Meta Llama: Açık jeneratif AI modeli hakkında bilmeniz gerekenler

Meta, günümüzde her büyük teknoloji şirketinin sahip olduğu gibi, kendi öncü generatif yapay zeka modeli olan Llama ile karşımıza çıkıyor. Llama, önemli olanlar arasında “açık” olmasıyla dikkat çekiyor; bu sayede geliştiriciler, belirli sınırlamalarla birlikte bu modeli indirebilir ve diledikçe kullanabilirler. Bu durum, yalnızca API aracılığıyla erişilebilen Anthropic’in Claude’u, Google’ın Gemini’sini, xAI’nin Grok’unu ve çoğu OpenAI ChatGPT modelini kullananlara kıyasla bir farklılık oluşturuyor.

Geliştiricilere seçim hakkı sunmak amacıyla Meta, AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi ortaklarla da çalışarak Llama’nın bulut tabanlı sürümlerini sundu. Ayrıca, geliştiricilerin modelleri kendi alanlarına uyarlamalarını, değerlendirmelerini ve ince ayar yapmalarını sağlayan araçlar, kütüphaneler ve tarifler içeren bir Llama yemek kitabı da yayımlamaktadır. Llama’nın 3. ve 4. nesil versiyonları ile bu yetenekler, yerel çok modlu destek ve daha geniş bulut lansmanları gibi yeni imkanlarla birlikte genişlemiştir.

Llama Nedir?

Llama, tek bir modelden ziyade bir model ailesidir. En güncel versiyonu Llama 4 ve bu model Nisan 2025’te piyasaya sürüldü; üç farklı modeli içermektedir:

Scout: 17 milyar aktif parametre, 109 milyar toplam parametre ve 10 milyon token’lık bağlam penceresine sahip.

Maverick: 17 milyar aktif parametre, 400 milyar toplam parametre ve 1 milyon token’lık bağlam penceresi.

Behemoth: Henüz yayımlanmamış durumda, ancak 288 milyar aktif parametre ve 2 trilyon toplam parametreye sahip olacak.

(Veri bilimi açısından, token’lar, ham verinin alt parçalarıdır; örneğin “fantastik” kelimesindeki “fan”, “tas” ve “tik” heceleri gibi.)

Bir modelin bağlamı, modelin çıktıyı üretmeden önce göz önünde bulundurduğu giriş verisini ifade eder. Uzun bağlam, modellerin son belgelerin ve verilerin içeriğini unutmaması için önemlidir. Ancak daha uzun bağlam pencereleri, modelin belirli güvenlik korumalarını unutmasına ve daha fazla içerik üretmesine neden olabilir. Bu durum, bazı kullanıcılar arasında <a href=”https://www.reuters.com/investigates/special-report/meta-ai-chatbot-death/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>yanlış düşüncelere</a> yol açabilmektedir.

Llama 4 Scout, 10 milyon token’lık bağlam penceresi ile yaklaşık 80 ortalama romanın metnine tekabül ediyor. Maverick’in 1 milyon token’lık bağlam penceresi ise yaklaşık sekiz romana eşdeğerdir.

Llama Ne Yapabilir?

Diğer generatif AI modellerine benzer şekilde, Llama birçok yardımcı görev gerçekleştirebilir; örneğin kodlama ve temel matematiksel soruları yanıtlama gibi. Ayrıca belgeleri en az 12 farklı dilde (Arapça, İngilizce, Almanca, Fransızca, Hindi, Endonezyaca, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca, Tagalog, Tayca ve Vietnamca) özetleyebilir.

Llama 4 Scout, daha uzun iş akışları ve büyük veri analizi için tasarlanmıştır. Maverick, daha dengeli bir yanıt hızı ve akıl yürütme gücü sunan genel bir modeldir ve kodlama, chatbotlar ve teknik asistanlar için uygundur. Behemoth ise gelişmiş araştırmalar, model damıtma ve STEM görevleri için geliştirilmiştir.

Ayrıca, Llama 3.1 de dahil olmak üzere Llama modelleri, üçüncü taraf uygulama, araç ve API’lerden yararlanarak görevleri yerine getirebilmek için yapılandırılabilir. Bu modeller, güncel olaylarla ilgili soruları yanıtlamak için Brave Search, matematik ve bilim sorguları için Wolfram Alpha API’sini kullanmak üzere eğitilmiştir; ancak, bu araçlar varsayılan olarak otomatik olarak etkin değildir.

Llama’yı Nerede Kullanabilirim?

Llama ile basit bir sohbet gerçekleştirmek istiyorsanız, Meta’nın AI chatbot deneyimi Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus ve Meta.ai gibi platformlarda 40 ülkede kullanıma sunulmuştur. Özellikle fine-tune edilmiş versiyonları, 200’den fazla ülkede ve bölgede Meta AI deneyimlerinde kullanılmaktadır.

Llama 4 modelleri olan Scout ve Maverick, Llama.com ve Hugging Face gibi Meta’nın ortaklıkları aracılığıyla mevcuttur. Behemoth henüz eğitim aşamasındadır. Llama ile çalışan geliştiriciler, bu modeli en popüler bulut platformları arasında indirebilir, kullanabilir veya ince ayar yapabilirler.

Meta, 25’ten fazla ortağı arasında Nvidia, Databricks, Groq, Dell ve Snowflake’den oluşan bir işbirliği ağına sahip olduğunu iddia etmektedir. Oysa Meta’nın açıkça sağladığı modellerin “satılmasının” kendi iş modelinde yer almadığı belirtilmektedir, ancak firma, model barındırıcılarıyla yaptığı gelir paylaşımı anlaşmaları aracılığıyla bazı kazançlar elde etmektedir.

Bu ortaklardan bazıları, Llama üzerine ek araçlar ve hizmetler geliştirmiştir; bunlar arasında modellerin özel verilere referans verebilmesini ve daha düşük gecikmelerle çalışabilmesini sağlayan araçlar yer almaktadır.

Önemli olarak, Llama lisansı <a href=”https://ai.meta.com/llama/license/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>geliştiricilerin modelin nasıl dağıtılacağı konusunda sınırlamalar getirdiği</a> belirtmektedir. Aylık 700 milyondan fazla kullanıcıya sahip uygulama geliştiricileri, Meta’dan özel bir izin talep etmek zorundadır; bu izin ise firmanın takdirine bağlı olarak verilmektedir.

Mayıs 2025’te, Meta, startup’ların Llama modellerini benimsemeleri teşvik etmek amacıyla bir program başlattı. Llama for Startups, bu şirketlere Meta’nın Llama ekibi tarafından destek ve potansiyel finansman erişimi sunmaktadır.

Meta’nın Llama için Sunmuş Olduğu Araçlar

Llama ile birlikte, Meta, modelin daha güvenli kullanılmasını sağlamak için çeşitli araçlar sunmaktadır:

Llama Guard, bir moderasyon çerçevesi.

Prompt Guard, saldırgan girişlere karşı koruma sağlayan bir araç.

CyberSecEval, bir siber güvenlik risk değerlendirme seti.

Llama Firewall, güvenli AI sistemleri kurmaya olanak tanıyan bir güvenlik kalkanı.

Code Shield, LLM’ler tarafından üretilen güvenli olmayan kodların filtrelenmesini destekler.

Llama Guard, Llama modeli tarafından üretilen veya beslenen potansiyel sorunlu içerikleri tespit etmeye çalışmaktadır; bu içerikler arasında suç faaliyetleri, çocuk istismarı, telif hakkı ihlalleri, nefret söylemi, kendine zarar verme ve cinsel istismar yer almaktadır.

Ancak, bu düzenlemelerin tam anlamıyla yeterli olmadığı açıktır, zira Meta’nın önceki kılavuzları, chatbotun reşit olmayanlarla cinsel içeriklerin yer aldığı sohbetler gerçekleştirmesine izin vermekteydi ve bazı raporlar, bunların <a href=”https://www.wsj.com/tech/ai/meta-ai-chatbots-sex-a25311bf?st=4JSwJh&reflink=desktopwebshare_permalink” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>cinsel konuşmalara</a> dönüştüğünü ortaya koymuştur. Geliştiriciler, <a href=”https://llama.meta.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama-guard-3/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>engellenecek içerik kategorilerini özelleştirme</a> ve bu engelleri Llama’nın desteklediği tüm dillere uygulama fırsatına sahiptir.

Llama Guard gibi, Prompt Guard, yalnızca “saldırma” amaçlı metni engelleme işlevine sahiptir; ancak yalnızca kötü niyetli bir şekilde modelin istenmeyen davranışlar sergilemesini sağlamak amacıyla yazılmış metnin engellenmesi üzerine odaklanmıştır. Meta, Llama Guard’ın, doğrusal olmayan zararsız istemleri engelleyebilmesinin yanı sıra, Llama’nın yerleşik güvenlik filtrelerini devre dışı bırakmaya yönelik kötü niyetli istemlere karşı da savunma yapabileceğini öne sürmektedir.

Llama Firewall, istem saldırıları, güvensiz kod ve riskli araç etkileşimlerini tespit edip önlemeye çalışmaktadır. Code Shield ise yedi programlama dili için güvenli komut çalıştırmayı ve güvensiz kod önerilerini hafifletmeyi amaçlamaktadır.

CyberSecEval ise bir araçtan ziyade, model güvenliğini ölçmek için bir dizi ölçüt içeren bir set olarak değerlendirilir. CyberSecEval, Llama modelinin uygulama geliştiricilerine ve son kullanıcılara göre belirlediği kriterlere göre sosyal mühendislik otomasyonu ve saldırı siber operasyonlarını ölçekleme gibi alanlarda oluşturabileceği riskleri değerlendirebilir.

Llama’nın Sınırlamaları

Llama, tüm diğer generatif yapay zeka modellerinde olduğu gibi bazı riskler ve sınırlamalar barındırmaktadır. Örneğin, en son modelinin çok modlu özellikleri şu an için çoğunlukla yalnızca İngilizce diline yöneliktir.

Bunun yanı sıra, Meta, Llama modellerini eğitmek için yasadışı olarak elde edilmiş e-kitaplar ve makaleler veri setini kullanmıştır. 13 yazar tarafından Meta’ya karşı açılan bir telif hakkı davasında, bir federal yargıç, telif hakkına tabi eserlerin eğitimi için kullanımın “adil kullanım” kapsamında olduğunu kabul ederek Meta’nın lehinde hüküm vermiştir. Ancak Llama, bir telif hakkı parçasını geri ürettiğinde ve bu, bir ürün içinde kullanıldığında, kullanıcı potansiyel olarak telif hakkı ihlali yapabilir ve sorumlulukla karşı karşıya kalabilir.

Ayrıca, Meta, tartışmalı bir şekilde, AI’sını Instagram ve Facebook gönderileri, fotoğrafları ve başlıkları üzerinden eğitmektedir ve kullanıcılara çıkış yapmayı zorlaştıran bir yaklaşım sergilemektedir.

Programlama, Llama kullanırken temkinli olunması gereken bir alandır. Çünkü Llama, muhtemelen diğer generatif AI rakiplerine nazaran daha fazla <a href=”https://www.axios.com/2024/06/13/genai-code-mistakes-copilot-gemini-chatgpt” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>hatalı veya güvensiz kodlar üretme</a> eğilimindedir. <a href=”https://artificialanalysis.ai/?intelligence-tab=coding” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>LiveCodeBench</a> adında, yapay zeka modellerini rekabetçi kodlama problemleri üzerinde test eden bir benchmarkta, Meta’nın Llama 4 Maverick modeli %40’lık bir başarı puanı elde ederken, OpenAI’nin GPT-5 modeli %85 ve xAI’nin Grok 4 Fast modeli %83 puan almıştır.

Sonuç olarak, herhangi bir AI tarafından üretilen kodun, bir hizmet veya yazılıma dahil edilmeden önce insan uzmanı tarafından gözden geçirilmesi en iyi yöntemdir.

Sonuç olarak, diğer AI modellerinde olduğu gibi, Llama modelleri de sunulması mantıklı ama yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretme konusunda eleştirilere maruz kalabiliyor; bu durum, programlama, hukuki geçerlilik ya da AI kişilikleri ile yapılan duygusal sohbetlerde de görülebilir.

Bu yazı, 8 Eylül 2024 tarihinde yayınlandı ve yeni bilgilerle düzenli olarak güncellenmektedir.