Büyük Dil Modelleri İçin Yerli ve Milli Bir Üst Katman: ETVZ Teknik Entegrasyon ve Adaptasyon Protokolü
Özet
Amaç: Ulusal yapay zeka stratejileri kapsamında geliştirilen Büyük Dil Modelleri (LLM), yüksek işlem kapasitelerine sahip olmalarına rağmen, kültürel uyumlandırma ve etik denetim süreçlerinde ek katmanlara ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışma, ETVZ (Etik Temelli Vicdani Zeka) platformunun, mevcut bir ana dil modeli üzerine “açık kaynaklı etik denetim katmanı” olarak entegre edilme protokollerini teknik detaylarıyla incelemeyi amaçlamaktadır.
Yöntem: Çalışmada katmanlı mimari yaklaşımı benimsenmiş, pre-inference filtreleme, inference müdahalesi ve post-processing aşamalarını kapsayan üç aşamalı bir entegrasyon modeli önerilmiştir. Neo4j grafik veritabanı ve hibrit API yapısı kullanılarak gerçek zamanlı etik denetim mekanizması tasarlanmıştır.
Bulgular: Önerilen ETVZ mimarisi, ana modelin hesaplama yeteneklerini korurken, milli değerler ve etik standartlar doğrultusunda denetim sağlamaktadır. Modüler yapı sayesinde farklı LLM projelerine kolayca adapte edilebilmektedir.
Sonuç: ETVZ entegrasyon protokolü, yerli LLM projelerinin kültürel hassasiyetleri koruyarak geliştirilmesine olanak tanımakta ve etik risklere karşı bir güvenlik katmanı oluşturmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Büyük Dil Modelleri, Etik Yapay Zeka, Kültürel Uyumlandırma, ETVZ, Denetim Katmanı, Açık Kaynak
1. Giriş
Yapay zeka teknolojilerinin hızlı gelişimi, özellikle Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM) alanında kayda değer ilerlemelere yol açmıştır (Brown vd., 2020; Radford vd., 2019). Ancak bu modellerin küresel ölçekte eğitilmiş olması, yerel kültürel değerler ve etik standartlar açısından uyumluluk sorunlarına neden olmaktadır. Ulusal yapay zeka stratejileri kapsamında geliştirilen yerli dil modelleri, bu açığı kapatmayı hedeflemektedir.
Mevcut literatürde, LLM’lerin etik denetimi için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir (Bender vd., 2021; Bommasani vd., 2021). Ancak bu yaklaşımların çoğu, modelin temel mimarisinde köklü değişiklikler gerektirmekte veya yeniden eğitim süreçlerini zorunlu kılmaktadır. Bu durum, zaman ve kaynak açısından önemli maliyetler doğurmaktadır.
Bu çalışmada önerilen ETVZ (Etik Temelli Vicdani Zeka) platformu, ana modeli değiştirmeden üzerine eklenebilen bir “supervisor” (denetçi) mimarisi sunmaktadır. Bu yaklaşım, mevcut yatırımları korurken etik denetim katmanının entegrasyonuna olanak tanımaktadır.
1.1. Araştırma Soruları
Bu çalışma aşağıdaki araştırma sorularına yanıt aramaktadır:
- Mevcut LLM mimarileri üzerine etik denetim katmanı nasıl entegre edilebilir?
- Gerçek zamanlı etik müdahale mekanizması nasıl tasarlanabilir?
- Kültürel uyumlandırma için hangi teknik altyapı bileşenleri gereklidir?
2. Kavramsal Çerçeve ve İlgili Çalışmalar
2.1. Büyük Dil Modelleri ve Etik Sorunlar
Transformatör mimarisi üzerine inşa edilen günümüz LLM’leri (Vaswani vd., 2017), milyarlarca parametre içeren derin öğrenme modelleridir. Bu modeller, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek dil anlama ve üretme yetenekleri kazanmaktadır. Ancak eğitim verilerindeki önyargılar (bias), kültürel farklılıklar ve etik açıdan problemli içerikler, modellerin çıktılarına yansımaktadır (Bender vd., 2021).
2.2. Etik Denetim Yaklaşımları
Literatürde LLM’lerin etik denetimi için üç ana yaklaşım öne çıkmaktadır:
- Eğitim Aşamasında Müdahale: Modelin eğitim verilerinin filtrelenmesi ve önyargıların azaltılması (Xu vd., 2021)
- Fine-tuning Yöntemleri: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) gibi tekniklerle modelin davranışının şekillendirilmesi (Ouyang vd., 2022)
- Post-processing Filtreleme: Modelin çıktılarının sonradan denetlenmesi (Gehman vd., 2020)
ETVZ platformu, bu yaklaşımların üçüncüsünü temel alırken, inference aşamasında gerçek zamanlı müdahale yeteneği ekleyerek hibrit bir model önermektedir.
3. Yöntem
3.1. Katmanlı Mimari ve Entegrasyon Noktaları
ETVZ, ana modeli değiştirmek yerine, modelin girdi (input) ve çıktı (output) süreçlerini denetleyen bir “Supervisor” (Denetçi) mimarisi sunmaktadır. Entegrasyon üç ana aşamada gerçekleşmektedir:
3.1.1. Pre-Inference (İşlem Öncesi) Filtreleme
Kullanıcıdan gelen istem (prompt), ana modele ulaşmadan önce ETVZ’nin Epistemik Hafıza süzgecinden geçmektedir.
İstem Analizi: Gelen sorgu, milli değerler ve güvenlik protokolleri açısından vektörel bir taramaya tabi tutulmaktadır. Bu aşamada doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak sorgunun semantik içeriği analiz edilmektedir.
Zenginleştirme: Sorgu, etik bağlamı güçlendirecek meta-verilerle desteklenerek ana modele iletilmektedir. Bu süreç, modelin bağlamsal anlama kapasitesini artırmayı hedeflemektedir.
3.1.2. Inference (İşlem Anı) Müdahalesi ve DERP Entegrasyonu
Ana model yanıtı üretirken, ETVZ’nin Deep Ethical Regulation Protocol (DERP) sistemi aktif bir denetim gerçekleştirmektedir.
Dinamik Katsayı Denetimi: Modelin ürettiği token’lar (kelime parçaları), $f_{deontic}$ (deontolojik etik fonksiyonu) ve $h_{culture}$ (kültürel uyum fonksiyonu) üzerinden gerçek zamanlı olarak puanlanmaktadır.
Matematiksel olarak, her token $t_i$ için etik skoru şu şekilde hesaplanmaktadır:
$$S_{etik}(t_i) = \alpha \cdot f_{deontic}(t_i) + \beta \cdot h_{culture}(t_i)$$
Burada $\alpha$ ve $\beta$, ayarlanabilir ağırlık katsayılarıdır.
Vicdani Eşik: Belirlenen “Ahlaki Güven Eşiği” $\theta_{ahlak}$’in altında kalan çıktılar, sistem tarafından otomatik olarak yeniden düzenlenmeye (re-writing) gönderilmektedir:
$$\text{Eğer } S_{etik}(t_i) < \theta_{ahlak} \text{ ise } t_i \rightarrow \text{Re-write}$$
3.1.3. Post-Processing (İşlem Sonrası) Doğrulama
Üretilen yanıtın tamamı, son bir denetim katmanından geçirilerek kültürel ve etik uyumluluk açısından değerlendirilmektedir.
3.2. Teknik Altyapı Bileşenleri
3.2.1. Neo4j ve Trust Score Mekanizması
Entegrasyonun kalbinde, ana modelin ağırlıklarıyla çelişmeyen ancak onu denetleyen bir Grafik Veritabanı (Neo4j) katmanı bulunmaktadır.
Doğrulama Katmanı: Ana modelin ürettiği veriler, grafik veri tabanındaki “Doğrulanmış Bilgi Düğümleri” ile kıyaslanmaktadır. Neo4j’nin grafik yapısı, karmaşık ilişkilerin modellenmesine olanak tanımaktadır.
Hibrit Çalışma: LLM’in olasılıksal gücü ile ETVZ’nin deterministik etik kuralları, hibrit bir API (Application Programming Interface) üzerinden birleştirilmektedir. Bu yapı, hem esneklik hem de güvenilirlik sağlamaktadır.
3.2.2. Vektörel Temsil ve Semantik Analiz
Kültürel uyumluluk ve etik değerlendirme için, ETVZ platformu yoğun vektör temsilleri (dense vector representations) kullanmaktadır. Her etik prensip ve kültürel değer, çok boyutlu bir vektör uzayında temsil edilmektedir.
4. ETVZ Entegrasyon Protokolü
4.1. Açık Kaynak Stratejisi ve SDK Yaklaşımı
ETVZ’nin açık kaynak olarak sunulması, geliştirici ekipler için “Tak-Çalıştır” (Plug-and-Play) kolaylığı sağlamaktadır.
4.1.1. Python SDK
Yerli LLM projelerine bir kütüphane olarak eklenebilmektedir. Temel kullanım örneği:
from etvz import EthicalSupervisor
# Ana LLM modeli yükleme
base_model = load_llm_model("yerli-model-v1")
# ETVZ katmanını ekleme
ethical_model = EthicalSupervisor(
base_model=base_model,
culture_vector="tr-TR",
ethical_threshold=0.85
)
# Kullanım
response = ethical_model.generate(prompt="Kullanıcı sorusu")
4.1.2. Modüler Yapı
“Kültürel Vektör”, “Hukuki Filtre” ve “Güvenlik Protokolü” gibi modüller, ana sistemin ihtiyacına göre özelleştirilerek aktif veya pasif hale getirilebilmektedir. Bu esneklik, farklı uygulama senaryolarına adaptasyonu kolaylaştırmaktadır.
4.2. Entegrasyon Adımları
- Bağımlılıkların Kurulumu: ETVZ SDK ve Neo4j veritabanı bağlantısının yapılandırılması
- Konfigürasyon: Etik parametreler, kültürel vektörler ve eşik değerlerinin ayarlanması
- Wrapper Uygulaması: Ana LLM modelinin ETVZ katmanı ile sarılması
- Test ve Optimizasyon: Pilot uygulamalar üzerinden performans değerlendirmesi
5. Tartışma
5.1. Teknik Avantajlar
Önerilen ETVZ entegrasyon protokolü, mevcut yaklaşımlara kıyasla çeşitli avantajlar sunmaktadır:
Ana Modelin Korunması: ETVZ, temel LLM mimarisinde değişiklik gerektirmediği için, mevcut yatırımlar ve eğitim süreçleri korunmaktadır.
Gerçek Zamanlı Denetim: Inference aşamasında aktif müdahale yeteneği, post-processing yaklaşımlarından daha etkili bir etik kontrol sağlamaktadır.
Modülerlik ve Esneklik: Farklı kültürel bağlamlar ve etik çerçeveler için kolayca özelleştirilebilmektedir.
5.2. Kültürel Uyumluluk
ETVZ’nin kültürel vektör sistemi, Türk toplumunun değerleri ve hassasiyetleri doğrultusunda yapılandırılabilmektedir. Bu özellik, küresel LLM’lerin yerel adaptasyonunda önemli bir açığı kapatmaktadır.
5.3. Sınırlılıklar ve Gelecek Çalışmalar
Çalışmanın bazı sınırlılıkları bulunmaktadır:
- Performans Maliyeti: Ek denetim katmanı, yanıt sürelerini artırabilmektedir.
- Eşik Değerlerinin Belirlenmesi: Optimal etik eşik değerlerinin tespiti, kapsamlı deneysel çalışmalar gerektirmektedir.
- Kültürel Vektörlerin Güncellenmesi: Toplumsal değerlerdeki değişimlerin sisteme yansıtılması sürekli bir güncelleme mekanizması gerektirmektedir.
Gelecek çalışmalarda, farklı dil aileleri ve kültürel bağlamlar için ETVZ’nin performansının karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi planlanmaktadır.
6. Kısaca
Bu çalışmada, Büyük Dil Modelleri için yerli ve milli bir etik denetim katmanı olarak ETVZ platformunun teknik entegrasyon protokolü sunulmuştur. Önerilen katmanlı mimari, ana modelin yeteneklerini korurken, kültürel uyumluluk ve etik güvenilirlik sağlamaktadır.
ETVZ entegrasyon protokolü uygulandığında, ortaya çıkan sonuç sadece hızlı ve zeki bir model değil; aynı zamanda basiretli, güvenilir ve milli hassasiyetlere sahip bir yapay zeka ekosistemidir. ETVZ, yerli model yatırımlarını dış müdahalelere ve etik risklere karşı koruyan bir “dijital kalkan” vazifesi görmektedir.
Açık kaynak stratejisi sayesinde, ETVZ platformu Türkiye’nin yapay zeka ekosisteminde geniş bir işbirliği ve geliştirme ortamı oluşturma potansiyeline sahiptir. Bu çalışma, ulusal yapay zeka stratejilerinin teknik altyapısına katkı sağlamayı ve gelecekteki araştırmalara temel oluşturmayı hedeflemektedir.
Kaynakça
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623.
Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., … & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. arXiv preprint arXiv:2108.07258.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
Gehman, S., Gururangan, S., Sap, M., Choi, Y., & Smith, N. A. (2020). RealToxicityPrompts: Evaluating neural toxic degeneration in language models. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, 3356-3369.
Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., … & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 27730-27744.
Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8), 9.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
Xu, A., Pathak, E., Wallace, E., Gururangan, S., Sap, M., & Klein, D. (2021). Detoxifying language models risks marginalizing minority voices. Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2390-2397.
Ekler
Ek A: ETVZ Modül Yapısı
- Epistemik Hafıza Modülü: Pre-inference filtreleme
- DERP Modülü: Gerçek zamanlı etik denetim
- Neo4j Doğrulama Modülü: Grafik tabanlı bilgi kontrolü
- Kültürel Vektör Modülü: Yerel değerlerin temsili
Ek B: Örnek Konfigürasyon Dosyası
etvz_config:
language: "tr-TR"
ethical_threshold: 0.85
culture_vector:
- milli_degerler: 0.9
- evrensel_etik: 0.8
- guvenlik: 0.95
modules:
- epistemik_hafiza: true
- derp: true
- kulturel_filtre: true