LLM'lerin sınırlamaları nelerdir ve bunları nasıl ele alırsınız?

Question

Accepted Answer

LLM'ler güçlü olmakla birlikte önemli **sınırlamalara** sahiptir — halüsinasyon, bilgi kesme tarihleri, gerçek akıl yürütme eksikliği, belirleyiciliğin olmaması ve daha fazlası. Bu sınırlamaları anlamak ve bunları azaltmak için stratejiler geliştirmek, LLM'leri sorumlu ve etkili bir şekilde kullanmak için gereklidir.

## Temel sınırlamalar

```text
✗ HALLUCINATION → generate plausible-sounding but FALSE information (confidently wrong) →
  the most critical limitation (they predict likely text, not verified truth)
✗ KNOWLEDGE CUTOFF → only know up to their training date → no current info
✗ NO TRUE UNDERSTANDING/REASONING → pattern-match text; can fail at logic, math, novel
  reasoning; no real comprehension
✗ NON-DETERMINISTIC → same prompt → different outputs (variability)
✗ NO REAL-TIME/external knowledge by default; limited CONTEXT window (can't hold unlimited info)
✗ Can be BIASED; can be manipulated (prompt injection); inconsistent
```

## Sınırlamaları azaltma

```text
✓ HALLUCINATION → use RAG (ground in retrieved facts); verify outputs; cite sources;
  don't trust blindly for facts; human review for important decisions
✓ KNOWLEDGE CUTOFF → RAG/tools for current info; provide context in the prompt
✓ REASONING limits → chain-of-thought prompting; break down tasks; use tools (calculators,
  code) for math/logic; verify
✓ NON-DETERMINISM → design for variability; structured output + validation; lower temperature
✓ Validate/sanitize outputs; guardrails; human-in-the-loop for critical uses
```

## Neden önemli

LLM'lerin sınırlamalarını ve bunlarla nasıl başa çıkılacağını anlamak, kıdemli düzeyde değerli bir bilgidir çünkü **LLM'leri sorumlu ve etkili bir şekilde kullanmak, onların sınırlamalarını anlamayı gerektirir**, bu da güvenilir AI uygulamaları geliştirmek için gereklidir.

LLM'ler güçlü fakat kusurludur ve sınırlamalarını anlamak onları doğru şekilde kullanmak için kritiktir.

**Temel sınırlamaları** anlamak — özellikle **halüsinasyon** (makul görünümlü ancak yanlış bilgiyi güvenle üreten durum, en kritik sınırlama çünkü LLM'ler doğrulanmış gerçekten ziyade olası metni tahmin ederler), **bilgi kesme tarihleri** (yalnızca eğitim tarihine kadar bilgiye sahip olmak), **gerçek anlama veya akıl yürütme yokluğu** (metin deseni eşleştirmesi, mantık ve matematikte başarısızlık, gerçek anlama eksikliği), **belirleyiciliğin olmaması** (aynı komut farklı çıktılar verme), sınırlı bağlam pencereleri ve önyargı ile manipülasyona karşı hassasiyet — LLM kullanan herkes için gerekli bir farkındalıktır, çünkü bu sınırlamaları anlamamamak yanlış kullanıma yol açar (yanlış çıktılara güvenmek, LLM'lerin sahip olmadığı yetenekleri beklemek).

**Sınırlamaları azaltmayı** anlamak temel pratik bilgidir: halüsinasyonu **RAG** (alınan gerçeklerle temellendirme), doğrulama, alıntılar ve LLM'lere gerçekler için kör güvenmeme (önemli kararlar için insan incelemesiyle) yoluyla ele almak; bilgi kesme tarihlerini RAG ve araçlarla ele almak; akıl yürütme sınırlamalarını zincir-düşünce istemlemesi, görev ayrıştırması ve matematik/mantık için araçları (hesap makineleri, kod) kullanma yoluyla ele almak; belirleyiciliğin olmamasını yapılandırılmış çıktı ve doğrulama yoluyla ele almak; ve kritik kullanımlar için korkuluk ve insan döngüsü kullanmak.

Bu azaltma stratejileri, LLM'lerin kusurlarına rağmen çalışan güvenilir LLM uygulamaları geliştirmek için gereklidir.

Kritik içgörü, LLM'lerin **sınırlamalarının farkında olarak** (özellikle halüsinasyon) ve uygun azaltma stratejileriyle kullanılması gerektiğidir — LLM çıktısına kör güven tehlikelidir, ancak sınırlamaları anlamak ve azaltma stratejileri uygulamak etkili ve sorumlu kullanımı sağlar.

LLM'leri sorumlu ve etkili şekilde kullanmak önemli sınırlamalarını (özellikle halüsinasyon) ve bunları azaltmanın yollarını (RAG, doğrulama, araçlar, insan incelemesi) anlamayı gerektirdiğinden, ve bu güvenilir AI uygulamaları geliştirmek için gerekli olduğundan, LLM sınırlamalarını ve bunlarla başa çıkmanın yollarını anlamak değerli, gerekli kıdemli düzey AI bilgisidir — LLM'leri sorumlu ve etkili şekilde kullanmak için kritiktir (halüsinasyon ve diğer sınırlamaları anlamak ve RAG, doğrulama, araçlar ve insan denetimi yoluyla bunları azaltmak), güvenilir AI uygulamaları geliştirmek için gereklidir ve LLM'lerin dikkatli, bilinçli kullanım gerektiren güçlü fakat kusurlu araçlar olduğunun olgun anlayışını yansıtır.