İçerik Yazarlığı İçin En İyi LLM’yi Bulmak: Test Edildi ve Sıralandı

Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) Anlamak

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), içerik oluşturma ve tüketme biçimimizi kökten değiştiren ileri düzey yapay zeka araçlarıdır. Bireysel LLM’ler arasındaki farklara geçmeden önce, bu modellerin insan benzeri metni bu kadar kolayca üretebilmesini sağlayan unsurları anlamalısınız.

LLM’ler devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir; bu sayede bağlamı, anlamı ve dilbilgisini kavrayabilirler. Kullandıkları veri miktarı sayesinde, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi doğru şekilde tahmin edebilir ve kelimeleri anlamlı yazılara dönüştürebilirler. Etkililiklerinin temel nedenlerinden biri de “transformer” mimarisidir. Bu kendine dikkat mekanizması, metinlerin dil bilgisi ve anlamını işlemek için sinir ağlarını kullanır. Bu sayede LLM’ler, çok çeşitli ve karmaşık görevleri kolayca yerine getirebilirler.

İçerik Üretiminde LLM’lerin Önemi

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), işletmelerin içerik üretme biçimini dönüştürdü. Kişiselleştirilmiş ve optimize edilmiş metin üretme yetenekleriyle LLM’ler, insan diliyle verilen komutlarla e-posta, açılış sayfası ve sosyal medya gönderisi gibi içerikler üretebilir.

LLM’lerin içerik yazarlarına sunduğu bazı avantajlar şunlardır:

• Hız ve Kalite: LLM’ler hızlı ve yüksek kaliteli içerik üretimi sunar. Bu sayede, özel bir yazı ekibi olmayan küçük işletmeler bile rekabetçi kalabilir.
• Yenilikçilik: Binlerce etkili örnekle önceden eğitilen LLM’ler, pazarlama fikirleri geliştirmek ve müşteri etkileşimi stratejilerinde yardımcı olur.
• Geniş İçerik Yelpazesi: LLM’ler, blog yazısından teknik raporlara kadar farklı içerik türlerini etkili şekilde üretebilir.
• Yaratıcı Yazım: LLM’ler, mevcut anlatıları analiz ederek ve yeni fikirler önererek hikaye geliştirmede yardımcı olur.

Ayrıca LLM’lerin geleceği de umut verici. Teknolojideki ilerlemeler, doğruluklarını ve çok modlu yeteneklerini artıracaktır. Bu uygulamaların yaygınlaşması, çeşitli sektörleri önemli ölçüde etkileyecektir.

Yazma Görevleri İçin Popüler LLM’lere Genel Bakış

İşte test edeceğimiz popüler LLM’lere hızlı bir bakış:

Bir LLM seçerken, içerik oluşturma ihtiyaçlarınızı göz önünde bulundurmak önemlidir. Her model, karmaşık görevleri yönetmekten yapay zeka destekli yaratıcı içerik üretimine kadar kendine has avantajlar sunar. Teste geçmeden önce, her birinin içerik üretim sürecinize nasıl katkı sağlayabileceğini özetleyelim.

OpenAI GPT-4: Özellikler ve Performans İncelemesi

Temel Özellikler:

• Çok Modlu Yetenekler: GPT-4, önceki sürümlerinden farklı olarak metin ve görsel işleyip üretebilir.
• Bağlamsal Anlayış: Model, karmaşık komutları anlayarak belirli bağlamlara özel, incelikli yanıtlar oluşturabilir.
• Kişiselleştirilebilir Çıktılar: Kullanıcılar, ton ve görev gereksinimlerini sistem mesajı ile belirtebilir; bu da onu farklı uygulamalar için çok yönlü kılar.

Performans Göstergeleri:

• Yüksek Kaliteli Çıktılar: GPT-4, özellikle yaratıcı yazım, özetleme ve çeviri görevlerinde insan düzeyinde veya daha iyi sonuçlar sunar.
• Gerçek Dünya Uygulaması: Bir dijital pazarlama ajansı, kişiselleştirilmiş e-posta kampanyalarında GPT-4 kullanarak açılma oranlarında %25, tıklama oranlarında ise %15 artış elde etti.

Güçlü Yönleri:

• Tutarlılık ve Bağlam Uyumu: Model, sürekli olarak tutarlı ve bağlama uygun metinler üretir; bu da içerik üretimi için güvenilir bir seçim olmasını sağlar.
• Geniş Eğitim Verisi: Farklı veri setleriyle eğitildiği için çoklu dilde akıcılık ve geniş konu yelpazesi sunar.

Zorluklar:

• Hesaplama Gücü Gereksinimi: Yüksek kaynak ihtiyacı, bazı kullanıcılar için erişilebilirliği kısıtlayabilir.
• Fazla Detaycılık: Zaman zaman gereksiz uzun ve belirsiz cevaplar üretebilir.

Genel olarak GPT-4, içerik üretimi ve veri analizi stratejilerini geliştirmek isteyen işletmeler için güçlü bir araçtır.

Anthropic Claude 3: Özellikler ve Performans İncelemesi

Temel Özellikler:

• Bağlamsal Anlayış: Claude 3, uzun hikayelerde tutarlılık ve bütünlük sağlar; dilini özel bağlama göre uyarlayabilir.
• Duygusal Zeka: Model, duygusal alt tonları analiz ederek okuyuculara hitap eden ve karmaşık insan deneyimlerini yakalayan içerikler üretebilir.
• Tür Esnekliği: Claude 3, edebi kurgu, şiir ve senaryo yazımı dahil olmak üzere çok çeşitli türlerde yazabilir.

Güçlü Yönleri:

• Hayal Gücü ve Yaratıcılık: Pek çok dil modelinden farklı olarak Claude 3, özgün fikirler ve hikaye kurguları üreterek geleneksel hikaye anlatımının sınırlarını zorlar.
• Etkileyici Diyaloglar: Model, karakter gelişimini ve etkileşimini güçlendiren gerçekçi ve ilişkilendirilebilir diyaloglar yazabilir.
• İşbirlikçi Araç: Claude 3, yazarların birlikte çalışmasına olanak tanır.

Zorluklar:

• İnternet Erişimi: Güncel lider modellerin aksine, Claude internete erişememektedir.
• Sadece Metin Üretimi: Rakipleri görsel, video ve ses üreten modellere geçerken Anthropic’in çözümü yalnızca metin üretimiyle sınırlı kalmıştır.

Meta Llama 3: Özellikler ve Performans İncelemesi

Temel Özellikler:

• Parametre Seçenekleri: 8 milyar, 70 milyar ve etkileyici 405 milyar parametreli sürümleri mevcuttur.
• Geniş Bağlam Penceresi: 128.000 tokene kadar destekleyerek uzun ve karmaşık metinlerde performansı artırır.

Güçlü Yönleri:

• Açık Kaynak Erişimi: Ücretsiz sunulması, araştırma ve ticari uygulamalar için yaygın kullanım ve denemeyi teşvik eder.
• Sentetik Veri Üretimi: 405 milyar parametreli model, küçük modellerin eğitimi ve bilgi aktarımı için faydalı olan sentetik veri üretiminde mükemmeldir.
• Uygulamalara Entegrasyon: Meta’nın uygulamalarındaki yapay zeka özelliklerine güç vererek, üretken yapay zekayı ölçeklemek isteyen işletmeler için pratik bir araçtır.

Zorluklar:

• Kaynak Tüketimi: Daha büyük modeller, ciddi hesaplama gereksinimleri nedeniyle küçük işletmeler için erişimi sınırlayabilir.
• Önyargı ve Etik Sorunlar: Her yapay zeka modelinde olduğu gibi, gömülü önyargı riski devam etmekte; bu nedenle sürekli değerlendirme ve iyileştirme gereklidir.

Llama 3, sağlam ve çok yönlü bir açık kaynak LLM olarak öne çıkarken, kullanıcılar için bazı zorlukları da beraberinde getiriyor.

xAI Grok: Özellikler ve Performans İncelemesi

Temel Özellikler:

• Veri Kaynağı: X’ten (eski adıyla Twitter) alınan içeriklerle eğitilmiştir.
• Bağlam Penceresi: 128.000 tokene kadar metin işleyebilir.

Güçlü Yönleri:

• Entegrasyon Potansiyeli: xAI, sosyal medya platformlarına entegre edilebilir ve kullanıcı etkileşimini artırır.
• Kullanıcı Etkileşimi: Rahat sohbet uygulamaları için tasarlanmıştır.

Zorluklar:

• Bilinmeyen Parametreler: Modelin büyüklüğü ve mimarisiyle ilgili şeffaflık eksikliği, performans değerlendirmesini zorlaştırıyor.
• Karşılaştırmalı Performans: Dil görevleri ve yetenekleri açısından diğer modellere karşı tutarlı bir üstünlük sergileyemiyor.

Sonuç olarak, xAI Grok ilginç özellikler sunsa ve medya görünürlüğü avantajına sahip olsa da, popülerlik ve performans açısından rekabetçi LLM pazarında önemli zorluklarla karşı karşıya.

Blog İçeriği Yazarlığında En İyi LLM’lerin Testi

Şimdi hemen teste geçelim. Modelleri temel bir blog yazısı çıktısı üzerinden sıralayacağız. Tüm testler FlowHunt’ta, sadece LLM modelleri değiştirilerek yapıldı.

Odaklanılan ana alanlar:

• Okunabilirlik
• Ton tutarlılığı
• Dilin özgünlüğü
• Anahtar kelime kullanımı

Test komutu:

“Bütçenizi Sarsmadan Sürdürülebilir Yaşamanın 10 Kolay Yolu” başlıklı bir blog yazısı yazın. Tonu pratik ve ulaşılabilir olmalı; yoğun bireyler için gerçekçi, uygulanabilir önerilere odaklanın. Anahtar kelime olarak “bütçeyle sürdürülebilirlik” ifadesini öne çıkarın. Alışveriş, enerji kullanımı ve kişisel alışkanlıklar gibi günlük senaryolara örnekler ekleyin. Okuyucuları bugün bir öneriyle başlamaya teşvik eden bir çağrı ile bitirin.

Not: Akış, yaklaşık 500 kelimelik çıktı ile sınırlıdır. Eğer çıktılar yüzeysel veya hızlı geliyorsa, bu kasıtlıdır.

OpenAI GPT-4o

Bu kör bir test olsaydı, “Günümüzün hızlı tempolu dünyasında…” cümlesi hemen hangi model olduğunu ele verirdi. Bu modelin yazımına muhtemelen oldukça aşinasınız; çünkü sadece en popüler seçenek değil, aynı zamanda çoğu üçüncü taraf yapay zeka yazma aracı da bunun üzerine kurulu. GPT-4o, genel içerik için her zaman güvenli bir tercih, ancak belirsizlik ve gereksiz uzunluklara hazırlıklı olun.

Ton ve Dil

Aşırı kullanılan giriş cümlesini bir kenara bırakacak olursak, GPT-4o tam da beklediğimiz gibi davrandı. Bunu bir insanın yazdığını kimseye inandıramazsınız, ancak yine de oldukça düzenli bir makale ve kesinlikle komutumuza uyuyor. Tonu gerçekten pratik ve ulaşılabilir; hemen uygulanabilir önerilere odaklanıyor, gereksiz gevezelik yok.

Anahtar Kelime Kullanımı

GPT-4o, anahtar kelime kullanımında iyi bir performans sergiledi. Sadece verilen anahtar kelimeyi değil, benzer ifadeleri ve diğer uygun anahtar kelimeleri de kullandı.

Okunabilirlik

Flesch-Kincaid ölçeğinde bu çıktı, 10-12. sınıf düzeyinde (oldukça zor) ve 51,2 puan aldı. Bir puan daha düşük olsaydı üniversite düzeyinde olurdu. Bu kadar kısa bir yazıda “sürdürülebilirlik” gibi bir kelimenin bile okunabilirliğe etkisi muhtemelen belirgindir. Yine de geliştirme için bolca alan bulunuyor.

Anthropic Claude 3

Analiz edilen Claude çıktısı, içerik için en iyi yol olduğu iddia edilen orta seviye Sonnet modelidir. İçerik iyi okunuyor ve GPT-4o veya Llama’ya göre belirgin şekilde daha insansı. Claude, temiz ve sade içeriklerle bilgiyi verimli aktaracak mükemmel bir çözüm; gereksiz uzunluk yok, Grok gibi gösterişli de değil.

Ton ve Dil

Claude, sade, ilişkilendirilebilir ve insansı yanıtlarıyla öne çıkıyor. Tonu pratik ve ulaşılabilir; hemen uygulanabilir önerilere odaklanıyor, gereksiz gevezelik yok.

Anahtar Kelime Kullanımı

Claude, komutun anahtar kelime bölümünü görmezden gelen tek modeldi; 3 çıktının sadece 1’inde kullandı. Kullandığında da, yalnızca sonuç kısmında ve biraz zorlama hissettirdi.

Okunabilirlik

Claude Sonnet, Flesch-Kincaid ölçeğinde yüksek puan aldı ve 8. ve 9. sınıf (sade İngilizce) düzeyinde yer aldı; Grok’tan sadece birkaç puan geride. Grok, bu seviyeye ulaşmak için tonu ve kelime dağarcığını değiştirirken, Claude GPT-4o ile benzer kelimeler kullandı. Okunabilirliği bu kadar iyi yapan neydi? Kısa cümleler, günlük kelimeler ve belirsiz içerik olmaması.

Meta Llama

Llama’nın en güçlü noktası anahtar kelime kullanımıydı. Öte yandan, yazı tarzı ilham verici değildi ve biraz uzatılmıştı; ama yine de GPT-4o’dan daha az sıkıcıydı. Llama, GPT-4o’nun kuzeni gibi – biraz kelime kalabalığı ve belirsizliğiyle güvenli bir içerik tercihi. Genel olarak OpenAI modellerinin yazı tarzını beğeniyor ama klasik GPT ifadelerinden kaçınmak istiyorsanız, harika bir seçim.

Ton ve Dil

Llama ile üretilen makaleler, GPT-4o’nunkilere çok benziyor. Kelime kalabalığı ve belirsizlik benzer düzeyde, ancak tonu pratik ve ulaşılabilir.

Anahtar Kelime Kullanımı

Meta, anahtar kelime kullanımında testi kazandı. Llama, anahtar kelimeyi birden fazla kez kullandı; girişte de yer verdi ve benzer ifadeleri ve diğer uygun anahtar kelimeleri doğal şekilde ekledi.

Okunabilirlik

Flesch-Kincaid ölçeğinde bu çıktı, 10-12. sınıf düzeyinde (oldukça zor), 53,4 puan aldı; GPT-4o’dan (51,2) biraz daha iyi. Bu kadar kısa bir yazıda “sürdürülebilirlik” ifadesinin okunabilirliğe etkisi muhtemelen belirgindir. Yine de geliştirme için alan var.

xAI Grok

Grok, özellikle ton ve dil açısından büyük bir sürprizdi. Çok doğal ve rahat bir tonla, sanki yakın bir arkadaşınızdan hızlı öneriler alıyormuşsunuz gibi hissettiriyor. Eğer rahat ve akıcı bir yazım tarzınız varsa, Grok kesinlikle sizin için doğru seçim.

Ton ve Dil

Çıktı çok iyi okunuyor. Dil doğal, cümleler kısa ve Grok deyimleri iyi kullanıyor. Model, ana tonuna sadık kalıyor ve insan benzeri metin üretiminde sınırları zorluyor. Not: Grok’un rahat tonu B2B ve SEO odaklı içerikler için her zaman uygun olmayabilir.

Anahtar Kelime Kullanımı

Grok, istediğimiz anahtar kelimeyi kullandı ama sadece sonuç bölümünde. Diğer modeller, anahtar kelimeyi daha iyi yerleştirip başka ilgili kelimeler de eklerken Grok, daha çok dil akışına odaklandı.

Okunabilirlik

Rahat diliyle Grok, Flesch-Kincaid testini çok iyi geçti. 61,4 puanla 7-8. sınıf (sade İngilizce) aralığında yer aldı. Bu, konuları genel kitle için daha erişilebilir kılmak açısından ideal. Bu büyük okunabilirlik sıçraması neredeyse elle tutulur düzeyde.

LLM Kullanımında Etik Hususlar

LLM’lerin gücü, bazen önyargılı veya hatalı olabilen eğitim verisinin kalitesine bağlıdır ve bu da yanlış bilgi yayılmasına yol açabilir. Adil ve kapsayıcı olması için yapay zeka tarafından üretilen içeriğin doğruluğunun kontrol edilmesi ve gözden geçirilmesi çok önemlidir. Farklı modellerle çalışırken, her modelin girdi verisi gizliliği ve zararlı çıktıları sınırlama konusunda farklı bir yaklaşımı olduğunu unutmayın.

Etik kullanımı yönlendirmek için, kuruluşların veri gizliliği, önyargıların azaltılması ve içerik denetimi konularında çerçeveler oluşturması gerekir. Bu, yapay zeka geliştiricileri, yazarlar ve hukukçular arasında düzenli iletişimi içerir. İşte etik kaygılara ilişkin bir liste:

• Eğitim Verisinde Önyargı: LLM’ler mevcut önyargıları sürdürebilir.
• Doğruluk Kontrolü: Yapay zeka çıktılarının insan gözetimiyle doğrulanması gerekir.
• Yanlış Bilgi Riski: Yapay zeka, gerçekçi görünen yanlış bilgiler üretebilir.

LLM seçimi, kuruluşun içerik yönergeleriyle etik açıdan uyumlu olmalıdır. Hem açık kaynak hem de özel modeller, potansiyel kötüye kullanım açısından değerlendirilmelidir.

Mevcut LLM Teknolojisinin Kısıtlamaları

Önyargı, yanlışlık ve halüsinasyon, yapay zekanın ürettiği içerikte önemli sorunlar olmaya devam ediyor. Yerleşik yönergeler sayesinde, LLM’lerin çıktısı sıklıkla belirsiz ve düşük değerli olabiliyor. İşletmelerin bu sorunları aşmak için ek eğitim ve güvenlik önlemleri alması gerekiyor. Küçük işletmeler için ise özel eğitim için zaman ve kaynak genellikle yetersiz kalıyor. Alternatif olarak, bu yetenekler genel modelleri üçüncü taraf araçlarla (örneğin FlowHunt) kullanarak eklenebilir.

FlowHunt, klasik temel modellere özel bilgi, internet erişimi ve yeni özellikler eklemenizi sağlar. Böylece, temel model kısıtlamalarına veya sayısız abone olma zorunluluğuna takılmadan, göreve uygun modeli seçebilirsiniz.

Bir diğer önemli sorun ise bu modellerin karmaşıklığıdır. Milyarlarca parametreyle, yönetilmesi, anlaşılması ve hata ayıklanması zor olabilir. FlowHunt, sade sohbet komutlarından çok daha fazla kontrol sunar. Her bir özelliği bloklar halinde ekleyip ayarlayabilir ve hazır yapay zeka araçları kütüphanenizi oluşturabilirsiniz.

İçerik Yazarlığında LLM’lerin Geleceği

Dil modellerinin (LLM’ler) içerik yazarlığındaki geleceği umut verici ve heyecan verici. Bu modeller geliştikçe, içerik üretiminde daha yüksek doğruluk ve daha az önyargı vaat ediyorlar. Bu da, yazarların yapay zeka ile güvenilir ve insan benzeri metinler oluşturmasını sağlayacak.

LLM’ler yalnızca metinle sınırlı kalmayacak, aynı zamanda çok modlu içerik üretiminde de yetkin hale gelecek. Bu, hem metin hem de görsel yönetimini kapsayacak ve farklı sektörler için yaratıcı içerik üretimini artıracak. Daha büyük ve daha iyi filtrelenmiş veri kümeleriyle, LLM’ler daha güvenilir içerikler üretecek ve yazı stillerini geliştirecekler.

Fakat şu anda, LLM’ler bunu kendi başlarına yapamıyor ve bu yetenekler farklı şirket ve modellere dağılmış durumda; her biri dikkatiniz ve bütçeniz için yarışıyor. FlowHunt ise hepsini bir araya getirerek size …