---
title: "Ön Eğitim"
source: "https://systems-analysis.info/int/%C3%96n_E%C4%9Fitim"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Ön_Eğitim"
language: "tr"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Turkish"
revision_id: 8607
wiki_created_at: 2026-09-07T01:19:53Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:19:53Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:26:23Z
---

# Ön Eğitim

**Büyük dil modellerinin (LLM) ön eğitimi** — büyük dil modellerinin oluşturulmasında temel bir aşamadır; bu aşamada modeller, devasa ve heterojen etiketlenmemiş metin kümeleri üzerinde eğitilir. Bu süreç, modellerin genel dil örüntülerini, dünya bilgisini ve anlamsal ilişkileri özümsemesine olanak tanır ve ardından belirli görevlere uyarlanabilen **temel model** (foundation model) olarak adlandırılan yapıyı oluşturur.

## Ön eğitim nedir? - Ön Eğitim Nedir?

Ön eğitim (pre-training), LLM'in **öz denetimli öğrenme** (self-supervised learning) yöntemleri kullanılarak büyük ölçekli metin veri kümeleri üzerinde eğitildiği başlangıç aşamasını temsil eder. Bu, eğitim sinyallerinin (etiketlerin) insanlar tarafından elle etiketleme yapılmasına gerek kalmadan verinin kendisinden üretildiği anlamına gelir.

Bu aşamanın temel amacı, metnin gizli veya gelecekteki bölümlerini tahmin etmektir. Mimariye bağlı olarak iki temel görev kullanılır:

- **Nedensel Dil Modellemesi (Causal Language Modeling, CLM):** Model, bir dizideki bir sonraki kelimeyi (token) önceki tüm kelimelere dayanarak tahmin etmeyi öğrenir. Bu yaklaşım, GPT gibi üretici modellerin temelini oluşturur.
- **Maskeli Dil Modellemesi (Masked Language Modeling, MLM):** Model, metindeki rastgele "maskelenmiş" (gizlenmiş) kelimeleri, bunların etrafındaki çift yönlü bağlamı (solundaki ve sağındaki kelimeler) kullanarak geri yüklemeyi öğrenir. Bu yöntem, BERT gibi modellerde kullanılır.

Bu görevler sayesinde model, tahminleri başarıyla yapabilmek için sözdizimini, anlamı ve dünya hakkındaki olgusal bilgileri öğrenmek zorunda kalır.

## Ön eğitim verileri

Ön eğitimin etkinliği büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve çeşitliliğine bağlıdır. Aşağıdaki temel kaynaklar kullanılır:

- **Web sayfaları:** Common Crawl ve C4 gibi veri kümeleri, internetin bir "anlık görüntüsünü" temsil ederek geniş bir konu, üslup ve dil yelpazesi sunar.
- **Kitaplar:** BookCorpus ve The Pile gibi derlemler, uzun vadeli bağımlılıkların ve anlatıların anlaşılmasına yararlı olan yapılandırılmış ve tutarlı metinler sağlar.
- **Konuşma verileri:** Forumlardan (örneğin Reddit) ve sosyal ağlardan elde edilen veriler; modellerin günlük dili ve diyalog örüntülerini edinmesine yardımcı olur.
- **Özelleşmiş veriler:** Modelin belirli yeteneklerini geliştirmek amacıyla bilimsel makaleler (arXiv'den), program kodu (GitHub ve The Stack'ten) veya çok dilli metinler kullanılır.

### Veri dağılımı örnekleri

Farklı modeller farklı kaynak oranları kullanır; bu durum modellerinin nihai yeteneklerini etkiler:

- GPT-3 (175 milyar parametre):\*\* %16 kitaplar, %84 web sayfaları.
- PaLM (540 milyar parametre):\*\* %5 kitaplar, %14 web sayfaları, %50 konuşma verileri, %31 diğer.
- LLaMA (65 milyar parametre):\*\* %5 kitaplar, %2 web sayfaları, %87 konuşma verileri.

Bu dağılımlar, veri seçiminin modelin hedeflerine göre değişen stratejik bir karar olduğunu göstermektedir.

### Sık kullanılan derlemler

| Derleme      | Boyut | Kaynak              | Son güncelleme |
|--------------|-------|---------------------|----------------|
| BookCorpus   | 5GB   | Kitaplar            | Ara-2015       |
| Gutenberg    | \-    | Kitaplar            | Ara-2021       |
| C4           | 800GB | Common Crawl        | Nis-2019       |
| CC-Stories-R | 31GB  | Common Crawl        | Eyl-2019       |
| CC-NEWS      | 78GB  | Common Crawl        | Şub-2019       |
| REALNEWS     | 120GB | Common Crawl        | Nis-2019       |
| OpenWebText  | 38GB  | Reddit bağlantıları | Mar-2023       |
| Pushshift.io | 2TB   | Reddit bağlantıları | Mar-2023       |
| Wikipedia    | 21GB  | Vikipedi            | Mar-2023       |
| The Pile     | 800GB | Diğer               | Ara-2020       |
| ROOTS        | 1.6TB | Diğer               | Haz-2022       |

LLM ön eğitiminde sık kullanılan veri kümeleri

## Eğitim teknikleri

LLM ön eğitimi önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. Bu süreci yönetmek için aşağıdaki teknikler uygulanır:

- **Dağıtık eğitim:** Paralel işleme için birden fazla GPU veya TPU kullanımı.
- **Karma hassasiyet (Mixed Precision):** Hesaplamaları hızlandırmak ve bellek kullanımını azaltmak amacıyla daha düşük hassasiyetli sayısal biçimlerin (örneğin 32 bit yerine 16 bit) kullanımı.
- **Gradyan kontrol noktaları (Gradient Checkpointing):** Bazı ara etkinleştirmeleri depolamak yerine yeniden hesaplayarak bellek tasarrufu sağlayan teknik.
- **Model paralelizmi (Model Parallelism):** Modelin kendisinin birden fazla cihaza dağıtılması.

GPT-3 gibi bir modelin eğitimi, binlerce GPU üzerinde birkaç ay sürebilir.

## Ölçekleme yasaları

OpenAI'nin çalışması (Kaplan ve diğerleri, 2020) gibi araştırmalar, dil modellerinin performansının üç faktörün artmasıyla tahmin edilebilir biçimde iyileştiğini ortaya koymuştur:

- Model boyutu (parametre sayısı).
- Veri hacmi.
- Hesaplama kaynakları.

**Ölçekleme yasaları** olarak bilinen bu ampirik bağıntılar, geliştiricilere daha büyük ve daha güçlü modeller tasarlarken ve eğitirken hesaplama bütçesini en uygun şekilde dağıtmak için rehberlik eder.

## Zorluklar ve başarılar

- **Ölçekleme:** Ön eğitimin temel başarısı, optimum performansa ulaşmak için model boyutu, veri ve hesaplama arasındaki dengeyi kurabilme imkânıdır.
- **Veri kalitesi:** Eğitim verilerinin temizliğini, çeşitliliğini ve önyargısızlığını sağlamak temel bir zorluktur.
- **Verimlilik:** Sürekli ön eğitim veya daha verimli mimariler gibi hesaplama maliyetlerini azaltmaya yönelik yöntemlerin geliştirilmesi.
- **Çok dillililik:** Birden fazla dili etkili biçimde işleyebilen modeller oluşturmak, verilerin özenle seçilmesini ve dengelenmesini gerektirir.

## Ayrıca bakınız

- Büyük dil modelleri
- BERT
- GPT