Eğitimli bir dil modeli oluşturma süreci, onun özel görevler için daha hassas ve optimize hale getirilmeden önce geniş bir veri seti üzerinde eğitilmesiyle başlar. Bu, ön eğitim olarak bilinen kritik bir aşamadır. Ön eğitim sırasında, model geniş ve çeşitli metinler içeren devasa veri kümeleri üzerinde öğrenim görür. Bu aşama, modelin dilin temel kurallarını, yapısını ve dilbilgisini anlamasını sağlar. Büyük dil modeli (Large Language Model – LLM) eğitimi, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak ve dildeki kalıpları tanımak için sinir ağları kullanır. Bu süreçte, model milyarlarca kelime üzerinden milyonlarca parametreyi ayarlayarak kendini optimize eder.
Bir dil modelinin ön eğitiminde kullanılan veri setleri genellikle çok geniş çaplı ve çeşitlidir. Örneğin, Wikipedia makaleleri, haber makaleleri, kitaplar ve internet üzerindeki diğer metinsel içerikler gibi kaynaklardan elde edilen bilgilerle oluşturulabilir. Bu geniş veri seti, modelin dili daha genel ve kapsamlı bir şekilde anlamasını sağlar. Ayrıca modelin anlamsal ve bağlamsal farkındalığını geliştirir. Bu sürecin sonunda, dil modeli cümlelerin yapısını, sözdizimini ve semantik ilişkileri anlayabilecek bir düzeye gelir. Ancak bu aşamada model hala genel ve geniş kapsamlı bir bilgiye sahiptir ve spesifik görevlerde optimal performans gösteremez.
Ön eğitimi tamamlanan model, belirli görevler için ince ayar (fine-tuning) dönemine girer. İnce ayar işlemi, modelin belirli bir görev veya uygulama için optimize edilmesini sağlar. Örneğin, bir müşteri hizmetleri chatbot’u geliştirmek istiyorsanız, model müşteri hizmetleriyle ilgili diyaloglarda uzmanlaşacak şekilde daha spesifik bir veri seti üzerinde yeniden eğitilebilir. Bu veri seti, müşteri hizmetleriyle ilgili sıkça sorulan sorular, müşteri geri bildirimleri gibi belirli ve amaca yönelik kaynaklardan oluşur. Bu şekilde, model hem dilin genel yapılarını öğrenmiş olur hem de belirli bir görevde yüksek performans gösterebilir. İnce ayar aşaması, modelin belirli görevlerde daha hassas ve doğru sonuçlar üretmesini sağlar, bu da onu pratik uygulamalar için daha uygun hale getirir.