10+ Large Language Model Örnekleri
Önde gelen özel ve açık kaynaklı large language model'leri karşılaştırmak için açık kaynak benchmark'ları bir araya getirdik. Doğru model'i bulmak için kullanım durumunuzu seçin.
Önde gelen large language model örneklerini karşılaştırın
Large language model'leri, benchmark performanslarını ve gerçek dünya gecikme sürelerini (tablodaki her model'in adına tıklayarak görebilirsiniz) inceleyerek ve genel verimlilik ile maliyet etkinliğini değerlendirmek için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz.
Maliyet tahminine yardımcı olmak için, LLM API Fiyat Hesaplayıcımız, token hacmi ihtiyaçlarınızı girmenize ve sonuçları girdi maliyeti, çıktı maliyeti ve toplam maliyete göre sıralamanıza olanak tanır. Bu araç, kullanıma dayalı net bir fiyatlandırma dökümü sunarak bilinçli karar almayı sağlar.
Daha fazla bilgi için, large multimodal models başlığını okuyun.
Popüler model'lerin detaylı analizi
1. OpenAI’ın GPT-5'i
GPT-5, Ağustos 2025'te piyasaya sürülen, OpenAI'ın birleşik akıl yürütme modelidir. Göreve bağlı olarak hızlı yanıtlar ile daha derin akıl yürütme arasında otomatik olarak geçiş yapar. ChatGPT kademelerinde mevcuttur ve Pro erişiminde genişletilmiş akıl yürütme özelliği bulunur.
Temel özellikler:
- Gerçek zamanlı yönlendirme ile hızlı yanıt ve genişletilmiş akıl yürütmeyi birleştirir.
- Büyük belgelerin ve multimodal girdilerin analizine olanak tanıyan 400K token'a kadar işler.
- Önceki model'lere kıyasla halüsinasyonları ve olgusal hataları azaltır.
Performans öne çıkanları:
- Matematik, kodlama, multimodal görevler ve sağlık alanlarında yüksek puanlar elde eder.
- Karmaşık akıl yürütme için daha az token kullanarak verimliliği artırır.
- Hata ayıklama, ön uç oluşturma ve tasarım mantığı için daha güçlü kodlama desteği sağlar.
- Gelişmiş ton kontrolü ile daha tutarlı ve yapılandırılmış metinler üretir.
Farklı ihtiyaçlar için varyantlar:
- Pro (thinking): karmaşık profesyonel görevler için genişletilmiş akıl yürütme modu.
- Standard: genel amaçlı kullanım için dengeli seçenek.
- Mini: rutin görevler için maliyet etkin model.
- Nano: yüksek hacimli veya gömülü uygulamalar için hafif sürüm.
OpenAI GPT-5.2
OpenAI'ın GPT-5.2 sürümü, elektronik tablo ve sunum oluşturma, kodlama, görüntü anlama, uzun bağlamlı akıl yürütme ve güvenilir araç kullanımı gibi karmaşık ve çok adımlı görevlerde daha güçlü performansa vurgu yapar.
OpenAI, GPT-5.2'nin, gerçek dünya mesleki görevlerinin büyük bir kısmında insan profesyonelleri yendiği veya onlarla berabere kaldığı GDPval de dahil olmak üzere birden fazla benchmark'ta en yeni teknoloji sonuçları elde ettiğini bildiriyor.
Model aynı zamanda gelişmiş yazılım mühendisliği performansı (örn. SWE-Bench Pro ve SWE-Bench Verified), daha düşük halüsinasyon oranları ve uzun belge kavrayışında büyük kazanımlar sunar. Bu gelişmelerle GPT-5.2, sözleşmeleri, raporları ve çok dosyalı projeleri analiz etmek için daha uygun hale gelir.
GPT-5.2 ayrıca grafikleri ve arayüzleri yorumlama konusunda görüş yeteneklerini geliştirir ve müşteri desteği ile veri analizi gibi iş akışlarında uçtan uca otomasyonu destekleyerek araç çağırma benchmark'larında yüksek güvenilirlik sağlar.1
2. Claude 4.6
Anthropic, Şubat 2026 itibarıyla en gelişmiş Sonnet modeli olan Claude Sonnet 4.6'yı tanıttı. Kodlama, uzun bağlamlı akıl yürütme, ajan planlama, bilgisayar kullanımı ve bilgi çalışması alanlarında geniş kapsamlı iyileştirmeler sunar:
- Bağlam penceresi: Model, 1M token bağlam penceresi (beta) içerir ve Claude.ai'de Ücretsiz ve Pro kullanıcıları için varsayılan seçenek haline gelir; fiyatlandırma Sonnet 4.5'e göre değişmez.
- Performans: Anthropic, Sonnet 4.6'nın Opus sınıfı model'lerle arasındaki farkın çoğunu kapattığını, ekonomik olarak değerli görevler için neredeyse öncü düzeyde performans sunarken daha maliyet etkin kaldığını iddia etmektedir.
- Bilgisayar kullanım yetenekleri: Claude'un yazılımları API'ler aracılığıyla değil, tıklama ve yazma yoluyla çalıştırmasına olanak tanır ve prompt-enjeksiyon saldırılarına karşı daha yüksek direnç gösterir.
Ek platform güncellemeleri arasında gelişmiş araç kullanımı, bağlam sıkıştırma ve Excel için Claude'da MCP bağlayıcıları gibi genişletilmiş entegrasyonlar yer alır ve kurumsal sistemler genelinde daha otomatik iş akışları sağlar.
3. Gemini
Gemini 3 Pro, Google DeepMind'ın karmaşık akıl yürütme ve profesyonel düzeydeki görevler için tasarlanmış en son multimodal temel modelidir.
Yetenekleri şunları içerir:
- Gelişmiş akıl yürütme ve anlama: Gemini 3 Pro, yüzeysel yanıtların ötesine geçerek karmaşık görevlerde ayrıntılı yanıtlar üretir.
- Multimodal zeka: Metin, görüntü, ses, video ve koddan gelen bilgileri doğal olarak işler ve sentezler.
- Gelişmiş kodlama ve ajan yetenekleri: Gemini 3 Pro, vibe coding ve ajan kodlamaya odaklanır. Önceki nesillere kıyasla talimatları takip edebilir, kod yazabilir ve araçlarla daha etkili bir şekilde entegre olabilir; çok adımlı görevleri ve otonom iş akışlarını destekler.
Temel değerlendirmelerde, Gemini 3 Pro diğer büyük model'lere kıyasla en yüksek puanları alarak akıl yürütme, multimodal anlama, matematik ve kodlama görevlerinde kayda değer güçlü yönler sergiler.
Ayrıca, ScreenSpot-Pro ve Video-MMMUi gibi görüş ve multimodal benchmark'larda güçlü performans gösterir; bu da birçok rakibe kıyasla görüntü, video ve görsel verileri daha iyi yorumladığını gösterir.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, DeepSeek-AI'nin transformer mimarisi üzerine inşa edilmiş en yeni akıl yürütme odaklı large language model'idir (LLM). Çok aşamalı eğitim, pekiştirmeli öğrenme (RL) ve gelişmiş akıl yürütme için soğuk başlangıç verilerini birleştirir.
Sürümler:
- DeepSeek-R1-Zero: Denetimli ince ayar olmadan RL ile eğitilmiş, akıl yürütmede üstün ancak okunabilirlik zorlukları olan model.
- DeepSeek-R1: Çok aşamalı eğitimle geliştirilmiş, GPT-4 düzeyindeki model'lere rakip olan model.
Ayrıca, farklı hesaplama ihtiyaçlarına hitap eden Qwen ve Llama tabanlı altı distile model (1.5B–70B parametre) bulunmaktadır.
5. Qwen (Alibaba Cloud)
Qwen modelleri, gelişmiş yapay zeka uygulamaları için veri ve model boyutunu ölçeklendirir. En son sürüm olan Qwen2.5-Max, Uzman Karması (MoE) kullanır ve RLHF ile SFT kullanılarak 20 trilyonun üzerinde token üzerinde ön eğitilmiştir.
Qwen3.5 ve Qwen3.5-Plus
Qwen, akıl yürütme, kod üretimi, ajan iş akışları ve multimodal anlama için doğal multimodal (görü-dil) bir model olan ilk açık ağırlıklı modeli Qwen3.5-397B-A17B ile başlayarak Qwen3.5'i piyasaya sürdü.
Model, doğrusal dikkat (Gated Delta Networks) ile seyrek Uzman Karması'nı birleştiren hibrit bir mimari kullanır. Qwen ayrıca çok dilli kapsamı önemli ölçüde genişleterek desteği 119 dilden 201 dil ve lehçeye çıkardı.
Alibaba ayrıca, Alibaba Cloud Model Studio aracılığıyla sunulan, 1M token bağlam penceresi ve uyarlanabilir araç kullanımı ile yerleşik araç desteğine sahip Qwen3.5-Plus'ı tanıttı.
Benchmark sonuçları, Qwen3.5-397B-A17B'nin dil akıl yürütme, talimat takibi, kodlama, ajan benchmark'ları, çok dilli değerlendirmeler ve belge anlama, uzamsal akıl yürütme ve video kavrayışı gibi görü-dil görevlerinde öncü model'lere karşı rekabetçi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.
6. Llama 4
Nisan 2025'te piyasaya sürülen Llama 4, Meta'nın uzman karması (MoE) mimarisiyle oluşturulmuş en yeni açık ağırlıklı, doğal multimodal model ailesidir.
İki ana varyant sunar:
- Llama 4 Scout, tek bir H100 GPU'ya sığan, rekor kıran 10M token bağlam penceresine sahip 17B aktif parametreli model
- Llama 4 Maverick, 17B aktif parametreli, 128 uzmanlı (400B toplam parametre) ve akıl yürütme, kodlama ve multimodal görevlerde GPT-4o ve Gemini 2.0 Flash'tan daha iyi performans gösteren model.
Her iki model de 288B aktif parametreli, 2T toplam parametreli araştırma modeli olan Llama 4 Behemoth'tan distile edilmiştir.
Teknik yenilikler
- Llama 4, token'ların parametrelerin bir kısmını etkinleştirdiği ve böylece yoğun ve MoE katmanlarının dönüşümlü kullanımı yoluyla eğitim ve inference verimliliğini artıran bir Uzman Karması (MoE) mimarisi sunar.
- Doğal multimodal'dir ve çapraz-modal akıl yürütme için 30 trilyonun üzerinde multimodal token üzerinde eğitilmiş, metin, görüntü ve video token'larını ortak işlemek için erken fusion kullanır.
- Bağlam kapasitesi genişletilmiştir; Llama 4 Scout 10 milyon token'a kadar destekleyerek çok belgeli özetleme, kod tabanı analizi ve uzun vadeli görev akıl yürütme gibi gelişmiş kullanım durumlarına olanak tanır.
- Eğitim verimliliği için FP8 hassasiyeti, MetaP hiperparametre ayarı ve 200 dilli bir dataset (Llama 3'ten 10 kat daha büyük) kullanır. Eğitim sonrası yenilikler, hafif SFT, çevrimiçi RL ve DPO'dan oluşan yeni bir pipeline ile akıl yürütme, kodlama ve multimodal yetenekleri güçlendirirken konuşma kalitesini koruyan uyarlanabilir pekiştirme stratejilerini içerir.
7. xAI Grok-4 ve Grok-4.1
xAI'in Grok-4 ve yükseltilmiş halefi Grok-4.1, Şubat 2026 itibarıyla şirketin en gelişmiş öncü large language model'lerini temsil eder.
Multimodal ve araç özellikli akıl yürütme sistemleri olarak inşa edilen bu model'ler, konuşmalı yapay zeka, ajan görev yürütme, uzun bağlamlı akıl yürütme ve gerçek zamanlı bilgi erişimi için tasarlanmıştır.
xAI, Grok-4.1'i doğruluk, uyum ve genişletilmiş görev tutarlılığı için optimize edilmiş bir iyileştirme olarak konumlandırmıştır. "Fast" ve uzun bağlamlı yapılandırmalar gibi varyantlar, kurumsal dağıtımları ve ajan tabanlı iş akışlarını hedefler.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3, Mistral AI'nin amiral gemisi uzman karması (MoE) modelidir. Büyük bir toplam parametre sayısı ve token başına daha küçük bir aktif parametre alt kümesiyle oluşturulmuş olup, inference verimliliğini korurken öncü düzeyde akıl yürütme ve kodlama performansı sunar.
Model, genişletilmiş bağlam pencerelerini ve doğal multimodal yetenekleri destekleyerek tek bir akıl yürütme çerçevesi içinde metin ve görsel girdileri işlemesine olanak tanır. Bu, onu kurumsal belge iş akışları, kod üretimi, veri analizi ve multimodal ajan pipeline'ları için uygun hale getirir.4
9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0 ailesi)
ByteDance'in Seed 2.0 model ailesi üzerine inşa edilen Doubao 2.0, Çin'in yaygın kullanılan yapay zeka asistanına yapılan büyük bir yükseltmeyi temsil eder. Ajan iş akışları için açıkça tasarlanan sistem, çok adımlı akıl yürütme, otonom görev yürütme, yapılandırılmış araç kullanımı ve gelişmiş kodlama performansına vurgu yapar.
Model ailesi, Pro, Lite, Mini ve Code gibi özel varyantlar içerir ve kullanım durumları arasında maliyet-performans optimizasyonuna olanak tanır.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2, Amazon'un kurumsal yapay zeka iş yükleri için oluşturulmuş ikinci nesil temel model ailesidir. Tüketici odaklı yapay zeka sistemlerinin aksine, Nova 2 öncelikle bir altyapı olarak konumlandırılmıştır; AWS Bedrock ile entegre edilmiş ve kurumsal ortamlarda ölçeklenebilir dağıtım için tasarlanmıştır.
Nova 2 ürün gamı, metin, multimodal ve konuşmadan konuşmaya yeteneklerini kapsayan Lite, Pro, Sonic ve Omni gibi varyantları içerir.
Nova 2 Pro ve Lite model'leri metin üretimi, akıl yürütme ve iş akışı otomasyonuna odaklanırken, Sonic ve Omni gerçek zamanlı konuşma ve multimodal etkileşime uzanır. Bu modalite kapsamı, işletmelerin tek bir bulut sağlayıcı kullanarak sesli ajanlar, multimodal yardımcı pilotlar ve tam otomatik arka uç sistemleri oluşturmasına olanak tanır.5
Kullanım durumları ve gerçek hayat large language model örnekleri
İlgili örneklerle birlikte LLM modellerinin bazı temel kullanım durumlarını burada bulabilirsiniz. Üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için Üretken Yapay Zeka uygulamaları sayfasına bakın.
1. İçerik oluşturma ve üretme
Yazma yardımı
LLM'ler, blog gönderilerinden araştırma makalelerine kadar yazılı içerikleri, iyileştirmeler önererek veya prompt'lara dayalı metinler üreterek taslak haline getirmeye, düzenlemeye ve geliştirmeye yardımcı olabilir.
Gerçek hayat örneği: Grammarly, kullanıcıların yazılarının kalitesini artırmak için dil bilgisi, noktalama ve stil iyileştirmeleri önermek amacıyla LLM'leri kullanır.6
Yaratıcı yazma
Yaratıcı prompt'lara dayalı şiir, hikaye veya senaryo üreterek yazarların beyin fırtınası yapmalarına veya projelerini tamamlamalarına yardımcı olur.
Gerçek hayat örneği: OpenAI'ın GPT-4'ü tarafından desteklenen AI Dungeon, kullanıcıların etkileşimli hikayeler oluşturmasına ve keşfetmesine olanak tanıyan, yaratıcı anlatılar sunan bir hikaye moduna sahiptir.7
Pazarlama içeriği oluşturma
Belirli hedef kitlelere göre uyarlanmış ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri ve reklamlar dahil olmak üzere ilgi çekici pazarlama içerikleri oluşturur.
Gerçek hayat örneği: Coca-Cola'nın 2025 "Refresh Your Holidays" kampanyası, WPP Open X ajans ağı ile geliştirilen klasik "Holidays Are Coming" reklamının yapay zeka tarafından üretilmiş bir yeniden yapımını üretmek için OpenAI'ın GPT-5'ini kullandı.
Şirket ayrıca, Creative Cloud içinde doğrudan markaya uygun varlıklar oluşturmak için Adobe ile ortak geliştirilen ve Adobe Firefly tarafından desteklenen dahili bir içerik platformu olan Fizzion'ı oluşturdu.8
Gerçek hayat örneği: Bir yapay zeka içerik üreticisi olan Copy.ai, sosyal medya gönderileri, ürün açıklamaları ve e-posta kampanyaları dahil olmak üzere pazarlama içerikleri oluşturmak için LLM'leri kullanır.
Dil çevirisi
Bağlamı ve anlamı koruyarak metinleri farklı diller arasında çevirir.
Gerçek hayat örneği: DeepL Translator, dil çevirisi için dilsel veriler üzerinde eğitilmiş LLM modellerini kullanır9
2. Müşteri desteği ve chatbot'lar
Otomatik müşteri hizmetleri
LLM'ler, müşteri sorularını ele alabilen, sorunları giderebilen ve gerçek zamanlı ürün önerileri sunabilen chatbot'ları güçlendirir.
Gerçek hayat örneği: Bank of America, müşterilere bakiye kontrolü, ödeme yapma ve finansal tavsiye sağlama gibi görevlerde yardımcı olmak için LLM'ler tarafından desteklenen yapay zeka chatbot Erica'yı kullanır.
Sanal asistanlar
LLM'ler, sanal asistanların kullanıcı sorgularına yanıt vermesini, görevleri yönetmesini ve akıllı cihazları kontrol etmesini sağlar.
Gerçek hayat örnekleri: Amazon'un Alexa'sı ve Google Asistan, iki yönlü konuşmalar yapmak için LLM'leri kullanır; öncelikle ev otomasyonu ve mobil cihazlarda kullanılabilirler.10 11
Kişiselleştirilmiş yanıtlar
Müşteri geçmişi ve tercihlerine dayalı özelleştirilmiş yanıtlar üreterek genel müşteri deneyimini iyileştirir.
Gerçek hayat örneği: Bir müşteri hizmetleri platformu olan Zendesk, müşteri desteğinde kişiye özel yanıtlar sağlamak için LLM'leri kullanır.12
3. Yazılım geliştirme
Language model'ler, mevcut geliştiricilere ve kodlamayı öğrenen kişilere aşağıdaki konularda yardımcı olabilir:
Kod yazma
Kod parçacıkları üreterek, öneriler sunarak ve açıklayıcı prompt'lara dayalı tüm işlevleri veya sınıfları yazarak geliştiricilere yardımcı olur.
Gerçek hayat örneği: GitHub Copilot, Anthropic'in Claude Code'u ve Cursor gibi ajan kodlama asistanları, tek kod satırlarını tamamlamak yerine tüm depolarda kod üretir, yeniden düzenler ve hataları ayıklar.
2026 yılına gelindiğinde, GitHub Copilot 26 milyon kullanıcıyı aşarken, Claude Code lansmanından sonraki dokuz ay içinde 2.5 milyar dolarlık bir gelir ivmesine ulaştı.13
Gerçek hayat örneği: Code Llama, kod özel dataset'ler üzerinde eğitilerek oluşturulmuş, kod özelleşmiş bir LLM'dir. Kod ve doğal dil prompt'ları üretebilir. Doğal dil kullanarak kodu işleyip kod oluşturabilir. Bir kullanıcı "Bana Fibonacci dizisini çıktılayan bir fonksiyon yaz." diye sorarsa, LLM verilen prompt'a dayalı bir çıktı kodu oluşturacaktır.14
Hata tespiti ve düzeltme
Potansiyel hataları tespit etmek ve düzeltmeler önermek için kodu analiz ederek hata ayıklama sürecini kolaylaştırır.
Kod dokümantasyonu
Kaynak koduna dayalı olarak API referansları, kod yorumları ve kullanıcı kılavuzları dahil olmak üzere teknik dokümantasyon üretir.
Gerçek hayat örneği: Bir yapay zeka kod dokümantasyon aracı olan TabNine, kod değişiklikleri meydana geldikçe dokümantasyonu güncellemek ve gözden geçirmek için LLM'leri kullanır.15
4. İş zekası
Veri yorumlama
Teknik olmayan paydaşların yorumlaması daha kolay olan anlatısal özetler ve içgörüler sağlayarak karmaşık dataset'leri yorumlar. Temel uygulamalar şunları içerir:
- İçgörü üretimi
- Veri analizi
- Hikaye oluşturma
Rapor üretimi
Ham verilerden ve analitiklerden iş raporlarını, finansal özetleri ve yönetici brifinglerini otomatik olarak üretir.
Gerçek hayat örneği: JPMorgan Chase'in, yaklaşık 100 üretim GenAI çözümünde 200.000'den fazla çalışan tarafından kullanılan şirket içi LLM Suite'i, talep üzerine iş belgeleri üretir. LLM Suite, daha önce analist ekipleri gerektiren bir çalışmayı yaklaşık 30 saniyede cilalı bir sunum destesi haline getirebilir.16
Gerçek hayat örneği: Microsoft Research'ün yaklaşımı GraphRAG, özel bir dataset'e dayalı bir bilgi grafiği oluşturmak için LLM'yi kullanır ve işletmelerin derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan içgörü elde etmesine yardımcı olur.
5. Finans
Finansal risk değerlendirme analizi
Geçmiş verileri analiz ederek, kalıpları belirleyerek ve potansiyel piyasa düşüşlerini tahmin ederek finansal riskin değerlendirilmesine yardımcı olur.
Gerçek hayat örneği: Bloomberg GPT, finansal veriler üzerinde özel olarak eğitilmiş bir LLM'dir ve analistlerin finansal raporlardan risk içgörüleri ve tahminler üretmesine yardımcı olur.17
Dolandırıcılık tespiti
İşlem kalıplarını analiz ederek ve şüpheli davranışlar için uyarılar üreterek dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesine yardımcı olur.
Gerçek hayat örneği: Feedzai, işlem kalıplarını analiz etmek ve dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için LLM'leri kullanır.18
6. Sağlık hizmetleri ve tıp
Tıbbi soru cevaplama
LLM'ler, tıbbi soruları yanıtlayarak hasta triyajına yardımcı olabilir.
Gerçek hayat örneği: Google Research tarafından geliştirilen bir LLM olan Med-PaLM, okuyucuların hasta testlerinden elde edilen bulguları analiz etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Böylece okuyucu, hastalık, test veya tedavi için en uygun cevabı seçebilir.19
İlaç araştırması
Farmasötik ve tıp alanındaki bilimsel literatürü analiz eder ve özetler.
Gerçek hayat örneği: Yapay zeka destekli bir ilaç keşif ve geliştirme şirketi olan BenevolentAI, bilimsel literatürü analiz etmek ve potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için LLM'leri kullanır.20
7. Hukuk ve uyumluluk
Sözleşme analizi
Yasal belgeleri inceleyip analiz ederek kilit maddeleri, potansiyel riskleri ve dikkat edilmesi gereken alanları belirler.
Gerçek hayat örneği: Kira Systems, yasal sözleşmelerden önemli bilgileri analiz etmek ve çıkarmak için LLM'leri kullanır.21
Mevzuata uygunluk
İlgili yasal metinleri analiz edip özetleyerek düzenlemelere uygunluğun izlenmesini otomatikleştirir.
Gerçek hayat örneği: Compliance.ai, düzenleyici ortamı ilgili değişiklikler için izlemek ve bunları dahili politikalarınız, prosedürleriniz ve kontrollerinizle eşleştirmek için LLM'lerden yararlanır.22
Hukuki araştırma
Avukatların ve hukuk profesyonellerinin araştırma yapmasına yardımcı olmak için içtihatları, kanunları ve hukuki görüşleri özetler.
Gerçek hayat örneği: Casetext'in CARA'sı, avukatların yüklediği belgelere dayalı olarak ilgili içtihat ve hukuki emsal sağlamak için LLM'leri kullanır. Bazı uygulamalar şunlardır:
- Olaylarınız ve hukuki sorunlarınızla ilgili nokta atışı davalar bulma
- Belgelerinizde eksik davaları kontrol etme
- Karşı taraf avukatın kaçırdığı hukuk davalarını bulma
8. Eğitim ve öğretim
Kişiselleştirilmiş özel ders
LLM'ler, öğrencilere adım adım açıklamalar ve özelleştirilmiş geri bildirim sağlayan yapay zeka öğretmenleri olarak hareket eder.
Gerçek hayat örneği: Khan Academy'nin Khanmigo'su, öğrencilere matematik problemleri çözme, kompozisyon yazma ve eleştirel düşünme becerilerini uygulama konusunda yardımcı olmak için GPT-4'ü kullanır.23
Kurumsal eğitim ve işe alıştırma
LLM'ler, çalışanlar için eğitim içeriği, quiz'ler ve uyarlanabilir öğrenme yolları üretir.
9. İnsan kaynakları ve işe alım
Özgeçmiş tarama ve aday eşleştirme
LLM'ler, en iyi adayları önermek için iş tanımlarını ve özgeçmişleri analiz eder.
Gerçek hayat örneği: HiredScore, özgeçmişleri tarayarak ve karmaşık iş eşleşmelerini belirleyerek işe alımı geliştirmek için yapay zekayı kullanır.24
Çalışan bağlılığı anketleri
LLM'ler, açık uçlu anket yanıtlarını özetler ve çalışan duyarlılığı hakkında içgörü sağlar.
10. Perakende ve e-Ticaret
Ürün önerileri
LLM'ler, müşteri davranışını analiz eder ve kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri üretir.
Müşteri duyarlılık analizi
Yapay zeka model'leri, eğilimleri belirlemek ve envanter ile pazarlama stratejilerini bilgilendirmek için müşteri yorumlarını işler.
Gerçek hayat örneği: Amazon'un üretken yapay zeka alışveriş asistanı Rufus, alışveriş yapanlar için ürün önerileri oluştururken yinelenen güçlü yönleri ve şikayetleri ortaya çıkarmak için son duyarlılığa daha fazla ağırlık vererek müşteri yorumlarını özetler ve yorumlar.
SSS'ler
Large language model'ler, büyük miktarda metin üzerinde eğitilerek insan dili üretebilen derin öğrenme sinir ağlarıdır.
LLM'ler, dil verilerini işleyen ve sentetik çıktı üreten temel model'ler olarak sınıflandırılır.
Doğal dili anlamayı, yorumlamayı ve üretmeyi amaçlayan bir yapay zeka alanı olan doğal dil işleme (NLP)'yi kullanırlar.
Eğitim sırasında, LLM'lere dil içindeki kalıpları ve ilişkileri öğrenmeleri için veri (milyarlarca kelime) beslenir.
Language model, kendisinden önce gelen kelimelere dayanarak bir sonraki kelimenin olasılığını tahmin etmeyi amaçlar.
Model bir prompt alır ve eğitim sırasında öğrendiği olasılıkları (parametreleri) kullanarak bir yanıt üretir.
Doğal Dil Anlama (NLU), LLM'lerin girdi metnini analiz etmesini ve ondan anlam çıkarmasını sağlar. Bu, model'lerin soruları yanıtlama, içerik özetleme, dilleri çevirme ve kullanıcı girdisine dayalı öneriler oluşturma gibi görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. LLM'ler, derin öğrenme tekniklerinden yararlanarak bağlamı, duyarlılığı ve niyeti anlayabilir ve bu da onları doğal dil işleme uygulamalarında oldukça etkili kılar.
Transformer Mimarisi, modern LLM'lerin temelidir. Model'lerin metni sıralı yerine paralel olarak işlemesini sağlayarak verimliliği ve ölçeklenebilirliği artırır. Bu mimari, GPT-4, BERT ve T5 gibi modellerin temelidir.
LLM'ler, farklı diller arasındaki metni anlamak ve çevirmek için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bağlamı korumak ve çeviri doğruluğunu artırmak için çift yönlü kodlayıcı temsillerinden yararlanırlar.
Large Language Model Meta, farklı modelleri karşılaştırmak için kullanılan meta verileri, parametreleri ve değerlendirme metriklerini ifade eder. Çeşitli LLM'lerin metin üretimi, yapay zeka uygulamaları ve doğal dil işleme görevleri gibi alanlardaki güçlü ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesine yardımcı olur.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{10+ Large Language Model Örnekleri}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Haziran 2026}
}Referans Linkleri
Tercih edilen kaynak olarak ekle
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.