---
type: "Akademik Makale Analizi"
title: "Büyük Dil Modelleri Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme: Gelişim, Teknikler ve Gelecek Yönelimleri"
description: "Doğal dil işleme ve yapay zeka alanında dil modelleme, istatistiksel yaklaşımlardan derin nöral ağlara ve önceden eğitilmiş Transformer modellerine uzanan kapsamlı bir evrim geçirmiştir. Parametre boyutlarının milyarlarca ölçeğe ulaşmasıyla birlikte modellerde metin içi öğrenme, talimat takip etme v"
resource: "https://makaleanalizi.com/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/buyuk-dil-modelleri-uzerine-kapsamli-bir-inceleme-gelisim-teknikler-ve-gelecek-yonelimleri"
doi: "10.1007/s11704-026-60308-3"
authors: ["Wayne Xin Zhao", "Kun Zhou", "Junyi Li", "Tianyi Tang", "Zican Dong", "Yupeng Hou", "Beichen Zhang", "Yingqian Min", "Junjie Zhang", "Peiyu Liu", "Xiaolei Wang", "Yifan Du"]
citation: "Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J., Tang, T., Dong, Z., Hou, Y., Zhang, B., Min, Y., Zhang, J., Liu, P., Wang, X., Du, Y., Chen, Y., Chen, Y., Chen, Z., Jiang, J., Ren, R., Li, Y., Tang, X., … Wen, J. (2026). A Survey of Large Language Models. Frontiers of Computer Science, 20(12). https://doi.org/10.1007/s11704-026-60308-3"
publicationType: "narrative-review"
discipline: "Mühendislik ve Teknoloji"
subDiscipline: "Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği"
evidenceCount: 9
tags: ["Büyük Dil Modelleri", "Ortaya Çıkan Beceriler", "Uyarlama Ayarlaması", "Kullanım", "Hizalayan İnce Ayar", "Kapasite Değerlendirmesi"]
timestamp: "2026-08-01T14:59:59.963Z"
---

# Büyük Dil Modelleri Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme: Gelişim, Teknikler ve Gelecek Yönelimleri

Özgün başlık: A Survey of Large Language Models
DOI: https://doi.org/10.1007/s11704-026-60308-3
Künye (APA 7): Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J., Tang, T., Dong, Z., Hou, Y., Zhang, B., Min, Y., Zhang, J., Liu, P., Wang, X., Du, Y., Chen, Y., Chen, Y., Chen, Z., Jiang, J., Ren, R., Li, Y., Tang, X., … Wen, J. (2026). A Survey of Large Language Models. Frontiers of Computer Science, 20(12). https://doi.org/10.1007/s11704-026-60308-3

Bilim alanı: [Mühendislik ve Teknoloji](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/index.md) › Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği

# Alan bağlamı

Doğal dil işleme ve yapay zeka alanında dil modelleme, istatistiksel yaklaşımlardan derin nöral ağlara ve önceden eğitilmiş Transformer modellerine uzanan kapsamlı bir evrim geçirmiştir. Parametre boyutlarının milyarlarca ölçeğe ulaşmasıyla birlikte modellerde metin içi öğrenme, talimat takip etme ve adım adım akıl yürütme gibi beliren beceriler gözlemlenmiştir. Bu durum, yapay zeka geliştirme paradigmalarını kökten değiştirmiş, ancak devasa modellerin eğitimi, hizalanması ve değerlendirilmesi konularında yeni metodolojik zorluklar ortaya çıkarmıştır. Bu derleme, alandaki hızlı teknik gelişmeleri sistematik bir yapıda organize ederek literatürdeki karmaşıklığı gidermeyi hedeflemektedir.

# Akademik özet

Yapay zeka ve doğal dil işleme alanında istatistiksel dil modellerinden nöral dil modellerine, oradan da önceden eğitilmiş Transformer mimarilerine uzanan tarihsel gelişim, büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkmasıyla niteliksel bir dönüşüm yaşamıştır. Parametre ölçeklerinin on milyarlarca ila yüz milyarlarca seviyeye ulaşması, küçük modellerde gözlemlenmeyen ve beliren beceriler (emergent abilities) olarak adlandırılan yeni yeteneklerin doğmasını sağlamıştır. Ancak bu hızlı teknik ilerleme, modellerin pre-training, uyarlama, kullanım ve değerlendirme süreçlerinde kapsamlı metodolojik düzenlemeler gerektirmekte ve alandaki teknik birikimin sistematik bir biçimde sentezlenmesi ihtiyacını doğurmaktadır.

Bu derleme çalışmasının temel amacı, büyük dil modellerinin gelişimini, mimari yapılarını, eğitim tekniklerini ve değerlendirme metodolojilerini bütüncül bir çerçevede incelemektir. Yazarlar, literatürdeki geniş külliyatı dört ana eksen etrafında sınıflandırarak analiz etmekte; ön eğitim (pre-training) veri hazırlığı ve mimari seçimleri, uyarlama ince ayarları (instruction tuning ve alignment tuning), kullanım stratejileri (prompting, in-context learning) ve kapasite değerlendirme yöntemlerini metodolojik bir derinlikle ele almaktadır. İnceleme, hem teorik temelleri hem de pratik mühendislik uygulamalarını birleştiren sentezleyici bir yaklaşım benimsemektedir.

Çalışmada elde edilen temel çıkarımlar, model ölçekleme yasalarının (scaling laws) dil modelleme kaybını öngörülebilir kıldığını, ancak görev düzeyindeki başarının ve beliren becerilerin karmaşık dinamiklere bağlı olduğunu göstermektedir. İnsan tercihlerine dayalı pekiştirmeli öğrenme (RLHF) ve denetimli ince ayar (SFT) yöntemlerinin, modellerin insan değerleriyle hizalanmasında ve olumsuz içerik üretiminin engellenmesinde kritik rol oynadığı vurgulanmaktadır. Ayrıca, veri müfredatı (data curriculum) ve parametre verimli ince ayar (LoRA, adapter tuning) yöntemlerinin, devasa modellerin eğitilmesi ve uyarlanmasındaki yüksek hesaplama maliyetlerini hafifleten anahtar teknikler olduğu ortaya konmaktadır.

Sonuç olarak çalışma, büyük dil modellerinin yalnızca belirli dil işleme görevlerini çözen araçlar olmaktan çıkıp genel amaçlı problem çözücülere dönüştüğünü kanıtlamaktadır. Derleme, araştırmacılara ve mühendislere mimari tasarımdan emniyetli yaygınlaştırmaya kadar geniş bir yelpazede sistematik bir kılavuz sunmakta ve mevcut literatürdeki bilgi kopukluklarını gidermektedir. Gelecek araştırmalar için insan değerleriyle tam hizalanma, veri kıtlığı koşullarında ölçeklenme ve beliren becerilerin teorik mekanizmalarının aydınlatılması gibi açık araştırma yönleri tanımlanarak alanın gelişim patikası netleştirilmektedir.

# Araştırmanın amacı

Bu çalışmanın amacı, büyük dil modellerinin arka planını, temel bulgularını ve yaygın tekniklerini ön eğitim, uyarlama ince ayarı, kullanım ve kapasite değerlendirmesi olmak üzere dört ana boyutta sistematik olarak incelemektir.

# Yöntem ve tasarım

Bu derleme çalışması, büyük dil modellerinin (LLM) gelişimini, mimari yapılarını, veri hazırlama süreçlerini, uyarlama tekniklerini ve kapasite değerlendirme kriterlerini literatür taraması yöntemiyle sistematik olarak incelemektedir.

# Bulgular ve önermeler

1. Ölçekleme yasaları, model performansının parametre sayısı, veri boyutu ve hesaplama bütçesiyle güç yasası ilişkisini açıklar. Kaplan ve Hoffmann yaklaşımları hesaplama bütçesinin optimal dağılımına yönelik farklı katsayılar sunar.
2. Beliren yetenekler (emergent abilities), küçük ölçekli modellerde görülmeyip parametre sayısı belirli bir eşiği aştığında aniden ortaya çıkan yeteneklerdir; bağlam içi öğrenme ve adım adım akıl yürütme bu yeteneklerin en temel örnekleridir.
3. Denetimli İnce Ayar (SFT) öğretmen zorlaması (teacher-forcing) yöntemiyle yerel token düzeyinde davranış kopyalama yaparken, İnsan Geribildirimiyle Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) global ödül sinyali kullanarak modellerin halüsinasyonlarını azaltır.
4. Parametre-etkin ince ayar (PEFT) yöntemleri, özellikle LoRA gibi düşük dereceli matris yaklaşımları, orijinal model ağırlıklarını dondurup eğitilebilir parametre sayısını azaltarak bellek ve depolama verimliliği sağlamaktadır.

# Yazarın tartışması

Büyük dil modellerinin başarısının arkasındaki en temel mekanizmalardan biri, hesaplama gücü, veri boyutu ve parametre ölçeği arasındaki ilişkileri nicelikselleştiren ölçekleme yasalarıdır. Yazarlar, bu yasaların sadece performansı öngörmekle kalmayıp, eğitim sırasında ortaya çıkabilecek kararsızlıkların izlenmesinde ve kaynakların en verimli şekilde tahsis edilmesinde kritik bir kılavuz görevi gördüğünü savunmaktadır.

Modeller belirli bir parametre eşiğini aştığında ortaya çıkan beliren yetenekler (emergent abilities), literatürde fiziksel evre geçişlerine benzetilmektedir. Bağlam içi öğrenme ve adım adım akıl yürütme gibi karmaşık becerilerin küçük modellerde gözlenemeyip büyük ölçeklerde aniden belirmesi, dil modellerinin salt istatistiksel örüntü eşlemesinden ziyade semantik bir dünya modeli inşa etmeye başladığına işaret etmektedir.

İnce ayar aşamasında denetimli öğrenme (SFT) ve pekiştirmeli öğrenmenin (RLHF) rolleri derinlemesine analiz edilmektedir. Yazarlar, SFT'nin modelin mevcut potansiyel yeteneklerini açığa çıkarmada etkili olduğunu, ancak insan değerleriyle hizalama ve halüsinasyonların engellenmesi noktasında, küresel geri bildirimlerle çalışan RLHF mekanizmasının çok daha üstün sonuçlar verdiğini vurgulamaktadır.

Son olarak, büyük dil modellerinin çok modlu (multimodal) uzantıları ve parametre etkin uyarlama (PEFT) stratejileri, yapay zeka ekosisteminin dönüşümünü hızlandırmaktadır. Özellikle LoRA gibi düşük dereceli matris güncellemeleri, devasa modellerin operasyonel maliyetlerini düşürürken, görsel ve işitsel modalitelerin entegrasyonu genel amaçlı yapay zeka (AGI) vizyonuna giden yolu doğrudan şekillendirmektedir.

# Yazarın sonucu

Büyük dil modellerinin gelişimini sistematik olarak ele alan bu çalışma, modellerin salt dil üreticisi olmaktan çıkıp genel amaçlı problem çözücülere dönüştüğünü ortaya koymaktadır. Ön eğitim aşamasındaki veri temizliği ve mimari optimizasyonların yanı sıra, SFT ve RLHF gibi uyarlama yöntemleri ile parametre etkin tekniklerin (LoRA) entegrasyonu, gelecekteki yapay genel zeka (AGI) sistemlerinin inşasında ve çok modlu (multimodal) yeteneklerin geliştirilmesinde temel yapı taşlarını oluşturacaktır.

# Literatürdeki işlevi

Bu derleme çalışması, büyük dil modelleri alanındaki hızlı ve dağınık teknik gelişmeleri bütüncül bir taksonomi altında birleştirerek literatürde haritalandırma ve sentezleme işlevi görmektedir. İstatistiki ve nöral dil modellerinden devasa önceden eğitilmiş modellere geçiş sürecini tarihsel bir süreklilik içinde ele alır. Büyüyen parametre ölçeğinin getirdiği beliren yetenekleri kavramsallaştırarak alandaki teorik çerçeveyi netleştirir. Ön eğitim, uyarlama ince ayarı, kullanım ve değerlendirme boyutlarını sistematik bir yapıda sunarak araştırmacılar için kapsamlı bir metodolojik yol haritası çizer.

Önceki çalışmalarla ilişkisi: Çalışma, geleneksel doğal dil işleme literatüründeki istatistiksel n-gram modellerinden ve sığ nöral ağlardan (word2vec) ayrışarak Transformer tabanlı büyük ölçekli mimarilere odaklanır. ELMo ve BERT gibi ilk kuşak önceden eğitilmiş dil modellerinin sunduğu 'ön eğitim ve ince ayar' paradigmasını, GPT-3 ve PaLM ile ortaya çıkan 'istem tabanlı görev çözme' ve 'bağlam içi öğrenme' paradigmasıyla karşılaştırır. Önceki derlemelerin sadece belirli dar alanlara veya küçük ölçekli modellere odaklandığı noktada, bu çalışma parametre ve veri ölçeklemesinin getirdiği niteliksel sıçramaları inceleyerek literatürdeki teorik boşluğu doldurmaktadır.

Literatür taramasına katkısı: Literatür taraması açısından bu yayın, büyük dil modellerinin yaşam döngüsünü dikey ve yatay boyutlarıyla kurgulayan metodolojik bir referans kaynağı niteliğindedir. Ön eğitim verilerinin toplanması ve temizlenmesinden, SFT ve RLHF gibi insani değerlerle hizalama mekanizmalarına; LoRA gibi parametre etkin ince ayar yaklaşımlarından çok modlu değerlendirme kriterlerine kadar tüm süreçleri standartlaştırır. Araştırmacıların alanla ilgili mevcut teknik birikimi hızlıca kavrayıp kendi özgün sorularını türetmelerine imkân tanır.

# Tez ve makale araştırmalarında kullanım

- **Büyük dil modellerinde parametre ölçeği ve hesaplama bütçesi belirli sınırları aştığında, küçük modellerde görülmeyen beliren yetenekler ortaya çıkmaktadır.** — Tezin kavramsal çerçeve bölümünde dil modellerinin evrimini ve niteliksel yetenek sıçramalarını açıklamak üzere temellendirme kaynağı olarak kullanılır.
- **Denetimli ince ayar (SFT) öğretmen zorlamasıyla yerel token öğrenimi sağlarken, RLHF global insan tercihi sinyalleriyle modelin halüsinasyonlarını ve zararlı çıktılarını azaltır.** — Literatür taramasında modellerin ince ayar ve insan değerleriyle hizalanması süreçlerindeki teknik farkları ve avantajları açıklamak için başvurulur.
- **LoRA yöntemi, orijinal model ağırlıklarını dondurup yoğun katmanlara düşük dereceli ayrıştırma matrisleri ekleyerek eğitilebilir parametre sayısını ve bellek gereksinimini önemli ölçüde düşürür.** — Araştırma yönteminde büyük dil modellerinin sınırlı donanım kaynaklarıyla özelleştirilmesi için kullanılan parametre etkin fine-tuning tasarımını gerekçelendirmede kullanılır.

# Türetilebilir araştırma soruları

- **Tıp ve hukuk gibi uzmanlık alanlarına ait Türkçe metinlerde, LoRA tabanlı parametre etkin ince ayar ile tam parametreli ince ayar arasında anlamsal doğruluk ve bellek verimliliği açısından anlamlı bir fark var mıdır?**
  - Desen: Açık kaynaklı 7B ve 13B parametreli temel modeller (örn. LLaMA-2) seçilir. Tıp ve hukuk alanlarından derlenen Türkçe veri setleriyle hem LoRA hem de tam parametre SFT uygulanır. Örneklem büyüklüğü istatistiksel güç analizi ile belirlenir. Performans, alan uzmanlarının kör değerlendirmesi ve otomatize alan testleri ile karşılaştırılır.
  - Gerekçe: Derleme metninde LoRA'nın (Hu et al., 2021) bellek kullanımını azalttığı ve büyük modellerde tam parametre ayarına yakın performans sunduğu belirtilmiş; ancak farklı dillerde ve spesifik uzmanlık alanlarında tam parametre ayarıyla deneysel karşılaştırmasının yapılması gerekliliği vurgulanmıştır.
- **Matematiksel ve mantıksal adım adım akıl yürütme gerektiren Türkçe görevlerde, Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO) ile RLHF (PPO) yöntemleri modelin doğru adım dizilimi üretme kapasitesini nasıl etkilemektedir?**
  - Desen: Aynı temel model üzerinde RLHF (Ödül Modeli + PPO) ve DPO hizalama algoritmaları ayrı ayrı eğitilir. Test aşamasında PRM800k benzeri Türkçe adım adım doğrulanmış problem veri seti kullanılır. Başarı oranları nitel veri doygunluğuna ulaşmış uzman panel değerlendirmesi ve adım bazlı doğruluk skoru ile analiz edilir.
  - Gerekçe: Derleme metninin 5.2.4 ve 5.2.5 bölümlerinde, DPO'nun RLHF'ye kıyasla karmaşık PPO adımlarını elerken teorik eşdeğerlik sunduğu ancak karmaşık akıl yürütme adımlarındaki ampirik performans sınırlarının açık bir araştırma konusu olduğu ifade edilmiştir.
- **Görsel talimat ince ayarında (Visual Instruction Tuning) kullanılan veri setlerinin detay seviyesi ve niteliği, çok modlu modellerin karmaşık sahnelerdeki obje halüsinasyon oranlarını nasıl etkilemektedir?**
  - Desen: Açık kodlu bir MLLM mimarisi (örn. LLaVA yapısı) temel alınır. Sentetik olarak üretilmiş yüzeysel görsel talimatlar ile insan tarafından doğrulanmış detaylı görsel talimat veri setleriyle iki farklı model eğitilir. POPE protokolü ve nesne doğrulama testleriyle modellerin nesne varlığı/özelliği hakkındaki halüsinasyon oranları karşılaştırılır.
  - Gerekçe: Metnin 8.1.4 bölümünde çok modlu modellerde (MLLM) görsel talimat kalitesinin model yeteneklerini doğrudan belirlediği ve nesne halüsinasyonu sorununu çözmenin temel bir zorluk olduğu tespit edilmiştir.

# Kaynak izleri

Her iddia, özgün yayının belirtilen sayfasındaki birebir alıntıya bağlıdır.

| Kanıt | Bölüm | PDF sayfası | Basılı sayfa | Alıntı |
|---|---|---|---|---|
| ev-o-1 | 1 INTRODUCTION | 1 | — | Recently, pre-trained language models (PLMs) have been proposed by pre- training Transformer models over large-scale corpora, showing strong capabilities in solving various natural |
| ev-o-2 | 1 INTRODUCTION | 1 | — | In particular, we focus on four major aspects of LLMs, namely pre-training, adaptation tuning, utilization, and capacity evaluation. |
| ev-s-1 | 2.1 Background for LLMs | 4 | — | Kaplan et al. [30] (the OpenAI team) firstly proposed to model the power-law relationship of model performance with respective to three major factors |
| ev-s-2 | 2.1 Background for LLMs | 5 | — | emergent abilities of LLMs are formally defined as “the abilities that are not present in small models but arise in large models” |
| ev-s-3 | 5.2.5 Remarks on SFT and RLHF | 42 | — | SFT adopts a teacher-forcing approach, which directly optimizes the likelihood of a demonstration output. Such a token-level training way essentially does behavior cloning |
| ev-s-4 | 5.3.1 Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods | 43 | — | LoRA [149] imposes the low-rank constraint for approximating the update matrix at each dense layer, so as to reduce the trainable parameters for adapting to downstream tasks. |
| ev-l-2 | 2.1 Background for LLMs | 5 | — | In the literature [31], emergent abilities of LLMs are formally defined as “the abilities that are not present in small models but arise in large models”, which is one of the most  |
| ev-l-3 | 5.2.5 Remarks on SFT and RLHF | 42 | — | Overall, SFT is particularly useful to increase the model capacity of pre-trained model checkpoints right after pre- training, while RLHF is promising to further improve the 31. |
| ev-l-4 | 5.3.1 Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods | 43 | — | LoRA [149] imposes the low-rank constraint for approximating the update matrix at each dense layer, so as to reduce the trainable parameters for adapting to downstream tasks. |

# İlgili kavramlar

- [Lineament Analizine Dayalı Olarak Almalyk-Angren Sanayi Bölgesinin Sismik Aktivitesinin İncelenmesi](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/lineament-analizine-dayali-olarak-almalyk-angren-sanayi-bolgesinin-sismik-aktivitesinin-incelenmesi.md)
- [Yazılım Geliştirmede Üretken Yapay Zeka Modellerinin Performans ve Güvenilirliği: C# Tabanlı Bir Analiz](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/yazilim-gelistirmede-uretken-yapay-zeka-modellerinin-performans-ve-guvenilirligi-c-tabanli-bir-analiz.md)
- [Dinamik Hareket Uyumlaması İçin İnsan İlhamlı Duyumotor Denetleyici: Mafsallı Robot Kolları Üzerine Bir İnceleme](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/dinamik-hareket-uyumlamasi-icin-insan-ilhamli-duyumotor-denetleyici-mafsalli-robot-kollari-uzerine-bir-inceleme.md)
- [Twitch Platformundaki Nefret Baskınları: Canlı Yayın Topluluklarında Gerçek Zamanlı İnsan-Bot Koordineli Saldırıların Anlaşılması](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/twitch-platformundaki-nefret-baskinlari-canli-yayin-topluluklarinda-gercek-zamanli-insan-bot-koordineli-saldirilarin-anlasilmasi.md)
- [Üretken Yapay Zekanın İlaç Yönetimi Görevlerinde Kullanım Bağlamı Değerlendirme Çerçevesi](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/uretken-yapay-zekanin-ilac-yonetimi-gorevlerinde-kullanim-baglami-degerlendirme-cercevesi.md)
- [Zaman Serisi Tahmini İçin Derin Öğrenme: Model Mimarisi Paradigmaları, Özellik Çıkarımı ve Gelecek Yönelimleri Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/zaman-serisi-tahmini-icin-derin-ogrenme-model-mimarisi-paradigmalari-ozellik-cikarimi-ve-gelecek-yonelimleri-uzerine-kapsamli-bir-inceleme.md)
- [Betonarme Yapıların Kentsel Dönüşümünde Hızlı Tarama Parametrelerinin Değerlendirilmesi ve Öneriler](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/betonarme-yapilarin-kentsel-donusumunde-hizli-tarama-parametrelerinin-degerlendirilmesi-ve-oneriler.md)
- [Değiştirilmiş Orangutan Optimizasyon Algoritması ile Optimize Edilmiş Kapsül Sınır Ağı Kullanılarak Deniz Kazası Sıcak Noktalarının Öngörücü Analizi](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/degistirilmis-orangutan-optimizasyon-algoritmasi-ile-optimize-edilmis-kapsul-sinir-agi-kullanilarak-deniz-kazasi-sicak-noktalarinin-ongorucu-analizi.md)

# Şeffaflık

- Analiz tarihi: 2026-08-01T14:59:59.963Z
- Kanıt sayısı: 9
- Üretim sürümü: makale-analizi-v3.0.0
- Kanonik sayfa: https://makaleanalizi.com/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/buyuk-dil-modelleri-uzerine-kapsamli-bir-inceleme-gelisim-teknikler-ve-gelecek-yonelimleri