Günümüzde yapay zekâ sistemleri, özellikle de Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), sadece metin üretiminde değil; mühendislik hesaplamaları, veri analizi ve otomasyon gibi teknik alanlarda da devrim yaratıyor. Peki, MATLAB gibi teknik bilgiye dayalı bir platform bu dönüşümün neresinde?Bu yazımızda MATLAB ile LLM entegrasyonu sayesinde mühendislik iş akışlarının nasıl dönüştüğünü inceleyeceğiz.
LLM (Büyük Dil Modelleri) nedir?
Büyük Dil Modelleri, büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş, metin üretimi yapabilen yapay zekâ sistemleridir. Derin öğrenme olarak bilinen ve makine öğrenmesinin özel olarak tasarlanmış bir alt kümesi olan bir yöntemle çalışır. İnsan dilini anlayabilen, tahmin edebilen ve üretebilen bu modeller, başta doğal dil işleme (NLP), metin analizi, özetleme, soru-cevap sistemleri ve kod üretimi olmak üzere çok geniş bir kullanım alanına sahiptir.
MATLAB ve LLM Entegrasyonu Neden Önemli?
Mühendislik hesaplamaları, veri analizi, sistem modelleme gibi konularda güçlü olan MATLAB için LLM’lerin sağladığı esneklik oldukça değerlidir. Bu entegrasyon sayesinde:
- Karmaşık kod blokları doğal dil komutlarıyla üretilebilir veya açıklanabilir.
- Teknik dokümanlar hızlı ve otomatik bir şekilde analiz edilebilir.
- Kod açıklamaları doğal dilde üretilebilir.
Böylece, MATLAB yapay zekâ entegrasyonu mühendislik süreçlerini hızlandırır ve daha kullanıcı dostu hale getirir.
MATLAB’den LLM’lere Erişim
Gpt-4, Llama3 ve Mixtral gibi popüler büyük dil modellerine (LLM’ler) MATLAB’den bir API aracılığıyla veya modelleri yerel olarak yükleyerek erişebiliriz. Ardından, metin oluşturmak için tercih ettiğimiz modeli kullanabiliriz. Alternatif olarak, MATLAB’de bulunan önceden eğitilmiş bir BERT modelini de kullanabiliriz. Metin verilerine erişmek ve bunları hazırlamak için Text Analytics Toolbox işlevlerini kullanabiliriz.,
Doğal Dil İşleme İş Akışı
Kaynak: MATLAB ile LLM’ler
MATLAB ile LLM’leri kullanarak MATLAB’ı OpenAI® Sohbet Tamamlamaları API’sine (ChatGPT™’ye güç verir), Ollama™’ya (yerel LLM’ler için) ve Azure® OpenAI hizmetlerine bağlayabilirsiniz.
OpenAI API Aracılığıyla LLM’lere Erişim
Üst bölümde indirilmesi için önerilen dosyayı kullanarak, MATLAB ortamımızda OpenAI API’sine arayüz oluşturabilir ve kendi sohbet robotumuzu oluşturmak ve duygu analizi de dahil olmak üzere çeşitli NLP görevleri için modelleri (GPT-4 ve GPT-4 Turbo gibi) kullanabiliriz. Burada OpenAI API arayüzünü kullanmak için bir OpenAI API anahtarı edinmemiz gerekir. Anahtarlar ve ücretler hakkında daha fazla ayrıntı için OpenAI API bölümünü inceleyebilirsiniz.
Sohbet Robotu Oluşturma
Blog Yazısı: GPT Modellerine Erişim
Ollama Aracılığıyla Yerel LLM’lere Erişim
Bu aşamada depodaki kodu kullanarak ve MATLAB’ı yerel bir Ollama sunucusuna bağlayarak, Llama3, Mistral ve Gemma gibi popüler yerel LLM’lere erişebiliyoruz. Yerel LLM’leri, kendi verilerinizi kullanarak LLM’nin doğruluğunu artırabilen geri alma ile artırılmış üretim (RAG) gibi NLP görevleri için de kullanabiliyoruz.
Artırılmış Üretim için İş Akışı
Blog yazısı: MATLAB ile Yerel LLM’ler
Sonuç
Büyük dil modellerinin (LLM) mühendislik ve bilimsel hesaplamalarda kullanımı, büyük bir dönüşümü mümkün kılıyor. LLM’ler, teknik verilerin yorumlanmasından otomatikleştirilmiş kod üretimine, doğal dilde model açıklamalarından belge hazırlığına kadar birçok süreci hızlandırıyor ve kolaylaştırıyor. MATLAB, bu dönüşümün önemli bir parçası olarak, LLM entegrasyonunu kullanıcılarına sunarak yapay zekâ destekli mühendislik çözümlerine kapı aralıyor. Geliştiriciler artık MATLAB ortamında doğrudan büyük dil modelleriyle etkileşime geçerek karmaşık görevleri doğal dille tanımlayabiliyor, öneri sistemlerinden faydalanabiliyor ve uygulama geliştirme süreçlerini daha erişilebilir, daha verimli hâle getirebiliyor. Bu sayede, daha kullanıcı dostu ve açıklanabilir mühendislik araçları da geliştirilebiliyor.