Yapay Zeka ve Kutsal Metinler: LLM'leri Dinin Öz Kaynaklarıyla Eğitmek

Yapay zeka, özellikle de Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), karmaşık bilgileri işleme ve anlama potansiyeliyle birçok alanda devrim yaratıyor. Bu potansiyelin en hassas ve ilgi çekici uygulama alanlarından biri de din olabilir. Bu makale, LLM'leri dini konularda eğitme olasılığını, ancak belirli ve net bir odakla ele almaktadır: modelleri yalnızca temel kutsal metinlerin (Kur'an, Tevrat, İncil gibi) içeriğiyle eğiterek, sonradan eklenen yorumlar, öğretiler veya gelenekler (hadisler, Mişna, Talmud, kilise öğretileri vb.) yerine, metinlerin özgün mesajını anlamaya ve sorgulamaya yönelik bir araç geliştirme çabası.

Ana Amaç: Öz Kaynaklara Odaklanmak

Bu yaklaşımın temel amacı, kullanıcıları doğrudan kutsal metinlerin içeriğiyle etkileşime geçmeye teşvik etmektir. Fikir, bu metinlerin tanrıdan insanlara iletilen mesajlar olduğu inancını temel alarak, sonradan eklenen ve çoğu zaman farklı yorumlara ve tartışmalara yol açan metinleri "ilave bilgi kaynağı" olarak konumlandırmaktır. Böyle bir model, kullanıcıların metinler arasındaki benzerlikleri, farklılıkları ve temel mesajları, ikincil yorumların etkisi olmadan keşfetmelerine yardımcı olabilir. Bu, eleştirel düşünmeyi teşvik edebilir ve metinlerin özgün bağlamını anlamaya yönelik tarafsız bir sorgulama platformu sunabilir.

Veri Seti: Projenin Temel Taşı

Bu tür bir projenin başarısı, kullanılan veri setinin kalitesine ve yapısına bağlıdır:

1. Temel Kaynaklar: Kur'an, Tevrat ve İncil'in güvenilir, mümkünse akademik olarak kabul görmüş Türkçe çevirileri temel alınmalıdır.
2. Yapılandırma: Metinler, anlam bütünlüğünü koruyacak şekilde bölümlere (sure/ayet, bölüm/ayet vb.) ayrılmalı ve her bölümün kaynağı net bir şekilde etiketlenmelidir.
3. Tarafsızlık: Veri seti, belirli bir yorumu veya mezhebi öne çıkarmamalıdır. Amaç, metinlerin kendisini sunmaktır.
4. İlave Bilgilerin Konumu (Opsiyonel): Eğer hadisler gibi ikincil kaynaklar kullanılacaksa, bunlar mutlaka kutsal metinlerden ayrı olarak ve "yorum" veya "ilave bilgi" olarak etiketlenmeli, asla ana kaynakla eşdeğer tutulmamalıdır. Bu projenin ana amacına sadık kalmak için, bu tür bilgilerin minimumda tutulması veya hiç dahil edilmemesi daha uygun olabilir.

Eğitim ve Çalıştırma Seçenekleri: Bulut vs. Yerel

Modelin eğitilmesi ve çalıştırılması için iki ana yaklaşım vardır:

1. Bulut Tabanlı Çözümler (Google Cloud Vertex AI, AWS SageMaker vb.):
   • Eğitim: Büyük modelleri eğitmek için gereken muazzam işlem gücü (GPU/TPU) ve ölçeklenebilirlik nedeniyle genellikle en pratik seçenektir. Yönetilen hizmetler, altyapı karmaşıklığını azaltır ve "kullandığın kadar öde" modeli maliyet etkinliği sağlayabilir. Eğitilmiş model daha sonra indirilebilir.
   • Çalıştırma/Dağıtım: Eğitilmiş modeli bulutta barındırmak, çok sayıda kullanıcıya hizmet vermek için ölçeklenebilirlik sunar. Ancak sürekli maliyet, potansiyel veri gizliliği endişeleri ve platformların içerik politikalarına tabi olma gibi dezavantajları vardır. Dini içerik, hassas kategoriye girdiği için politika sorunları yaşanabilir.
2. Yerel Çözümler (Ollama vb. ile PC'de Çalıştırma):
   • Eğitim: Çok yüksek sistem gereksinimleri (güçlü CPU, bol RAM, üst düzey GPU) nedeniyle genellikle pratik değildir, ancak tam kontrol ve gizlilik sunar.
   • Çalıştırma/Dağıtım: Model bulutta eğitildikten sonra indirilip yerel olarak çalıştırılabilir. Bu yaklaşımın avantajları şunlardır:
     • Gizlilik: Kullanıcı verileri cihazda kalır.
     • Maliyet: Çalıştırma için sürekli bulut maliyeti olmaz.
     • Kontrol ve Politika: Platformların içerik kısıtlamalarından bağımsızdır.
     • Çevrimdışı Erişim: İnternet bağlantısı olmadan kullanılabilir.
   • Dezavantajı ise, modelin performansının ve aynı anda hizmet verebileceği kullanıcı sayısının tamamen yerel donanıma bağlı olmasıdır.

Yerel Çalıştırma İçin Minimum Sistem Gereksinimleri (Tahmini - 7 Milyar Parametreli Model İçin):

Yerel çalıştırma için gerekenler, modelin boyutuna ve optimizasyonuna bağlıdır. 7B parametreli bir model için tahminler:

• Tek Kullanıcı:
  • CPU: Modern, en az 6-8 çekirdekli işlemci (örn: Ryzen 5/7, Intel Core i5/i7).
  • RAM: 16 GB minimum, 32 GB önerilir.
  • Depolama: Hızlı SSD (tercihen NVMe) - Model için ~5-10 GB + İşletim Sistemi/Diğerleri.
  • GPU: Şiddetle tavsiye edilir. Model çıkarımını hızlandırır. En az 8 GB VRAM'e sahip orta sınıf bir oyun GPU'su (örn: NVIDIA RTX 3060/4060). Daha fazla VRAM (12GB+) daha iyidir.
• Aynı Anda 10 Kullanıcı (Yüksek Talep):
  • CPU: Çok çekirdekli (16+) sunucu veya iş istasyonu sınıfı işlemci.
  • RAM: 64 GB minimum, 128 GB veya daha fazlası gerekebilir.
  • Depolama: Yüksek kapasiteli, hızlı NVMe SSD.
  • GPU: Üst düzey iş istasyonu/sunucu GPU(ları) (örn: RTX 3090/4090, NVIDIA A serisi) bol VRAM ile. Birden fazla GPU gerekebilir.
  • Ağ: Yüksek hızlı ağ bağlantısı.

LLM'lerin Çıkarım Yeteneği ve Potansiyel Faydaları

LLM'ler sadece ezberlemezler; eğitim verilerindeki kalıpları ve ilişkileri öğrenerek yeni bağlantılar kurabilir ve çıkarımlar yapabilirler. Kutsal metinler bağlamında bu, metinler arasında insanların kolayca fark edemeyeceği tematik bağlantıları, dilsel kalıpları veya potansiyel tutarlılıkları/tutarsızlıkları ortaya çıkarabileceği anlamına gelir. Bu, metinlerin daha derinlemesine anlaşılmasına ve daha önce düşünülmemiş soruların sorulmasına olanak tanıyabilir.

Zorluklar ve Etik Hususlar

• Hassasiyet: Din son derece hassas bir konudur. Modelin yanıtlarının tarafsız olması, kimseyi incitmemesi veya yanlış yönlendirmemesi kritik öneme sahiptir.
• Yanlış Yorumlama Riski: Model, metinleri bağlamından kopuk veya yanlış yorumlayabilir.
• Politika Sorunları: Bulut platformları, dini içerik konusunda kısıtlayıcı politikalara sahip olabilir. Yerel çalıştırma bu sorunu aşsa da, sorumluluk tamamen geliştiriciye aittir.
• Tarafsızlık Zorluğu: Tamamen tarafsız bir veri seti oluşturmak ve modeli eğitmek zordur; çeviriler bile yorum içerebilir.
• Sorumluluk: Modelin ürettiği içerikten kimin sorumlu olacağı netleştirilmelidir. Açık bir sorumluluk reddi beyanı (disclaimer) şarttır.

Sonuç

LLM'leri yalnızca kutsal metinleri temel alarak eğitmek, bu metinlerle doğrudan etkileşim kurmak ve özgün mesajlarını anlamak için yenilikçi bir potansiyel sunmaktadır. Bulutta eğitip yerelde çalıştırma yaklaşımı, pratiklik ve kontrol arasında iyi bir denge sağlayabilir. Ancak bu, teknik zorlukların yanı sıra büyük bir etik sorumluluk da gerektirir. Başarılı bir uygulama, dikkatli veri seti seçimi, şeffaf metodoloji, sürekli insan denetimi ve modelin bir keşif aracı olduğunun, dini otorite veya mutlak doğru kaynağı olmadığının açıkça belirtilmesine bağlıdır. Bu teknoloji, doğru kullanıldığında, farklı inançlar arasında köprüler kurma ve metinlerin derinliklerini keşfetme potansiyeline sahiptir.