farkı.
Eğer bu iki terimi kafanda netleştiremediysen, yalnız değilsin. Ben de ilk başta karıştırmıştım. Ama işin içine girdikçe aslında bu iki kavramın birbirini tamamlayan yapılar olduğunu fark ettim. Bu yazıda seni bu iki kavram arasında net ve pratik bir farkındalık seviyesine ulaştırmak istiyorum. Hem teknik konuşacağız hem de biraz sohbet tadında ilerleyeceğiz. Hazırsan başlıyorum!
NLP Nedir? (Doğal Dil İşleme)
Önce şu NLP konusunu bir masaya yatıralım. NLP, İngilizcesiyle “Natural Language Processing”, Türkçesiyle “Doğal Dil İşleme” demek. Tanım olarak; bilgisayarların insan dilini anlamasını, işlemesini ve üretmesini sağlayan bilimsel bir alan.
Yani NLP dediğimiz şey, bilgisayarların bizim konuşma ve yazma şeklimizi algılayabilmesi için geliştirilmiş bir dizi algoritma, kuram ve teknikler bütünüdür. Uzun zamandır hayatımızda var aslında. Hatta 1950’lere kadar dayanan bir geçmişi var.
NLP’nin bazı temel görevleri şunlardır:
- Metin sınıflandırma
- Duygu analizi
- Dil modeli oluşturma
- Özetleme
- Otomatik çeviri
- Sözcük köklerini bulma (lemmatizasyon/stemleme)
- Adlandırılmış varlık tanıma (NER)
Yani NLP, daha çok dilin mantıksal ve yapısal boyutuyla ilgilenir. Kurallar, istatistiksel analizler ve klasik algoritmalarla donatılmış bir sistem gibi düşünebilirsin.
Peki Ya LLM? (Large Language Model)
Gelelim yıldız oyuncumuza: LLM, yani “Large Language Model”.
Bunu şöyle tanımlayabilirim: Milyarlarca kelimeyle eğitilmiş, büyük boyutlu, yapay zeka destekli bir dil modeli.
Kulağa havalı geliyor değil mi? Öyle çünkü!
Ben LLM’leri hep şuna benzetirim:
NLP, bir dil öğretmeni gibi temel kuralları ve yöntemleri öğretiyor;
LLM ise bu bilgileri alıp kendine özgü yazılar yazabilen, konuşabilen hatta bazen özgün olabilen bir yazar gibi davranıyor.
LLM’lerin bazı temel özellikleri:
- Genellikle transformer mimarisi ile çalışırlar.
- Devasa veri setleriyle (trilyonlarca kelime) eğitilirler.
- Önceden eğitilmiş (pre-trained) modellerdir, örneğin GPT, BERT, LLaMA.
- Doğal ve anlamlı metin üretmede çok başarılıdırlar.
- Konu, tarz ve bağlamı anlayarak içerik oluşturabilirler.
LLM, NLP’yi Gereksiz mi Kılıyor?
Cevap: Kesinlikle hayır.
LLM’ler güçlüdür, evet. Ama her zaman en verimli çözüm değillerdir. Örneğin küçük bir uygulama için basit bir NLP algoritması çok daha hızlı ve uygun maliyetli olabilir.
Ayrıca LLM’ler bile eğitilirken NLP’nin sunduğu dil analizi, veri temizleme ve tokenizasyon gibi yöntemleri kullanır. Yani NLP, LLM’nin temelidir.
Gerçek Hayattan Örnekle
Mesela diyelim ki bir e-ticaret siten var. Ürün yorumlarını analiz edip olumlu/olumsuz olarak sınıflandırmak istiyorsun.
- NLP çözümü: Basit bir duygu analizi modeli kurarsın. Hızlıdır, ekonomiktir.
- LLM çözümü: Yorumu doğrudan LLM’ye verirsin: “Bu yorumu analiz et, olumlu mu olumsuz mu?” O da sana bağlamı anlayarak yanıt verir. Ama daha yavaştır ve kaynak tüketimi daha fazladır.
Yani ihtiyaç neyse, ona göre yöntem seçmelisin.
LLM ve NLP Gelecekte Nasıl Bir Rol Oynayacak?
Bana kalırsa ikisi de uzun yıllar boyunca birlikte ilerleyecek. NLP, temel taş olmaya devam ederken LLM’ler daha özel alanlara girecek. Hatta belki LLM’ler, NLP tekniklerini kendi içinde yeniden öğretebilecek kapasiteye ulaşacak.
Yani gelecekte şu soruyu daha sık duyacağız:
“LLM mi yazalım yoksa klasik NLP mi kullanalım?”
Ve doğru cevap, her zaman ihtiyaca göre seçim yapmaktan geçecek.
Kapanış: Bu Farkı Artık Net Biliyorsun!
Bugün birlikte NLP ve LLM arasındaki farkı konuştuk. Teknik detaylara girdik, örnek verdik, kafamızda benzetmelerle oturttuk. Umarım artık bu iki kavramı daha net ayırt edebiliyorsun.
“NLP, doğal dilin nasıl işlendiğini öğreten bir bilimdir.
LLM, bu bilgileri kullanarak gerçek zamanlı diyalog ve metin üretimi yapan bir sistemdir.”
Eğer bu yazıyı beğendiysen veya daha fazla teknik içerik okumak istersen, yorum bırakabilir ya da benzer konularda yazmamı isteyebilirsin.
