Ilya Sutskever’in derin öğrenme atılımlarından OpenAI’daki liderliğine kadar uzanan yolunu ve fikirlerinin modern büyük dil modellerini nasıl etkilediğini anlaşılır bir dille inceliyor.
Ilya Sutskever, modern yapay zekanın—özellikle büyük dil modellerinin (LLM)—pratik hale gelmesi izini sürerken en sık adı anılan kişilerden biridir. Tek başına LLMleri “icat ettiği” için değil; daha çok güçlü bir fikri doğrulamaya yardımcı olduğu için: sinir ağları doğru ölçekle ve doğru yöntemlerle eğitildiğinde, şaşırtıcı derecede genel beceriler öğrenebilir.
Bu birleşim—iddialı ölçeklendirme ile uygulamalı eğitim disiplini—günümüz LLMlerine giden dönüm noktalarında tekrar tekrar karşımıza çıkar.
Bir büyük dil modeli, devasa miktarda metin üzerinde bir dizideki bir sonraki kelimeyi (veya tokeni) tahmin edecek şekilde eğitilmiş bir sinir ağıdır. Bu basit hedef zamanla daha büyük bir şeye dönüşür: model dilbilgisi, gerçekler, üslup ve hatta problem çözme stratejileri gibi kalıpları öğrenir—yeterince iyi öğrenirse yazabilir, özetleyebilir, çevirebilir ve soruları cevaplayabilir.
LLMler iki anlamda “büyüktür":
Bu yazı, Sutskever’in kariyerinin neden LLM tarihçesinde sık sık yer aldığını anlatan bir rehber niteliğindedir. İçinde şunları bulacaksınız:
Bir mühendis olmanız gerekmez. Eğer inşa eden, ürün lideri ya da LLMlerin neden patladığını ve bazı isimlerin neden sürekli tekrarlandığını anlamak isteyen meraklı bir okursanız, bu yazı matematiğe boğmadan hikayeyi netleştirmeyi amaçlar.
Ilya Sutskever, sinir ağlarını akademik bir yaklaşımdan modern AI sistemlerinin pratik motoruna taşımaya yardımcı olmasıyla geniş şekilde tanınır.
Bu etiketler birbirine karışabilir, ama vurgu farklıdır:
Bu roller boyunca tutarlı tema şudur: sinir ağlarını ölçeklendirirken eğitimi pratik hale getirmek—daha büyük modelleri kararsız, öngörülemez veya fahiş maliyetli olmadan eğitmenin yollarını bulmak.
2010 öncesinde “derin öğrenme” zor AI problemlerine verilen varsayılan cevap değildi. Birçok araştırmacı hâlâ elle tasarlanmış özelliklere güveniyordu. Sinir ağları mevcuttu ama genellikle küçük demolarla sınırlı, genellemede başarısız olan bir fikir olarak görülüyordu.
Üç pratik darboğaz sinir ağlarının ölçeklenmesini engelledi:
Bu sınırlamalar, sinir ağlarını ayarlaması ve açıklaması daha kolay olan basit yöntemlere göre daha az güvenilir gösteriyordu.
Bu dönemden bazı kavramlar LLM hikâyesinde sıkça karşımıza çıkar:
Sonuçlar deneye bağlı olduğundan, araştırmacıların çok sayıda deneme yapabilecekleri, zor kazanılmış eğitim taktiklerini paylaşabilecekleri ve varsayımları sorgulayabilecekleri ortamlara ihtiyacı vardı. Güçlü mentorluk ve destekleyici laboratuvarlar, sinir ağlarını belirsiz bir yatırımdan tekrarlanabilir bir araştırma programına dönüştürmeye yardımcı oldu—bu da sonraki atılımların zeminini hazırladı.
AlexNet genellikle ImageNet’i kazanan bir model olarak hatırlanır. Daha da önemlisi, yeterince veri ve hesaplama ile iyi eğitildiğinde sinir ağlarının teoride çalışmanın ötesinde dramatik şekilde gelişebileceğine dair ölçülebilir bir gösterge sundu.
2012 öncesinde birçok araştırmacı derin sinir ağlarını ilginç ama elle tasarlanmış özelliklere göre daha güvenilmez görüyordu. AlexNet bu anlatıyı değiştirdi ve görüntü tanımadaki performansta belirleyici bir sıçrama yaptı.
Temel mesaj “bu mimari tek başına sihirli” değildi. Aslında şunları gösteriyordu:
Alan derin öğrenmenin yüksek profilli bir benchmarkta baskın olduğunu görünce, diğer alanların—konuşma, çeviri ve daha sonra dil modelleme—aynı deseni izleyebileceğine inanmak kolaylaştı. Bu güven kayması, daha büyük deneyler yapmayı, daha büyük veri kümeleri toplamayı ve daha sonra LLMler için normal hale gelecek altyapıya yatırım yapmayı haklı çıkardı.
AlexNet, ölçeği artırıp onu gerçekten öğrenmesini sağlayacak eğitim iyileştirmeleriyle eşleştirmenin basit ama tekrarlanabilir bir reçeteyi işaret ettiğini gösterdi. LLMler için benzer ders, hesaplama ve verinin birlikte büyüdüğünde ilerleme gösterme eğiliminde olduğudur. Yeterli veri olmadan daha fazla hesaplama aşırı öğrenmeye; yeterli hesaplama olmadan daha fazla veri eksik eğitime yol açabilir. AlexNet dönemi bu eşleştirmeyi bir kumar değil, ampirik bir strateji gibi hissettirdi.
Görüntü tanımadan modern dil AI’sına giden yolda büyük bir kayma, dilin doğal olarak bir sıra problemi olduğunu kabul etmekti. Bir cümle bir resim gibi tek bir nesne değil; anlam, sıra, bağlam ve öncekilere bağlıdır.
Önceki dil yaklaşımları genellikle elle hazırlanmış özelliklere veya katı kurallara dayanıyordu. Sıra modelleme hedefi yeniden çerçeveledi: bir sinir ağının zaman boyunca kalıpları öğrenmesine izin ver—kelimelerin önceki kelimelerle nasıl ilişkilendiğini ve cümlenin erken bir kısmının daha sonraki anlamı nasıl değiştirebileceğini.
İşte burada Ilya Sutskever, makine çevirisi gibi görevler için sequence-to-sequence (seq2seq) öğrenimiyle güçlü bir şekilde ilişkilendirilir.
Seq2seq modelleri işi iki işbirlikçi parçaya böler:
Kavramsal olarak, bir cümleyi dinlemek, zihinsel bir özet oluşturmak ve ardından o özet temelinde tercüme edilen cümleyi söylemek gibidir.
Bu yaklaşım çeviriyi üretim olarak ele aldığı için önemliydi. Model akıcı çıktı üretmeyi ve aynı zamanda girdiye sadık kalmayı öğrendi. Daha sonra dikkat (attention) ve transformerlar uzun menzilli bağlamı daha iyi işlemede ilerlemeler sağlasa da, seq2seq uçtan uca çok metinli sistemleri eğitme zihniyetini normalleştirdi—bugün doğal hissettiren birçok “metin gir, metin çık” sisteminin yolunu açtı.
Google Brain, basit bir bahse dayanarak kuruldu: en ilginç model iyileştirmelerinin çoğu, tek bir makinenin veya küçük bir kümenin çok ötesinde eğitimi zorladığınızda ortaya çıkacaktı. Sutskever gibi araştırmacılar için bu ortam, ölçeklenen fikirleri ödüllendirdi—küçük demoda iyi görünen değil, büyük ölçekle işe yarayan fikirler.
Büyük bir laboratuvar iddialı eğitim koşullarını tekrarlanabilir bir rutine dönüştürebilir. Bu genellikle şunları gerektirir:
Hesaplama bol ama sınırsız değilse, darboğaz hangi deneylerin bir slot hak ettiğini, bunların nasıl tutarlı ölçüleceğini ve yalnızca ölçeklenince görünen hataların nasıl ayıklanacağını seçmek olur.
Araştırma grubunda bile modeller güvenilir şekilde eğitilebilmeli, meslektaşlar tarafından tekrarlanabilir olmalı ve paylaşılan altyapıyla uyumlu olmalı. Bu pratik disiplini zorlar: izleme, hata kurtarma, stabil değerlendirme setleri ve maliyet farkındalığı. Ayrıca yeniden kullanılabilir araçları teşvik eder—her makale için boru hatlarını yeniden icat etmek herkesi yavaşlatır.
Modern büyük dil modelleri yaygınlaşmadan çok önce, eğitim sistemleri—veri boru hatları, dağıtılmış optimizasyon ve deney yönetimi—konusunda zorlu bilgi birikimi oluşuyordu. LLMler geldiğinde bu altyapı sadece faydalı değil; ölçekleyebilen ekipleri prototip üreten ekiplerden ayıran rekabet avantajı oldu.
OpenAI, yapay zeka araştırmasını ilerletmek ve faydalarını yalnızca tek bir ürün hattına değil topluma yönlendirmek gibi alışılmadık derecede basit bir hedefle kuruldu. Bu misyon, pahalı, uzun vadeli ve belirsiz çalışmaları teşvik etti—tam da LLMlerin bir gösteriden fazlası haline gelmesi için gereken türde işler.
Ilya Sutskever OpenAI’a erken katıldı ve önemli araştırma liderlerinden biri oldu. Bunu bir tek mucit miti haline getirmek kolaydır; ama daha doğru resim şu: hangi deneylerin aylarca hesaplama gerektireceğine karar vermeye yardım etti, hangi sonuçların gerçek vs tesadüfi olduğuna sert sorular sordu ve hangi teknik engellerin sonraki olarak ele alınmaya değeceğini belirledi.
Modern AI laboratuvarlarında liderlik genellikle hangi bahislerin hesaplama aylıklarını hak ettiğini seçmek, hangi sonuçların tekrar üretilebilir olduğunu değerlendirmek ve hangi teknik engellerin çözülmesi gerektiğini saptamak gibidir.
LLM ilerlemesi genellikle kademelidir: daha iyi veri filtreleme, daha stabil eğitim, daha akıllı değerlendirme ve modellerin daha uzun süre hata vermeden eğitilmesini sağlayan mühendislik. Bu iyileştirmeler sıkıcı görünse de birikir.
Ara sıra bir teknik ya da ölçek sıçraması yeni davranışlar açığa çıkarır. Bu değişimler tek bir “garip hile” değil; yılların altyapı çalışmasının ve daha büyük deneyler yapma isteğinin meyvesidir.
Modern LLM programlarının arkasındaki belirleyici desen GPT tarzı ön eğitimdir. Fikir basittir: modele çok miktarda metin verin ve onu bir sonraki tokeni tahmin etmesi için eğitin. Bu basit tahmin görevi sayesinde model dilbilgisi, gerçekler, üsluplar ve birçok yararlı kalıbı örtük olarak öğrenir.
Ön eğitimden sonra aynı model promptlama veya ek eğitim yoluyla özetleme, Soru & Cevap veya taslak oluşturma gibi görevlere uyarlanabilir. Bu “önce genel, sonra özelleştir” reçetesi, dil modellemeyi birçok uygulama için pratik bir temel haline getirdi.
Daha büyük modelleri eğitmek, sadece daha fazla GPU kiralamak değildir. Parametre sayısı arttıkça "mühendislik marjı" daralır: veride, optimizasyonda veya değerlendirmede küçük bir sorun pahalı başarısızlıklara yol açabilir.
Veri kalitesi ekiplerin kontrol edebileceği ilk kaldıraçtır. Daha büyük modeller verdiğinizin daha fazlasını öğrenir—iyi ve kötü. Önemli pratik adımlar:
Optimizasyon kararlılığı ikinci kaldıraçtır. Ölçeklendirme sırasında eğitim, rastgele görünen şekillerde başarısız olabilir; iyi ölçüm olmadan bunları ayırt etmek zorlaşır. Yaygın uygulamalar: dikkatli öğrenme oranı planları, gradyan kırpma, karışık hassasiyet ile loss scaling ve düzenli checkpoint alma. Ayrıca loss sıçramaları, NaN’lar ve token dağılımındaki ani değişiklikler için izleme şart.
Değerlendirme üçüncü bileşendir—ve sürekli olmalıdır. Tek bir "nihai benchmark" çok geçtir. Her birkaç bin adımda küçük, hızlı bir değerlendirme paketi; günlük olarak daha büyük bir suite kullanın. İçerikler örneğin:
Gerçek projelerde en kontrol edilebilir kazanımlar, disiplinli bir veri boru hattı, amansız izleme ve modelin kullanılacağı şekle uygun değerlendirmelerdir—sadece leaderboard görünüşü değil.
Dil modelleri tamamlayıcılıktan daha fazlasını yapmaya başladıkça—kod yazmak, tavsiye vermek, çok adımlı talimatlar almak—ham yeteneğin “güvenilirlik” ile eş anlamlı olmadığı anlaşıldı. İşte bu noktada “AI güvenliği” ve “hizalama” önde gelen laboratuvarlar ve araştırmacılar (Ilya Sutskever dahil) için merkezî konular haline geldi.
Güvenlik, zararlı davranışı azaltmak anlamına gelir: model yasadışı eylemleri teşvik etmemeli, tehlikeli talimatlar üretmemeli veya önyargılı/istismar edici içeriği kuvvetlendirmemelidir.
Hizalama, sistem davranışının bağlam içinde insanların niyet ve değerleriyle eşleşmesi demektir. Yardımcı bir asistan hedefi takip etmeli, sınırları gözetmeli, belirsizliği kabul etmeli ve zarara yol açabilecek “yaratıcı” kısayollardan kaçınmalıdır.
Model yetenek kazandıkça zararın potansiyeli de artar. Zayıf bir model saçma üretebilir; güçlü bir model ikna edici, uygulanabilir ve kişiselleştirilmiş çıktı üretebilir. Bu başarısızlıkları daha ciddi hale getirir:
Kapasite artışı daha iyi koruyucular, daha net değerlendirme ve daha güçlü operasyon disiplini gerektirir.
Güvenlik tek bir anahtar değildir—bir dizi yöntem ve kontroldür, örneğin:
Hizalama risk yönetimidir, mükemmellik değil. Daha sıkı kısıtlar zararı azaltırken kullanım ve özgürlüğü kısıtlayabilir. Daha gevşek sistemler daha açık hissedilebilir ama kötüye kullanım riskini artırır. Zorluk, modeller geliştikçe pratik bir denge bulmak ve bunu güncellemektir.
Büyük atılımları tek bir isme bağlamak kolaydır, ama modern AI ilerlemesi genellikle birçok laboratuvarın ortak yinelemeleriyle ortaya çıkar. Yine de Sutskever dönemine sıkça atfedilen birkaç tema, LLM’lerin nasıl evrildiğini anlamak için faydalı mercekler sunar.
Sequence-to-sequence (seq2seq) modelleri "kodla, sonra çöz" desenini popülerleştirdi: giriş dizisini (ör. bir cümle) içsel bir temsile çevir, sonra başka bir diziyi üret. Bu düşünce çeviri, özetleme ve daha sonra metin üretimi görevlerini birbirine bağladı; mimariler RNN/LSTM’den attention ve transformerlara geçse bile bu zihniyet sürdü.
Derin öğrenmenin cazibesi, sistemlerin insan eliyle yapılmış kurallar yerine veriden faydalı özellikleri öğrenebilmesidir. Bu odak—güçlü iç temsiller öğrenmek ve bunları görevler arasında yeniden kullanmak—bugün ön eğitim + ince ayar, embeddingler ve transfer öğrenme olarak kendini gösterir.
2010lar boyunca temel tema, daha büyük modellerin daha fazla veriyle ve dikkatli optimizasyonla tutarlı kazanımlar sağlayabileceğiydi. “Ölçek” sadece boyut değil; eğitim kararlılığı, batching, paralelleşme ve değerlendirme disiplini de içerir.
Araştırma makaleleri ürünleri benchmarklar, açık yöntemler ve paylaşılan bazlar aracılığıyla etkiler: ekipler değerlendirme düzenlerini kopyalar, bildirilen sayıları yeniden çalıştırır ve uygulama ayrıntılarına dayanarak ilerler. Atıf yaparken, tek kişiye kredi verme eğilimine düşmeyin; orijinal yayını ve önemli takipleri cita edin, gerçekten ne gösterildiğini açıkça belirtin. Bir iddiayı teyit etmek için birincil kaynakları tercih edin ve ilgili çalışma bölümlerini okuyun—fikirlerin çok grupta eşzamanlı ortaya çıkıp çıkmadığını görmek için.
Sutskever’in işi, atılımların genellikle doğru ölçeklendirilip disiplinle uygulanan basit fikirlerden geldiğini hatırlatır. Ürün ekipleri için ders "daha fazla araştırma yap" değil; "tahminleri azalt": küçük deneyler yapın, net metrikler seçin ve hızlı yineleyin.
Çoğu ekip önce satın almalı—güçlü bir temel modeli kullanıp üretimde değer kanıtlamalı. Baştan bir model inşa etmek ancak (1) benzersiz ve devasa ölçekli verilere, (2) uzun vadeli eğitim ve değerlendirme bütçesine ve (3) mevcut modellerin ihtiyaçlarınızı karşılayamayacağına dair açık bir nedene sahip olduğunuzda mantıklıdır.
Eğer emin değilseniz, önce bir satıcı modeliyle başlayın; kullanım desenlerinizi ve maliyetleri anladıktan sonra yeniden değerlendirin. (Fiyatlandırma ve limitler önemliyse, bkz. /pricing.)
Eğer asıl hedefiniz bir LLM destekli ürünü piyasaya sürmekse (modeli eğitmek değil), uygulama katmanını agresif şekilde prototiplemek daha hızlı bir yoldur. Koder.ai gibi platformlar bunun için tasarlanmıştır: sohbette ne istediğinizi tarif edebilir, web, backend veya mobil uygulamalar (React web, Go + PostgreSQL backend, Flutter mobil) hızla üretebilir, ardından kaynak kodunu dışa aktarabilir veya özel alanlarla dağıtabilirsiniz. Bu, daha ağır mühendisliğe başlamadan önce iş akışlarını, UX’i ve değerlendirme döngülerini doğrulamayı kolaylaştırır.
Görev iyi tanımlandıysa ve ana ihtiyaç tutarlı format, ton veya temel muhakeme ise önce promptlamayı kullanın.
Tekrarlanabilir davranış, sık kenar durumlar veya sıkıştırılmış prompt uzunluğu/latency ihtiyacı varsa ince ayara geçin. Ortada yaygın bir seçenek retrieval (RAG): modeli genel tutun ama cevapları belgelerinize dayandırın.
Değerlendirmeyi bir ürün özelliği gibi ele alın. İzlenecekler:
Dahili bir pilot yayın, hataları kaydedin ve bunları yeni testlere dönüştürün. Zamanla değerlendirme setiniz rekabet avantajı olur.
Hızlı yinelemeler yapıyorsanız, anlık görüntüler ve geri alma gibi özellikler (Koder.ai gibi araçlarda bulunan) ana hattınızı bozmadan denemeler yapmanıza yardımcı olabilir—özellikle promptları ayarlarken, sağlayıcıları değiştirirken veya retrieval mantığını değiştirirken.
Uygulama fikirleri ve şablonlar için /blog’a göz atın.
Bu konuyu iyi atıflamak istiyorsanız, birincil kaynakları (makaleler, teknik raporlar ve resmi proje sayfaları) önceliklendirin ve söylemleri bağlamlandırmak için röportajları destekleyici olarak kullanın—teknik iddialar için röportaj tek kaynak olmamalıdır.
Ilya Sutskever ve geniş LLM soy ağacı hakkında konuşurken sıkça atıfta bulunulan çalışmalarla başlayın:
Pratik ipucu: "kim ne yaptı" derken yazar listelerini ve tarihleri Google Scholar ile ve makalenin PDF’iyle (sadece blog özetine güvenmeyin) çapraz kontrol edin.
Biyografik detaylar için tercihleriniz:
Zaman çizelgesi detayları (iş tarihleri, proje başlangıçları, model sürüm zamanlaması) önemliyse, en az bir birincil kaynakla doğrulayın: bir makale gönderim tarihi, resmi duyuru veya arşivlenmiş bir sayfa.
Derinleşmek isterseniz iyi takip konuları:
Tek bir protagonist anlatısı kurmak çekicidir. Ancak derin öğrenme ve LLMlerdeki ilerleme çoğunlukla kolektiftir: öğrenciler, işbirlikçiler, laboratuvarlar, açık kaynak ekosistemleri ve geniş araştırma topluluğu sonucu birlikte şekillendirir. Mümkün olduğunda, tek kişiye atfetmek yerine takımları ve makaleleri referans verin.
Tek başına "büyük dil modellerini icat etmedi", ama arkasındaki kilit reçeteyi doğrulamaya yardımcı oldu: ölçek + sağlam eğitim yöntemleri. Katkıları AlexNet gibi dönüm noktalarında (derin ağların ölçeklendiğinde başarılı olabileceğini göstermek), seq2seq (uçtan uca metin üretimini normalleştirmek) ve büyük eğitim çalışmalarını teoriden tekrarlanabilir uygulamaya dönüştüren araştırma liderliğinde görülür.
Bir LLM, devasa metin verisi üzerinde bir sonraki tokeni tahmin etmek için eğitilmiş bir sinir ağıdır. Bu basit hedef, modelin dilbilgisi, üslup, gerçekler ve bazı problem çözme davranışlarını öğrenmesine yol açar; bu sayede özetleme, çeviri, taslak oluşturma ve Soru & Cevap gibi görevleri yapabilir.
2010 öncesinde derin öğrenme genellikle elle tasarlanmış özelliklerin gerisinde kalıyordu çünkü üç darboğaz vardı:
Modern LLMler bu kısıtlar gevşediğinde ve eğitim uygulamaları olgunlaştığında mümkün oldu.
AlexNet, daha büyük sinir ağları + GPU'lar + iyi eğitim detayları kombinasyonunun dramatik performans sıçramalarına yol açabileceğini gösteren halka açık bir kanıt sundu. Sadece bir ImageNet zaferi değildi—“ölçek işe yarar” fikrini diğer alanların (dil dahil) takip edebileceği deneysel bir strateji haline getirdi.
Dil doğası gereği sıralıdır: anlam sıralamaya ve bağlama bağlıdır. Seq2seq, çeviriyi üretim olarak yeniden çerçeveledi: giriş cümlesini içsel bir temsil halinde kodlayan (encoder) ve ardından çıktı dizisini token token üreten (decoder) bir yapı. Bu yaklaşım, büyük veri kümelerinde uçtan uca eğitimi normalleştirdi ve modern LLM iş akışlarına giden yolu açtı.
Büyük ölçekte bir laboratuvarın avantajı genellikle operasyoneldir:
Çünkü birçok hata modu yalnızca modeller ve veri kümeleri çok büyük olduğunda ortaya çıkar—ve bunları düzeltebilen ekipler öne çıkar.
GPT tarzı ön eğitim, modeli devasa metin korpusları üzerinde bir sonraki tokeni tahmin etme görevine eğitmeyi içerir. Bu genel ön eğitimden sonra model; promptlama, ince ayar veya talimat eğitimi yoluyla özetleme, Soru & Cevap veya taslak oluşturma gibi görevlere uyarlanabilir—çoğu zaman her görev için ayrı bir model oluşturmaya gerek kalmadan.
Üç pratik kaldıraç öne çıkar:
Amaç, istikrarsızlık, aşırı öğrenme veya eğitim ilerledikçe ortaya çıkan regresyonlar gibi maliyetli hataları önlemektir.
Daha yetenekli modeller daha ikna edici ve eyleme dönük çıktılar üretebildiği için hataların ciddiyeti artar. Güvenlik zarar verici davranışı azaltmayı hedefler; hizalama ise sistem davranışının insanların niyet ve değerleriyle eşleşmesini sağlar. Pratikte bu, değerlendirme, kırmızı takım çalışmaları ve politika odaklı eğitim/test süreçleri demektir.
Pratik bir yol haritası:
Ayrıca kalite, başarılı sonuca düşen maliyet, gecikme, güvenlik ve kullanıcı güveni gibi metrikleri takip edin.
