Havza Haber Ajansı muhabirinin bildirdiğine göre, 22 Mayıs 2025 tarihinde, Hemta Enstitüsü (Yapay Zeka ve İslam Medeniyeti) ev sahipliğinde, Kum'da yapay zeka aktivistlerinin sekizinci buluşması gerçekleştirildi.

Bu buluşmada, Dr. Behruz Minayi Bidgoli (Şerif Sanayi Üniversitesi öğretim üyesi), LLM'lerin önemini ve bu büyük dil modellerinin veri madenciliği ile ilişkisini vurgulayarak şunları söyledi: "LLM'lerin önemi, sağladıkları büyük veri hacminden kaynaklanmaktadır."

Dr. Minayi devamında şöyle dedi:  "GPT-2, 40 bin kitaptan türetilmişti ancak veri hacmi az olduğu için birçok eksiklik barındırıyordu. GPT-3, 2023'te dünyayı sarstı ve kolayca akıcı metinler üretebildi. Film, ses ve metin gibi mevcut dünya bilgilerini kapsadı. Modeller için büyük maliyetler harcandı ve nihayetinde insan benzeri içerik üretebildiler. Veri madenciliğinde en zor kısım, veri toplama ve temizleme gibi işlemlerdir. LLM'ler metin işleme konusunda ciddi bir uygulama alanına sahiptir; hatta prompt üretimi için de faydalıdırlar.Ayrıca LLM'ler, etiketleme ve düzenleme gibi türden bir sonrası işlem de yapmaktadırlar."

Minayi devamında şöyle açıkladı: "Yapay zeka insanın yerini almaz. Eğer yapay zeka üzerinde hakimiyet kurmak istiyorsak, onun çeşitli boyutları hakkında bilgi ve uzmanlığa sahip olmalıyız. Nihayetinde yapay zeka bir yardımcı olur ve bu iki unsuru birleştirmek mantıklı bir şekilde savunulabilir. LLM'ler ile veri madenciliği arasında insan hayatında devrim yaratabilecek araçlar mevcuttur."

Konuşmasının bir bölümünde mevcut yapay zeka araçlarının içerik kümeleme konusundaki önemine değinen Dr. Minayi "Kümeleme (CLUSTERING), LLM'lerle büyük bir dönüşüm geçirecektir. LLM'lerle içerik analizi de yapılabilen kümeleme işlemleri gerçekleştirilebilir. Yani içerik anlaşılır ve içerik dikkate alınarak kümeleme yapılır; nihayetinde etiketleme de buna göre olur." şeklinde konuştu.

Dr. Minayi sözlerini şöyle tamamladı: "Prompt yazımı bir uzmanlık alanıdır ve hangi prompt ile işin iyi yürütülebileceğini bilmek önemlidir. Şu anda bu LLM'ler, özel ve hassas prompt üretiminde yardımcı olmaktadır ve içerik çıkarımı ile kümeleme konularında önemli katkılar sağlayabilir."