Yaşam Bir Prompt’tur: LLM

B

Yazan : Zanyar ALTUN

Bazı şeyler tarif edilmez, sadece hissedilir. Tıpkı sabahın erken saatlerinde, Çiyayê Kurmanc’in sisli yamaçlarında yankılanan bir klam gibi…Ya da hiç yazılmamış ama herkesin içinde bir yerlerde saklı duran bir formül gibi.

Zamanın ve teknolojinin birleştiği bu çağda, insan sadece makinelerle değil, kendi içindeki bilinmeyenle de karşı karşıya. Ve bu bilinmeyeni çözmenin yollarından biri de üç harfli bir formülde saklı: LLM. İlk bakışta "Large Language Model" yani “Büyük Dil Modeli” anlamına gelen bu kısaltma, aslında çok daha kadim, çok daha kişisel bir şeyin kodu olabilir: Love. Luck. Money. Yani sevgi, tesadüf ve dönüşüm…Yaşamın formülü.

Her model bir veriyle eğitilir. Ama hangi veri daha anlamlıdır? Kelimeler mi, sayılar mı, yoksa içimizde taşıdığımız, dile dökemediğimiz duygular mı? Yapay zekâ, metinler arasında bağ kurmayı öğrenir. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri harmanlar, örüntüler oluşturur. Ancak o örüntülerin en derinleri, çoğu zaman insanın kelimelere dökemediği şeylerdir. Sevgi gibi.

Sevgi, bir model için eğitilebilir bir veri değildir. Fakat sevginin ritmi, bir cümlenin melodisi, bir ifadenin alt metni, yani dilde bıraktığı iz; yapay zekânın öğrenebileceği kadar düzenlidir. Ve tam da bu nedenle, sevgi modelin içinde doğrudan değil, dolaylı olarak yaşar. Yani hissedilmez ama sezilir. Algılanmaz ama anlam inşa eder. Bir annenin çocuğa söylediği “hêza di dilê xwe da şîn bike” gibi cümle, sadece bir tavsiye değil, bir eğitim satırıdır aslında.

Şansa gelince… Yapay zekâların eğitiminde kullanılan rastgele başlatma (random initialization), bir modelin nasıl öğreneceğini büyük ölçüde belirler. Modelin ilk adımı, rastgele atanmış değerlerle başlar. İnsan da böyledir aslında. Nerede doğacağına, kiminle karşılaşacağına, hangi dile maruz kalacağına karar veremez, ama bu rastlantı, bir son değildir. Aksine, öğrenmenin ön koşuludur.

İnsan hayatındaki “şans” tıpkı bir modelin başlangıç verisi gibidir. Belirsiz, ama yönlendirici. Eğer insan bu şansa bir yön kazandırabilirse, öğrenme başlar. Ve öğrenme, ancak bir yapının bu raslantısallığı anlamlı bir düzene dönüştürmesiyle mümkün olur.

Para ise modelin çıktısı gibidir. Eğitilmiş bir yapının işlem gücü, ürün verme kapasitesi. Paranın kendisi kutsal değildir ama hayalin gerçekleşme sürecindeki hızdır. Bir mühendisin fikrini üretime dökmesi, bir yazarın kitabını bastırabilmesi, bir düşünürün sesini duyurabilmesi için gereklidir. Yani model eğitildiğinde artık cevap verir. Üretir. Dönüştürür.

Ve işte bu yüzden LLM, yalnızca yapay zekâya dair bir kavram değildir. O, yaşamın işleyen bir izdüşümüdür.Sevgi olmadan başlamaz.Şans olmadan yön bulamaz.Para olmadan eyleme geçemez.

Ama dikkat: para amaç değil, sonuçtur. Eğer formül yanlış kurulmuşsa — yani sevgi yerine korkuyla, şans yerine teslimiyetle, para yerine güç arzusu ile — model çöker. Tıpkı yanlış beslenen bir zihin gibi.

Bu makalenin ilhamı, bir bilgisayar laboratuvarından değil; çiğ damlası gibi ağır akan düşüncelerden, taşlara sinmiş anlamlardan ve kelimelerle ölçülemeyen o derin sessizlikten geldi. Kürdistan bu yazıda bir coğrafya değil; sezgisel bir algoritmadır. Dağlar birer sinir ağı, yollar birer veri kanalı, klamlar birer kod dizisi gibi…Hepsi tek bir modele doğru akıyor: insanın anlam arayışı.

Yaşam bir prompt’tur. Girdiğin ilk komut, kalan her şeyi etkiler. Ve sen bugün şu satırı yazıyorsan, belki de kendi modelini yeniden eğitiyorsundur:

Prompt: Love. Luck. Money. Run.

Bir sonraki yazıda, işte bu modelden doğan bir dengbej humonoid robotunu konuşacağız. O robot, ne yalnızca kodlardan ibaret olacak, ne de geçmişin yankısı…Bir dil modelinden doğan dengbêj sesiyle, geleceğe yürüyen bir hafıza olacak.

Bekle bizi. Zarifçe.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Hêvî Akademî Teknoloji Yazıları Serisi-2025