Büyük dil modelleri (LLM’ler) bugün metin yazıyor, kod üretiyor, analiz yapıyor hatta sohbet ediyor. Peki bir LLM’in bu noktaya gelmeden önce aslında son derece “aptal” bir model olduğunu biliyor muydunuz?
Çünkü bir model, eğitilmeden önce yalnızca rastgele parametrelerden oluşan dev bir matristir — hiçbir şey bilmez, hiçbir mantık kuramaz. Onu bir “dahi”ye dönüştüren ise uzun ve karmaşık bir eğitim sürecidir.

2025 itibarıyla yapay zekâ araştırmaları, LLM eğitimini daha hızlı, daha güvenli ve daha akıllı hâle getirmeyi hedefliyor. İşte bir LLM’i “aptal” bir modelden “üst düzey bir yapay zekâ sistemine” dönüştüren temel süreçler:

1. Ön Eğitim (Pretraining): Modelin Beyninin Oluşturulması

Bir LLM’in zekâ kazanmasının ilk adımı, devasa veri setleriyle yapılan ön eğitimdir. Bu aşamada modelin amacı, dili anlamayı ve tahmin etmeyi öğrenmektir.

Bu aşamada kullanılan kaynaklar:

• Kitaplar
• Web sayfaları
• Kod depoları
• Bilimsel makaleler
• Diyalog veri setleri

Model, milyarlarca parametreyi optimize ederek kelimeler arasındaki ilişkileri keşfeder. Burası, LLM’in temel “genel zekâ”sının oluştuğu evredir.

2. İnce Ayar (Fine-Tuning): Uzmanlık Kazandırma

Ön eğitim tamamlandığında model iyi bir okuyucu ve tahminci hâline gelir, ancak hâlâ çok genel davranır.
Bu aşamada LLM’e özel bir yetenek kazandırmak için kapsamlı bir ince ayar süreci uygulanır.

Örnek uzmanlık alanları:

• Kodlama
• Tıp
• Hukuk
• Finans
• Oyun geliştirme
• Eğitim-öğretim

Bu adım, modeli sektörün veya görevin ihtiyaçlarına göre “keskinleştirir”.

3. İnsan Geri Bildirimi ile Güçlendirme (RLHF): Modelle İletişimi Öğretmek

LLM’lerin kullanıcıyla uyumlu davranmasını sağlayan kritik aşamalardan biri RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) sürecidir.

Bu aşamada insanlar:

• Modelin verdiği cevapları sıralar
• Yanlışları düzeltir
• Daha iyi davranış örnekleri gösterir

Model ise bu geri bildirim üzerinden davranışını optimize eder.
Çoğu kullanıcı LLM’lerin “insansı” görünmesini sağlayan sihrin bu aşamadan geldiğini düşünür — ve bu büyük ölçüde doğrudur.

4. Güvenlik ve Filtreleme Katmanları: “Dahinin Tehlikeli Olmaması”

Modern LLM’lerin sadece akıllı değil, aynı zamanda güvenli olması gerekir.

Bu nedenle modeller, eğitimin son aşamalarında:

• Zararlı içerik filtreleri
• Gizlilik önlemleri
• Halüsinasyon azaltıcı teknikler
• Diferansiyel gizlilik (VaultGemma’da olduğu gibi)

gibi güvenlik sistemleriyle güçlendirilir.
Amaç, zekâyı artırırken modeli riskli hâle getirmemektir.

5. Continual Learning: “Dahiyi Güncel Tutmak”

Bir model eğitildikten sonra dünya durmaz, bilgiler sürekli değişir.
Bu nedenle son yıllarda LLM’ler için sürekli öğrenme (continual learning) teknikleri öne çıkıyor.

Bu sayede model:

• Eski bilgileri unutmadan
• Yeni verileri öğrenip adapte olabiliyor

2025’te en çok Ar-Ge yapılan konulardan biri bu.

Sonuç: Bir LLM’in Dahiliği, Arkasındaki Mühendislik Mucizesinden Geliyor

Bugün ChatGPT, VaultGemma, Kumru LLM, Llama 4 gibi modellerin “dahi” görünmesinin sebebi, aslında milyonlarca GPU saatlik hesaplama, devasa veri setleri ve ince mühendislik tekniklerinin birleşimidir.

Bir LLM, kendi kendine akıllı değildir.
Onu akıllı yapan; veri, algoritma, geri bildirim ve güvenlikten oluşan titiz bir eğitim sürecidir.