LLM - Encoder - Embedding - Decoder

Büyük Dil Modelleri - Large Language Models (Encoder, Decoder, Embedding)

Büyük dil modelleri (LLM - Large Language Models) bağlamında encoder, embedding ve decoder kavramları çok önemli roller oynar. Bu kavramları, Transformer tabanlı modellerle ilişkilendirerek açıklayalım.

1. Encoder (Kodlayıcı) - BERT Gibi Modellerde Kullanılır

Encoder, girdi metnini daha anlamlı ve işlenebilir bir temsile çevirir.

• Transformer Encoder’ı, her kelimenin bağlamını anlamak için self-attention mekanizmasını kullanır.
• Encoder tabanlı modeller genellikle maskeli dil modelleme (MLM - Masked Language Modeling) kullanır.

Örnek: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• BERT, tamamen encoder katmanlarından oluşur.
• Model, eksik kelimeleri tahmin etmek için iki yönlü (bidirectional) bir anlayış geliştirir.
• Örnek:

  “Kemal İstanbul’da yaşıyor ve ___ çok seviyor.”

  • BERT, boşluğa en uygun kelimeyi tahmin eder (örneğin, “şehri”).

💡 Encoder modelleri genellikle:

• Metin anlamlandırma (semantic search)
• Sentiment analizi
• Soru-cevap sistemleri
  gibi görevlerde kullanılır.

2. Embedding (Gömme) - Tüm LLM’lerde Kullanılır

LLM’lerin temelinde kelime gömme (word embedding) işlemi vardır.

• Her kelime, belirli bir yoğun vektör (dense vector) ile temsil edilir.
• Embedding’ler, modelin kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri öğrenmesini sağlar.

💡 Embedding’in Önemi:

• “Kral” ve “Kraliçe” gibi benzer kelimeler, vektör uzayında birbirine yakın olur.
• Embedding’ler sayesinde model, sinonimleri ve bağlamsal anlamları öğrenebilir.

Örnek: Word2Vec, FastText, GPT Embedding’leri

• Word2Vec: Kelimeleri n-boyutlu vektörlere çevirir.
• GPT gibi modeller: Önceden öğrenilmiş embedding’leri kullanarak her kelimenin vektör karşılığını alır.

🔹 Örnek Uygulamalar:

• Bilgi arama sistemleri
• Öneri motorları
• Kelime benzerlik analizleri

3. Decoder (Çözücü) - GPT Gibi Modellerde Kullanılır

Decoder, bir metin oluşturmak için modelin öğrendiği temsilleri çözümler.

• Transformer Decoder’ı, her kelimeyi bir önceki kelimeye bakarak tahmin eder.
• Causal Self-Attention kullanarak sadece geçmiş kelimeleri dikkate alır (geleceği göremez).

Örnek: GPT (Generative Pre-trained Transformer)

• GPT, tamamen decoder katmanlarından oluşur.
• Model, bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye odaklanır.
• Örnek:

  “Kemal İstanbul’da yaşıyor ve”

  • GPT → “şehri” veya “denizi” gibi tahminler yapar.

💡 Decoder modelleri genellikle:

• Metin üretme (chatbots, haber yazma)
• Kod üretme (Codex, Copilot)
• Hikâye anlatma gibi görevlerde kullanılır.

Özet: LLM’lerde Encoder, Embedding ve Decoder Kullanımı

📌 Önemli Notlar:

• BERT → Encoder modelidir, metni anlamlandırır ama üretmez.
• GPT → Decoder modelidir, yeni metin üretir.
• T5 → Hem encoder hem decoder içerir, çeviri ve özetleme gibi görevler yapar.

Bu ayrım, hangi modelin hangi görev için uygun olduğunu anlamak açısından kritik!