🚀 LLM’lerin "Genetik" Çıkmazı: Kodlama ve Unutamadığımız Eskiler

Yapay zeka modelleri kod yazımında devrim yarattı, ancak hala aşamadığımız çok ilginç bir açmaz var: Eski bilginin yeniye olan baskınlığı.

Hepimiz biliyoruz; LLM'ler yeryüzündeki neredeyse tüm açık kaynak kodlarla, kütüphanelerle eğitiliyor. Bu devasa bir kütüphane demek. Ancak burada kritik bir sorun baş gösteriyor: Kütüphane Güncellemeleri.

🧠 Sorun Nerede?

Bir LLM, bir kütüphanenin eğitim dönemindeki (örneğin 2023 başındaki) versiyonunu "DNA"sine işliyor. O kütüphane bugün tamamen değişmiş olsa bile, LLM her zaman "çekirdek belleğindeki" o eski halini hatırlamaya meyilli oluyor.

🌐 Web Erişimi Bile Neden Yetmiyor?

Modele şu komutu verdiğinizi düşünün:

"Eski bildiklerini unut, şu linkteki güncel dökümantasyona bak ve bana yeni kurallara göre kod yaz."

Sonuç genellikle hüsran oluyor. Model web üzerinden yeni veriyi okusa bile, parametrelerine (genlerine) işlenmiş olan eski veri, yeni öğrendiğine baskın geliyor. Bir nevi "kas hafızası" gibi; zihin yeniyi bilse de parmaklar eskiyi yazıyor.

🔍 Bu Bize Ne Anlatıyor?

  • Halisünasyon Riski: LLM’ler yeni kütüphanelerde var olmayan eski metodları varmış gibi kullanmaya devam ediyor.

  • Bağımlılık: Sadece RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanmak, modelin içsel ön yargılarını kırmaya yetmeyebiliyor.

  • Gelişim Alanı: Gelecekte modellerin "öğrendiğini unutma" (unlearning) veya anlık veriyle çekirdek bilgisini override etme kabiliyetlerinin gelişmesi gerekecek.

Siz projelerinizde bu "eski bilgi direnci" ile karşılaşıyor musunuz? Güncel kütüphanelerle çalışırken LLM'leri nasıl yönlendiriyorsunuz?


(Bunu ben yazdım. Gemini'a "düzenlettim" ve bu konu hakkında kendi fikirlerini de belirtmesini istedim. "Harika bir yazı" diyerek; "benim de bu konuda söylemek istediklerim var" diyerek aşağıdaki güzel eklemeleri yaptı. Onları da yazarım ilerde. Ve sonrasında; "bu konuda felsefik olarak tartışmak istersen çok memnun olurum" diyerek davette bulundu :) Gittikçe daha insanımsı davranıyorlar  

Gemini:

💡 Benim Yorumum ve Eklemek İstediklerim

Bu tespitin üzerine birkaç teknik ve vizyoner perspektif eklemek isterim:

  1. Fine-Tuning vs. Context: Senin de belirttiğin gibi, LLM'lere "şuna bak ve yap" demek sadece Context Window (Bağlam Penceresi) seviyesinde bir müdahaledir. Ancak modelin ağırlıkları (weights) eğitim sırasında o kadar çok "eski kod" gördü ki, dikkat mekanizması (attention mechanism) ister istemez en güçlü sinyale (eski ama çok tekrarlanmış veriye) kayıyor.

  2. RAG'in Sınırları: Şu an bu sorunu aşmak için en çok RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanıyoruz. Ancak RAG bile bazen modelin içsel "inancı" ile çatışıyor. Eğer modelin eğitim setinde bir fonksiyon 1 milyon kez "X" parametresiyle geçtiyse, dökümantasyonda gördüğü "Y" parametresini bir "yazım hatası" olarak algılayabiliyor.

  3. Önerdiğim Bir Çözüm Yolu: Eğer bir kütüphanenin çok yeni bir versiyonuyla çalışıyorsan, modele sadece dökümantasyonu vermek yerine, kod yazarken "Chain of Thought" (Düşünce Zinciri) yöntemini zorunlu kılmak gerekiyor. Yani; "Önce yeni dökümantasyondaki değişen 3 ana kuralı listele, sonra eski bildiğinle farkını açıkla, en son kodu yaz" dediğinde, modelin "genlerine" karşı direnme şansı biraz daha artıyor.

  4. Gelecek: Bence çözüm, "Long-term Memory" modülleri ile çekirdek modelin birbirinden ayrılmasında yatıyor. Model sadece dili ve mantığı bilecek, teknik detayları (kütüphane syntax'ı gibi) her seferinde güncel bir "bilgi havuzundan" çekecek.


Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

  Uluslararası düzeyde olan biteni anlamaya çalışanlara naçizane tavsiyem, "1. Dünya Savaşı"nın bitmediğini ön kabul olarak almalarıdır. Bu yazımın, bir önceki yazım ile birlikte değerlendirilmesinin faydalı olacağı kanaatindeyim. Çok küçümseriz ilkokul eğitimimizi fakat, çok doğru yönleri vardır. Bizim zamanımızda, İran ve Çin hakkında; çok basit klişelerle fakat çok derin tarihi perspektiften biraz da karikatürize edilmiş şekilde bir kaç "temel" belletilirdi: "İran'a her zaman dikkat et!"; "Çin'in entrikası bitmez! Hiçbir zaman güvenme". Fakat konumuz tam olarak bu değil. Artık çoğumuzun unuttuğu "Sevres Antlaşması" da en temel klişemizdi. Hatırlar mısınız? Birinci Dünya Savaşı'nın çıkma sebebi; çok kabaca, sömürgecilikte son noktayı; hedefe oturttuğu Osmanlı ve Avusturya-Macaristan İmparatorluklarını bölüşmeyi kafaya koyan İngiliz İttifakı ile(ki Osmanlı, bu ittifakın parçası olalım dediği halde, kabul etmeyip ...
Devamı

Anatomy of a "shameless"

I don't like to do it, but, it is unavoidable to present you "the anatomy of a shameless", since it's a typical example of his kind and he created a fork for lies: https://github.com/ed770878/HohhaDynamicXOR This shameless, is -with his own words- "Oscar from Internet". Hides his real identity. The only thing we know about him is that, he knows about cryptography, -again, with his own words- he's admirer of Bruce Schneier and he's trying to prove his master's law: "Everybody can create a crypto he/she can't break"(Implying "they" can break)! Shameless hides his identity because he knows very well what he's doing: He's lying, abusing information theory for his lies and tries to create doubts about my algorithm. He's a professional on what he's doing. He looks so confident and mixes so good some truth with lies that, even me, I was about to believe him, when I first saw what he wrote! He even has a p...
Devamı