- Büyük dil modeli (LLM) iş yapış biçimini kökten değiştiriyor ve Oxide bu modelin şirket içinde nasıl kullanılacağını net bir şekilde tanımladı
- Oxide, yerinde (on-premise) veri merkezleri için entegre donanım ve yazılım üreten talep odaklı bir hesaplama altyapısı girişimidir
- LLM kullanımında temel ilke olarak sorumluluk, titizlik, empati, takım çalışması ve aciliyetin dengesini benimsiyor
- Belge özeti ve anlama, kod incelemesi, hata ayıklama gibi alanlarda yararlı olsa da, yazma veya kod yazmada insanın yargısı ve sorumluluğu zorunlu
- LLM'nin ürettiği çıktılar her zaman insan tarafından doğrulanıp sorumluluğu üstlenilen bir yapıda kalmalıdır
- Oxide, LLM kullanımını teşvik etmesine rağmen, bunu ürün, müşteri ve meslektaşlar için sorumluluk anlayışına dayandırıyor
LLM Kullanımının Değer Kriterleri
- Oxide, LLM kullanımını şirketin temel değerlerine göre değerlendirir
- Sorumluluk (Responsibility) : LLM yalnızca bir araçtır ve sonuçlardan tamamen insan sorumludur
- Titizlik (Rigor) : Dikkatli kullanıldığında düşünceyi iyi biçimde olgunlaştırabilir, ancak dikkatsiz kullanım düşüncenin kalitesini düşürür
- Empati (Empathy) : Dilin alıcısı ve yazarı her ikisinin de insan olduğunu fark ederek, insan merkezli iletişimi sürdürmeli
- Takım Çalışması (Teamwork) : LLM kullanımı, ekip içi güveni zedelememeli ve kullanıldığı bilgisinin paylaşılması sorumluluktan kaçış gibi görünmemelidir
- Aciliyet (Urgency) : Hız artışı mümkün olsa dahi, diğer değerler feda edilmemelidir
LLM'nin Çeşitli Kullanım Şekilleri
LLM'ler Okuyucu Olarak
- LLM, belge özeti ve soru-cevap görevlerinde çok başarılıdır ve büyük bir miktarda materyali hızlıca anlamaya yardımcı olur
- Bununla birlikte veri gizliliğinin sağlanması gerekir; yüklenen belgelerin modele öğrenme amacıyla eklenmemesi için ayar yapılmalıdır
- Belge anlama için yardımcı bir araç olarak faydalıdır ancak, doğrudan okunması gereken durumların yerine geçmemelidir
LLM'ler Editör Olarak
- Tamamlanmış bir belgenin yapısının ve üslubunun iyileştirilmesi konusunda etkilidir ve son aşamalarda kullanıldığında faydalıdır
- Ancak LLM'ler aşırı iyimser geri bildirim verme eğiliminde olduğundan eleştirel analizde eksik kalabilir
- Taslak aşamasında kullanılırsa, yazarın kendine özgü sesini kaybetme riski vardır
LLM'ler Yazar Olarak
- LLM'nin ürettiği içerikler çoğunlukla klasikleşmiş, otomatik üretimin izlerini barındıran olur
- Otomatik üretilen içerik, düşüncenin samimiyetini ve okuyucunun güvenini zedeleyebilir
- Okuyucu, yazanın içeriği anladığını varsayar; ancak LLM tarafından üretilen metin bu varsayımı bozar
- Oxide, tüm ekip üyelerinin yazma kapasitesine sahip olduğunu varsayarak, LLM'yi yazının ana üreticisi olarak kullanmaz
- Buna karşılık, fikirleri düzenleme veya yardımcı araç olarak sınırlı şekilde kullanılabilir
LLM'ler Kod Gözden Geçiren Olarak
- LLM, belirli türdeki kod problemlerini tespit etmede faydalı olsa da, insan incelemesini tamamıyla ikame edemez
- Önerileri mantıksız olabileceği veya bağlamı kaçırabileceği için yalnızca yardımcı bir araç olarak kullanılmalıdır
LLM'ler Hata Ayıklayıcı Olarak
- LLM, hata ayıklama fikirleri doğuran bir “rubber duck” rolü üstlenebilir
- Gerçekten sorun çözme yeteneği sınırlıdır ancak, yeni yaklaşımları tetikleyen bir kıvılcım olarak yararlıdır
LLM'ler Programcı Olarak
- LLM, kod üretme kapasitesi açısından son derece yetkin ve deneysel/yardımcı kod yazımı için uygundur
- Ürün koduna ne kadar yakınsa doğrulama ve sorumluluk o kadar kritik hale gelir
- LLM'nin yazdığı kod, yazar tarafından doğrudan incelenmeli (self-review) ve ardından eş meslektaşla yapılan incelemeden önce doğrulanmalıdır
- Kod inceleme sırasında kodu tamamen yeniden üreterek yanıt verme davranışı yasaktır, çünkü bu durumda tekrar tekrar gözden geçirme mümkün olmaz
- Kod üretiminde de sorumluluk, titizlik, empati ve takım çalışması korunmalıdır
Operasyon ve Kılavuzlar
- LLM kullanımına ilişkin teknik ayrıntılar ve iç yönergeler GitHub'daki iç belgelerde derlenmiştir
- Oxide, LLM kullanımını özendirir ancak sorumlu kullanımı temel alır
- Ürün kalitesi, müşteri güveni ve meslektaşlarla iş birliği konusunda sorumluluk bilincini en üst öncelikte tutar
Henüz yorum yok.