LLM Nedir? Büyük Dil Modeli Hakkında Kapsamlı Rehber (2026)

Büyük dil modelleri (LLM – Large Language Model), yapay zeka ve doğal dil işleme alanında devrim yaratan teknolojilerdir. Bu gelişmiş sistemler, milyarlarca parametre içeren yapay zeka modelleriyle insan dilini anlama ve üretme konusunda olağanüstü yetenekler sunar. Bu içerikte büyük dil modeliyle ilgili detayları, kullanım alanlarını ve türlerini paylaşıyor olacağız.

Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM), milyarlarca parametre içeren ve devasa metin verileri üzerinde eğitilmiş yapay zeka sistemleridir. Geleneksel doğal dil işleme teknolojilerinden farklı olarak, bağlamı derinlemesine kavrayabilir ve tutarlı, anlamlı içerikler oluşturabilir.

Bu modellerin en ayırt edici özelliği çok yönlülüğüdür. Metin özetleme, içerik oluşturma, çeviri, kod yazma ve soru cevaplama gibi farklı görevleri ek eğitim gerektirmeden gerçekleştirebilir.

Büyük dil modellerini oluşturan temel bileşenler şunlardır:

Modern büyük dil modelleri (LLM’ler) her yıl daha fazla parametreyle eğitiliyor. Bu artış, modellerin dili anlama ve yorumlama becerilerinde ciddi bir sıçrama yaratıyor. 2026 itibarıyla en gelişmiş modeller 600 milyarın üzerinde parametreye sahipken, bağlam pencereleri de 1 milyon token’a kadar ulaşabiliyor.

Büyük Dil Modelleri (LLM) Nasıl Çalışır ve Nasıl Eğitilir?

Büyük dil modelleri, temel olarak transformer mimarisi ve dikkat (attention) mekanizması üzerine inşa edilir. 2017’de transformer yaklaşımının geliştirilmesi, doğal dil işleme alanında bir paradigma değişimi yaratarak modern LLM’lerin temelini oluşturmuştur.

Bu mimari sayesinde model, metindeki kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri aynı anda değerlendirebilir. Dikkat mekanizması, bir kelimenin anlamını belirlerken diğer tüm kelimelerle olan ilişkisini hesaba katar. Böylece uzun metinlerde bağlamı koruyabilir ve tutarlı çıktılar üretebilir.

LLM’lerin bugün ulaştığı seviyeyi mümkün kılan başlıca teknolojik gelişmeler şunlardır:

• Transformer mimarisi ve dikkat mekanizmalarının geliştirilmesi (2017)
• Paralel işleme kapasitesindeki dramatik artış
• Öz-denetimli öğrenme (self-supervised learning) teknikleri
• Transfer öğrenme yöntemlerinin ilerlemesi
• Kontekst penceresi boyutunun genişlemesi (1 milyondan fazla token)
• Token tahmini optimizasyonları
• Çok katmanlı temsil öğrenimi
• Mixture of Experts (MoE) mimarisi

Tokenizasyon ve Dilin Sayısallaştırılması

LLM’ler metni doğrudan işlemez, önce metni token adı verilen küçük parçalara böler. Bu token’lar sayısal vektörlere dönüştürülür. Model, dikkat mekanizması sayesinde her token’ın diğerleriyle ilişkisini analiz ederek anlam üretir. Bu süreç, modelin kısa ve uzun metinlerde bağlamsal tutarlılığı korumasını sağlar.

LLM Eğitim Süreci Nasıl İşler?

LLM eğitimi genellikle iki ana aşamadan oluşur:

1. Ön Eğitim (Pre-training)

Model, internetten toplanan trilyonlarca kelime üzerinde eğitilir. Amaç, bir kelimeden sonra hangi kelimenin gelme olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmektir. Bu tahmin süreci sayesinde model dilin yapısını, kalıplarını ve genel bilgisini öğrenir.

2. İnce Ayar (Fine-tuning)

Ön eğitimden sonra model, daha kaliteli ve görev odaklı veri setleriyle optimize edilir. Böylece belirli sektörlere, kullanım senaryolarına veya güvenlik gereksinimlerine uyum sağlar.

Bu aşamada kullanılan başlıca yöntemler:

• Supervised Fine-Tuning (SFT): Etiketli veriyle görev odaklı eğitim
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): İnsan geri bildirimiyle davranış iyileştirme
• Constitutional AI: Etik ve güvenlik ilkeleriyle hizalama
• RLVR: Matematik ve kodlama gibi doğrulanabilir alanlarda ödül temelli eğitim

Veri ve Altyapı Süreci

Eğitim, milyarlarca metin kaynağının toplanmasıyla başlar. Bu veriler filtrelenir, temizlenir ve yapılandırılır. Ardından model mimarisi ve hiperparametreler belirlenir. Günümüzde LLM’ler milyarlarca hatta yüz milyarlarca parametre içerebilir.

Eğitim süreci, binlerce GPU/TPU üzerinde haftalarca süren yoğun hesaplama gerektirir. Model, sürekli olarak tahmin yapar, hatasını ölçer ve kendini günceller. Bu tekrar eden optimizasyon döngüsü, performansın kademeli olarak artmasını sağlar.

Büyük Dil Modeli (LLM) Türleri ve Farkları

Pazarlama profesyonelleri ve teknik ekipler için, farklı LLM türlerini anlamak kritik öneme sahiptir. Her model türü, belirli kullanım senaryoları için optimize edilmiştir:

Kapalı kaynak (proprietary) modeller genellikle daha yüksek performans ve güncel yetenekler sunar, API üzerinden kolay entegre edilir ve sürekli güncellenir. Ancak kullanım maliyetlidir ve veri gizliliği sağlayıcı firmanın politikalarına bağlıdır. 

Açık kaynak modeller ise tam kontrol ve özelleştirme imkanı sağlar, kendi altyapınızda barındırılabilir ve veri gizliliği tamamen sizin yönetiminizdedir. Ayrıca günümüzde parametre sayısı arttıkça genel amaçlı büyük modeller, belirli görevlere özel küçük modelleri performans açısından geride bırakabilmektedir.

Popüler Büyük Dil Modelleri Nelerdir?

Günümüzde farklı özelliklere ve kullanım alanlarına sahip birçok LLM bulunmaktadır. En yaygın kullanılan büyük dil modelleri şunlardır:

GPT Serisi (OpenAI)

GPT-5.2 (2026), OpenAI’ın en gelişmiş genel amaçlı dil modelidir. 400K token’lık kontekst penceresi ve AIME 2025 matematik benchmark’ında %100 başarı oranıyla öne çıkar. GPT-5 ailesi, çok adımlı mantıksal çıkarım, konuşma diyaloğu ve gerçek zamanlı etkileşimlerde üstün performans gösterir. ChatGPT platformu üzerinden dünya çapında 800 milyondan fazla kullanıcıya hizmet vermektedir.

Claude (Anthropic)

Claude 4 ailesi (Opus 4.6, Sonnet 4.5, Haiku 4.5), güvenlik ve etik odaklı tasarımıyla dikkat çeker. Claude Sonnet 4.5, 200K token standart kontekst penceresi, Enterprise kullanıcılar için 500K, ve API’de beta olarak 1M token kontekst desteği sunar. Özellikle kodlama, agentic görevler ve uzun dönem görevlerde güçlü performans gösterir. 

Gemini (Google)

Google’ın Gemini 3 Pro modeli, 2026 Şubat ayı itibarıyla LM Arena sıralamasında 1490 puanla lider konumdadır. Multimodal yetenekleri ve Google ekosistemiyle entegrasyonuyla öne çıkar. Metin, görüntü, ses ve video verilerini birlikte işleyebilir. Özellikle hızlı işleme süreleri ve interaktif uygulamalar için uygundur.

Grok (xAI)

Grok 4.1, Kasım 2025’te piyasaya sürüldü ve saf mantıksal çıkarımda lider konuma geldi. LMArena Elo sıralamasında 1483 puanla #1 pozisyonundadır. Halüsinasyon oranı ise %12’den %4’e düşürülmüştür. Gerçek zamanlı veri entegrasyonu ve güncel bilgi gerektiren uygulamalar için ideal bir seçim olabilir.

LLaMA (Meta)

Meta’nın Llama 4 ailesi (Scout ve Maverick), Nisan 2025’te Mixture of Experts (MoE) mimarisiyle piyasaya sürüldü. Scout 17 milyar aktif parametre (109 milyar toplam, 16 uzman), Maverick 400 milyar parametre içerir. Llama 4 Scout 10 milyon token, Maverick 1 milyon token kontekst penceresi sunar ve 200 dili destekler. Açık kaynak yapısıyla araştırmacılar ve geliştiriciler için popülerdir.

DeepSeek (Çin)

DeepSeek-V3.2 ve R1 serisi, maliyet etkinliği ve açık kaynak erişilebilirliğiyle dikkat çeker. DeepSeek Sparse Attention (DSA) mimarisi, uzun bağlam işlemede %50 hesaplama verimliliği sağlar. API fiyatlandırması $0.07/milyon token (cache hit ile) gibi agresif fiyatlarla öne çıkar. Özellikle reasoning ve agentic iş yükleri için optimize edilmiştir.

Mistral AI

Mistral 3 ailesi, özellikle maliyet-performans dengesiyle öne çıkar. Mistral Large 3 (675B toplam parametre, MoE), GPT-5.2 performansının %92’sini maliyetin %15’i ile sunar. Ministral 3 ile edge computing ve robotik uygulamalar için optimize edilmiştir. Devstral Medium, agentic coding için özel olarak tasarlanmıştır.

Büyük Dil Modelleri (LLM) Neden Önemlidir?

LLM’ler iş dünyası için kritik öneme sahiptir:

• Ölçeklenebilir içerik üretimi: Günlerce sürecek içerik üretimini dakikalar içinde gerçekleştirir.
• Kişiselleştirme: Her kullanıcı için özelleştirilmiş deneyimler oluşturur.
• Çok dilli yetenekler: Yüzlerce dilde içerik anlayıp üretebilir.
• Maliyet optimizasyonu: Operasyonel maliyetleri önemli ölçüde azaltır.
• Erişilebilirlik: Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar bile yapay zeka yeteneklerinden yararlanabilir.

Büyük Dil Modellerinin Kullanım Alanları ve İş Dünyasındaki Etkisi

Büyük dil modelleri, şirketlerin müşteri etkileşimlerini, içerik stratejilerini ve iş süreçlerini kökten değiştirmektedir. Geleneksel metin analizi ve üretimi yöntemlerinin ötesinde, LLM’ler şirketlere markaların daha önce mümkün olmayan ölçekte kişiselleştirme ve otomasyon imkanları sunmaktadır.

İçerik Üretimi ve Pazarlama Stratejileri

Pazarlama ekosisteminde LLM’ler, içerik üretiminden müşteri analitiklerine kadar geniş bir yelpazede kullanılır. Blog yazıları, ürün açıklamaları, sosyal medya içerikleri ve e-posta kampanyaları artık saatler yerine dakikalar içinde üretilebilmektedir. SEO optimizasyonlu içerik geliştirme, anahtar kelime analizi ve içerik stratejisi planlaması otomatik hale gelmiştir.

Pazarlama ekipleri LLM’leri hibrit bir yaklaşımla kullanmaktadır. İnsan yaratıcılığı ve stratejik düşünce, AI’ın veri işleme ve içerik üretme kapasitesiyle birleştirilmektedir. Bu sayede markalar, marka sesini korurken ölçeklenebilir içerik üretimi gerçekleştirebilmektedir. 

Çoklu format üretimi konusunda LLM’ler büyük avantaj sağlar. Tek bir içerik brief’inden blog yazısı, sosyal medya paylaşımları, e-posta kampanyaları ve landing page metinleri aynı anda oluşturulabilir.

Kişiselleştirme alanında da LLM’ler sıklıkla kullanılır. Kullanıcı segmentlerine göre dinamik olarak özelleştirilmiş içerikler oluşturulabilmekte, her müşteri için bireysel deneyimler sunulabilmektedir. A/B test varyasyonlarının otomatik oluşturulması, kampanya performansının gerçek zamanlı optimizasyonu ve içerik kalite skorlaması gibi özellikler, pazarlama ROI’sini önemli ölçüde artırmaktadır.

En etkili yaklaşım, insan ekibin stratejik yönlendirme, marka kimliği tanımı, yaratıcı konsept geliştirme ve kalite kontrolünden sorumlu olduğu, LLM’lerin ise veri analizi, büyük ölçekli içerik üretimi, A/B test varyasyonları ve kişiselleştirme motorlarından sorumlu olduğu hibrit modeldir. İçerik planlama ve strateji aşamasında LLM’ler, trend analizi, anahtar kelime araştırması ve içerik boşluklarını tespit ederek veri destekli içerik takvimi oluşturur.

Müşteri Hizmetleri ve Destek Otomasyonu

Müşteri hizmetlerinde LLM’ler 7/24 chatbot desteği sunarak deneyimi yeniden şekillendirmiştir. Modern LLM tabanlı asistanlar bağlamı anlayabilir, karmaşık soruları çözebilir ve doğal diyalog kurabilir.

Destek talepleri otomatik kategorize edilir ve yanıtlanır. Tek bir sistem 100’den fazla dilde hizmet verebilir. Proaktif özellikler sayesinde, sorunlar ortaya çıkmadan önce çözüm önerileri sunulabilir.

Kod Geliştirme ve Yazılım Mühendisliği

Yazılım geliştirmede LLM’ler üretkenliği büyük ölçüde artırmaktadır. 2026’da DeepSeek-V3.2, GitHub Copilot gibi araçlar 300’den fazla programlama dilinde kod üretir, hata ayıklama ve optimizasyon yapar.

LLM’ler kod tabanlarını analiz ederek güvenlik açıklarını tespit edebilir ve performans iyileştirmeleri önerebilir. Legacy kod modernizasyonu ve diller arası çeviri de güçlü kullanım alanlarıdır. Agentic AI sistemler, karmaşık projeleri özerk şekilde yürütebilir.

Eğitim ve Öğrenme Teknolojileri

Eğitimde LLM’ler kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturur. Her öğrencinin hızına ve stiline uygun içerikler otomatik üretilir. Otomatik sınav ve değerlendirme sistemleri, öğretmen zamanını azaltırken öğrenci geri bildirimi anlık hale gelir.

Karmaşık konuların basitleştirilmesi ve dil öğrenimi alanlarında güçlüdür. Öğrenciler gerçek zamanlı konuşma pratiği yapabilir ve 7/24 destek alabilir.

Veri Analizi ve İş Zekası

İş zekasında LLM’ler veri analizini demokratize etmiştir. Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar bile doğal dilde sorular sorarak analiz yapabilir. Trend tespiti, pazar araştırması ve rekabetçi istihbarat çok daha hızlı gerçekleşir.

Tahminsel analitik, müşteri davranış analizi ve ürün öneri sistemleri güçlenmiştir. RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleri, kurum içi bilgi bankalarını sorgulanabilir hale getirerek kurumsal bellek yönetimini optimize eder.

Sektörel Dönüşüm ve Etki

LLM teknolojilerini başarıyla entegre eden şirketler, müşteri memnuniyetinde önemli artışlar ve içerik üretim maliyetlerinde ciddi azalmalar kaydetmektedir. 

LLM’lerden en çok etkilenen ve dönüşüm yaşayan sektörler:

• E-ticaret ve perakende (kişiselleştirilmiş ürün açıklamaları ve müşteri desteği)
• Finansal hizmetler (risk analizi ve müşteri iletişimi)
• Medya ve yayıncılık (içerik üretimi ve optimizasyonu)
• Sağlık hizmetleri (hasta iletişimi ve tıbbi dokümantasyon)
• Eğitim (kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri)
• Hukuk (doküman analizi ve sözleşme incelemesi)
• Turizm ve konaklama (rezervasyon sistemleri ve müşteri deneyimi)

Önümüzdeki yıllarda, büyük şirketlerin çoğunluğunun stratejik iş süreçlerinde LLM tabanlı çözümleri kullanması beklenmektedir.

LLM’lerin Etik ve Güvenlik Boyutu

Pazarlama profesyonelleri için LLM’lerin etik ve güvenlik boyutları, yasal uyumluluk ve marka itibarı açısından öneme sahiptir. LLM tabanlı içerik stratejileri, veri gizliliği, adil kullanım ve şeffaflık prensiplerine uygun şekilde tasarlanmalıdır.

Veri gizliliği konusu, özellikle kişisel verilerin işlenmesi söz konusu olduğunda, LLM uygulamalarının merkezinde yer alır. Pazarlama liderleri, GDPR ve CCPA gibi veri koruma düzenlemelerine uyum sağlayan LLM stratejileri geliştirmelidir.

LLM’lerin etik kullanımı için önemli hususlar:

• Kurum içi veri kullanım politikaları oluşturulması
• Model çıktılarının düzenli denetimi ve kalite kontrolü
• Algoritma yanlılıklarının tespiti ve azaltılması
• İçerik kaynaklarının şeffaf dokümantasyonu
• Müşteri verilerinin güvenli işlenmesi
• Yapay zeka etik ilkelerinin belirlenmesi
• Model kararlarının açıklanabilirliği

LLM’lerin güvenli kullanımı için şirketler, modellerin neden olabileceği potansiyel zararları azaltmak amacıyla kapsamlı risk değerlendirmeleri yapmalıdır. Bu değerlendirmeler, içerik moderasyonu, doğruluk kontrolleri ve güvenlik önlemlerini içermelidir.

LLM’lerin Geleceği ve Pazarlama Etkileri

2026 ve sonrasında büyük dil modellerinin gelişimi, pazarlama stratejilerinin yapısını kökten dönüştürmeye devam edecek. Daha az veriyle daha verimli öğrenebilen, belirli sektörlerde derinleşmiş (domain-spesifik) bilgiye sahip ve çoklu medya formatlarını aynı anda işleyebilen modeller, pazarlama ekosisteminin temel yapı taşlarından biri haline geliyor.

Multimodal yetenekler bu dönüşümün merkezinde yer alıyor. GPT-5, Gemini 3 Pro ve Claude 4 gibi yeni nesil modeller; metin, görsel, ses ve video içeriklerini entegre biçimde anlayıp üretebiliyor. Bu sayede kampanya üretim süreçleri sadeleşirken, marka mesajının farklı kanallarda tutarlı ve bütünleşik şekilde iletilmesi kolaylaşıyor. Uzun bağlam işleme kapasitesinin artmasıyla birlikte kapsamlı müşteri verileri, büyük içerik arşivleri ve tüm kampanya geçmişi tek seferde analiz edilebiliyor.

Bu teknolojik ilerleme, marka-müşteri etkileşimini de yeniden tanımlıyor. Gerçek zamanlı ve yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş deneyimler standart hale geliyor. Prompt mühendisliği, etik AI yönetimi, veri okuryazarlığı ve stratejik düşünme gibi yetkinlikler öne çıkıyor.

Öte yandan agentic AI sistemlerinin yükselişi de dikkat çekiyor. Araç kullanabilen ve belirli hedefler doğrultusunda yarı otonom kararlar alabilen yapılar için 2028’e kadar kurumsal uygulamaların %33’ünün agentic olacağı öngörülüyor. Bu durum, pazarlama ekiplerinin teknolojiyle iş birliği yapma biçimini daha da dönüştürecek.

Sonuç olarak LLM’ler yalnızca verimlilik sağlayan araçlar değil, müşteri deneyimini güçlendiren, inovasyonu hızlandıran ve markanın dijital konumunu pekiştiren stratejik varlıklar haline geliyor. Rekabet avantajı, teknolojiyi ilk benimseyenlerden çok onu iş süreçlerine en doğru ve en stratejik şekilde entegre eden kurumların elinde olacak.

LLM Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Büyük dil modelleri ile geleneksel içerik stratejimizi nasıl entegre edebiliriz?

Büyük dil modellerini geleneksel içerik stratejinize entegre etmek için aşamalı bir yaklaşım benimsemek önemlidir. İlk adım olarak, mevcut içerik üretim süreçlerinizi analiz ederek LLM’lerin en fazla değer katabileceği alanları belirleyin. Ardından, hibrit bir model oluşturarak yaratıcı yönlendirme ve stratejik kararları insan ekibinize, araştırma ve içerik üretimini ise LLM’lere devredebilirsiniz. Marka sesini ve içerik kalitesini korumak için net içerik yönergeleri ve kalite kontrol süreçleri geliştirmek kritik öneme sahiptir.

Rakiplerimizin LLM kullanımını nasıl takip edebilir ve önüne geçebiliriz?

İçerik analiz araçlarıyla (Semrush, Ahrefs) yayın sıklığı, hacim değişimleri ve trafik artışlarını izleyin. Rakiplerinizin önüne geçmek için temel odak noktanız teknoloji değil, strateji olmalıdır. LLM’leri yalnızca içerik üretimi için değil, müşteri içgörüleri elde etmek, kişiselleştirme stratejileri geliştirmek ve karar verme süreçlerini optimize etmek için kullanın. Domain uzmanlığınızı LLM kapasitesiyle birleştirerek sektörünüze özel, rakiplerinizin kolayca tekrarlayamayacağı içerik stratejileri geliştirebilirsiniz. Agentic AI sistemleri ve Model Context Protocol entegrasyonu fark yaratacaktır.

Marka sesimizi LLM üretimlerinde nasıl koruyabiliriz?

Öncelikle markanızın dil, ton ve üslup özelliklerini detaylı bir şekilde tanımlayan kapsamlı bir marka sesi kılavuzu oluşturun. Modern LLM’lerin uzun kontekst pencereleri (örneğin Claude 4’ün 1M token desteği) tüm rehberi her prompt’a eklemenizi sağlar. Özel prompt şablonları geliştirin, her çıktıyı gözden geçiren kalite kontrol süreci kurun. En önemlisi, LLM çıktılarını düzenli olarak gözden geçiren ve marka uyumluluğunu değerlendiren bir kalite kontrol süreci oluşturun.

LLM teknolojilerinin gelişimini takip etmek için hangi kaynakları kullanmalıyız?

LLM teknolojilerinin gelişimini takip etmek için çeşitli kaynaklardan yararlanabilirsiniz. Akademik araştırma platformları (arXiv, ACL Anthology), teknoloji şirketlerinin araştırma blogları (OpenAI, Anthropic, Google AI), AI odaklı haber siteleri (VentureBeat AI, The Gradient) ve uzmanlık toplulukları (Hugging Face, AI Alignment Forum) düzenli olarak takip edilmelidir. 

Bunların yanı sıra, sektörel konferanslar (NeurIPS, ICML, ACL), sektör raporları ve AI odaklı podcast’ler de değerli bilgi kaynakları arasındadır. Pazarlama profesyonelleri için en uygun yaklaşım, teknik detaylara boğulmadan, LLM teknolojilerinin iş etkilerine odaklanan kaynakları takip etmektir. Haftada 2-3 saat, iş etkilerine odaklanan kaynakları takip etmek yeterlidir.

Büyük dil modellerinin yasal ve düzenleyici riskleri nelerdir?

Büyük dil modellerinin kullanımı çeşitli yasal ve düzenleyici riskleri beraberinde getirmektedir. Telif hakkı ihlalleri, LLM’lerin eğitim verilerinde bulunan korumalı içeriklerin yeniden üretilmesi durumunda ortaya çıkabilir. Veri gizliliği düzenlemeleri (GDPR, CCPA) kapsamında, LLM’lerin kişisel verileri işleme şekli yasal sorumluluklar doğurabilir. 

İçerik sorumluluğu açısından, LLM’lerin ürettiği yanıltıcı, zararlı veya ayrımcı içerikler markaları yasal risklerle karşı karşıya bırakabilir. Şeffaflık ve açıklanabilirlik gereksinimleri, özellikle finansal hizmetler ve sağlık gibi düzenlenmiş sektörlerde, LLM kullanımını kısıtlayabilir. Bu riskleri yönetmek için kapsamlı bir yasal inceleme süreci, düzenli denetimler ve sektöre özel uyum politikaları geliştirmek gerekmektedir.

LLM ve NLP farkı nedir?

NLP (Doğal Dil İşleme), bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan daha geniş bir yapay zekâ alanıdır. Metin sınıflandırma, duygu analizi veya makine çevirisi gibi birçok tekniği kapsar.

LLM (Büyük Dil Modeli) ise NLP alanının bir alt kategorisidir. Çok büyük veri setleriyle eğitilmiş, milyarlarca parametreye sahip gelişmiş modellerdir ve metin üretme, özetleme, soru yanıtlama gibi görevleri yüksek doğrulukla yerine getirir. Özetle, NLP bir alan, LLM ise bu alan içinde kullanılan güçlü bir model türüdür.

LLM’lerdeki halüsinasyon sorunu nasıl çözülüyor?

Halüsinasyon, modelin gerçeğe dayanmayan bilgileri doğruymuş gibi üretmesidir. 2026 itibarıyla bu alanda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Örneğin Grok 4.1, halüsinasyon oranını yaklaşık %4 seviyesine düşürmüştür. Bu başarıda RLHF ve RLVR gibi gelişmiş eğitim teknikleri etkilidir.

Ayrıca RAG sistemleriyle doğrulanabilir kaynaklardan bilgi çekilir, otomatik fact-checking katmanları kullanılır ve düşük güven skoruna sahip yanıtlar insan incelemesine yönlendirilir. Yine de kritik alanlarda insan denetimi önemini korur.