2025’te Slator’da yayımlanan “How to Build a Multilingual Large Language Model” yazısı, Cohere firmasının Command A modeli üzerinden çok dilli (multilingual) bir LLM (Large Language Model) oluşturmanın pratik süreçlerini ve karşılaşılan zorlukları anlatıyor. Slator
Bu yazıda, metinden yola çıkarak, çok dilli LLM’lerin nasıl geliştirildiğini; hangi teknik ve stratejik kararların kritik olduğunu; sektör için ne anlam taşıdığını; gelecekte bizi nelerin beklediğini tartışacağım.
1. Cohere ve Command A Modeli
- Cohere, 2025’te Command A adlı ana modeli, ardından da Command A Translate adlı özel çeviri modelini tanıttı. Bu modeller, çok dilli yetenekleri baştan itibaren içine gömülü olarak tasarlanmış. Slator
- Yazıda vurgulanıyor ki birçok LLM inşa edilirken önce İngilizce olarak eğitiliyor, sonradan diğer dillere adapte edilmeye çalışılıyor. Cohere ise farklı bir strateji izliyor: multilinguality’yi baştan merkeze koymak. Slator
2. Çok Dilli Bir LLM Kurarken Atılması Gereken Adımlar
Cohere modelinin geliştirilmesinde izlenen sürecin temel adımları şöyle:
a) Hangi Diller Dahil Edilecek?
- Dil sayısı ve dillerin seçimi önemli. Cohere, küresel iş bağlamlarında kullanılan 23 dili modeline dahil etmeyi seçmiş. Slator
- Dillerin kaynak verilerinin bulunabilirliği, kullanım yaygınlığı, yazı tipi sistemleri (Latin, Kiril, Arap, Doğu Asya karakterleri vs.), dil ailesi çeşitliliği gibi kriterler bu seçimde rol oynuyor.
b) Veri Sağlama (“Data Mixture”)
- Eğitim verisi, birkaç farklı kaynaktan geliyor: kamuya açık veri setleri (public sources), özel / insan tarafından oluşturulmuş (annotator-created) veriler ve yapay oluşturulmuş (synthetic) veriler. Slator
- Bu çeşitlilik, modelin farklı dillerdeki stil, bağlam ve tür farklarına karşı dayanıklılığını artırıyor.
c) Tokenizer & Veri İşleme
- Tokenization: metinlerin kelime, karakter ya da byte düzeyinde parçalanması. Cohere’nin ekibi, tokenizasyonun diller arasında eşitsizlik yaratmaması için özel optimizasyon yapmış. Slator
- Örneğin, aynı ifade İngilizce’de 11 token’a bölünürken, Hintçe’de 21 token’a bölünebiliyor. Bu fark hem maliyeti hem de hesaplama süresini etkiliyor. Slator
d) Ön Eğitim (Pre-training)
- Modelin büyük veri üzerinde eğitilmesi; çok sayıda dilde genel dil çalışma yeteneğinin kazanılması. Slator
- Bu süreç aylar sürebiliyor; büyük sunucular, dağıtık mimariler, GPU/TPU altyapısı kullanılıyor.
e) “Polishing” / Son İşleme
- Ön eğitimden sonra modelin kullanım için daha uygun hale getirilmesi; “instruction following”, güvenlik, kullanım uygunluğu gibi ek özel becerilerin eğitilmesi. Slator
- Uzman modellerin (örneğin çeviri uzmanları, kodlama yapanlar vb.) çıktılarının birleştirilmesiyle “all-rounder” (çok yönlü) bir model elde ediliyor. Slator
f) Verimlilik ve Çıktı Metrikleri
- Modelin “quantization” gibi tekniklerle küçültülmesi; daha düşük kaynaklarla çalıştırılabilmesi için optimizasyon yapılması. Ancak bu küçültme sürecinin bazı dillerde kalite kaybına sebep olduğu gözlemleniyor. Özellikle Latin olmayan alfabelerde ve karmaşık görevlerde bu kalite düşüşü daha fark edilir. Slator
- Ayrıca, “language confusion” gibi sorunlar: modelin bazen hangi dilde cevap vereceğini karıştırması, hatta bir paragraf içinde dil değiştirmesi gibi hatalar. Slator
3. Teknik ve Stratejik Zorluklar
Cohere’nin deneyiminden çıkarılan başlıca zorluklar:
- Dil Seçimi ile Kapsam
Her dil için dengeli veri bulmak zor. Az konuşulan dillerde veri azlığı, modelin o dilde düşük performansına neden olur. - Tokenizasyon & Eşitsizlikler
Yukarıda bahsedildiği gibi token sayısındaki farklar hem maliyeti hem kullanıcı deneyimini etkiler. - Performans & Verimlilik
Büyük modeller yüksek donanım gerektirir; her kullanıcının güçlü GPU veya büyük sunucu kaynakları olmayabilir. Küçük cihazlarda çalıştırmak için model küçültme yöntemleri kullanılır; bu da kalite kayıpları demek olabilir. - Dil Karışıklığı (Language Confusion)
Modelin hangi dili kullanacağı, bir mesajın hangi dilde devam edeceği gibi konularda tutarlılık sağlamamak; bu da kullanıcı deneyiminde rahatsızlık yaratır. - Kültürel & Stilsel Uyum
Çeviri ya da çeviri benzeri metin üretiminde sadece dilbilgisini doğru yapmak yetmez; kültürel referanslar, deyimler, argo gibi unsurlar da önemlidir.
4. Uygulama Alanları & Değer Önerileri
Çok dilli büyük dil modelleri, birçok alanda fayda sağlıyor:
- Çeviri & Lokalizasyon Hizmetleri: Birden çok dil versiyonu hazırlanması gereken belgeler, web siteleri, reklam materyalleri vs. için ciddi zaman ve maliyet avantajı.
- Chatbotlar ve Hizmet Asistanları: Farklı dilleri anlayıp cevap verebilen chatbot’lar müşteri deneyimini iyileştirir.
- Eğitim Teknolojisi (EdTech): Ders materyalleri, sınav hazırlıkları vs. farklı dillerde sunulabilir.
- İçerik Üretimi: Küresel pazarlarda blog, video altyazısı, sosyal medya içerikleri gibi çok dilli içerikler artar.
- Kurumsal ve Resmi Kullanım: Çok uluslu şirketlerde iç haberleşme, dokümanlar, teknik kılavuzlar vs.
5. Geleceğe Yönelik Öngörüler
Yazının sonunda Cohere’nin ekip lideri Kelly Marchisio, çok sayıda araştırma alanının hâlâ açık olduğunu söylüyor. Slator Bunlar arasında:
- Multimodal modeller (yazı, ses, görüntü birlikte işleyebilen)
- Daha iyi dil tutarlılığı
- Kullanıcı yerine göreceği yapay zekâ ajanları
- Dil dışı yazı sistemleri ve lehçelerde performans artırımı
Ayrıca, daha az konuşulan dillerin de bu evrimden faydalanabilmesi için araştırmanın ve veri toplamanın artırılması gerekecek.
6. Tartışma: “Maliyet Mi, Yenilik Mi?”
Çok dilli LLM’ler büyük potansiyel taşısa da, yatırım maliyetleri, enerji tüketimi, altyapı gereksinimleri gibi yönleriyle yüksek risk içeriyor. Şirketler açısından:
- ROI (geri dönüş) etkili olmazsa, küçük pazarlardaki diller için destek yetersiz kalabilir.
- Çevre maliyetleri: enerji tüketimi ve karbon ayak izi gibi hususlar dikkate alınmalı.
- Etik sorular: otomatik çevirinin insan çevirmenlerin işini tehdit edip etmediği, dil çeşitliliğinin korunup korunmadığı.
7. Sonuç: Çok Dilli LLM’ler Artık Lüks Değil Zorunluluk
Özetle:
- Çok dilli büyük dil modelleri artık bir seçenekten ziyade, küresel içerik üretimi ve dil hizmetleri açısından zamanın gereği haline geliyor.
- Cohere’ın Command A örneği, bu işin nasıl yapılabileceğine dair değerli bir yol haritası sunuyor.
- Ancak başarı için teknik mükemmellik (tokenizer, veri, dil dengelemeleri vs.), kültürel hassaslık ve verimlilik esas alınmalı.
