Özel Amaçlı LLM’ler, Generatif AI’nin BT’deki Stratejik Rolünü Yükseltiyor

Generatif AI ve Özel Amaçlı LLM’lerin Etkisi

2025 yılı şekillenirken, Retrieval Augmented Generation (RAG) ve özel amaçlı LLM’ler, generatif AI’nin BT’deki rolünü daha stratejik bir konuma taşıyor.

Veri sentezlemekten alan uzmanlığına geçen bu trend, BT operasyonlarında generatif AI’ye daha özel ve etkili bir rol verirken, yenilik için daha fazla zaman yaratıyor.

Karşılaşılan Zorluklar

• LLM Halüsinasyonları: Halüsinasyonlar, LLM modellerinin akıl dışı veya yanlış çıktılar üretmesi durumudur. Bu durum, bazı durumlarda dar veya geniş verilerle eğitildiğinde ortaya çıkabilir.
• Güvenlik ve Hassas Veri Riski: Hassas verileri LLM eğitim verisine dahil etmek, yanlış anlaşılmalara yol açabileceği için güvenlik riskleri oluşturabilir.
• LLM Eğitimi Maliyet Yükü: LLM’lerin operasyonel veriler ve şirket verileriyle eğitilmesi, pahalı donanım ve uzmanlık gerektirir.
• Karmaşıklığın Tutarlılığa Etkisi: LLM’ler çok çeşitli semantik veriye genel çıkarımlar yapar, bu da tutarsızlıklar yaratabilir.

RAG ile LLM’lerin İşbirliği

RAG, LLM’leri bilgi alımıyla birleştirerek daha kesin ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmelerini sağlar. RAG, verileri bir araya getirerek konulara uzmanlık kazandırır ve LLM’lerin soruları daha iyi anlamasını sağlar.

Veri güvenliği, maliyet, tutarlılık için çoğu kurumsal şirketin seçtiği ve seçeceği yöntem artık local platformlarda çalışan LLM ler olacaktır.

Tüm AR-GE mizi bunun üzerine kuruyor ve bu modeller üzerine eğitimlerimizi hazırlıyoruz.