Journal of Cognitive Formation
Journal of Cognitive Formation
Yapay Zekâ & Dilbilim·Araştırma Makalesi·2 Şubat 2025

Büyük Dil Modellerinin Türkçe Akademik Metin Üretiminde Performans Karşılaştırması

Dr. Can Öztürk Sorumlu yazarBoğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği0000-0003-1415-9265
Zeynep AydınODTÜ, Yapay Zekâ Enstitüsü0000-0002-7182-8459
7.903Görüntülenme
2.541İndirme
22Atıf

Özet

Bu makalede, açık ve kapalı kaynaklı altı farklı büyük dil modelinin Türkçe akademik metin üretimindeki performansı karşılaştırılmıştır. Değerlendirme; dilbilgisi doğruluğu, terminoloji tutarlılığı ve bilimsel argümantasyon kalitesi olmak üzere üç eksende yapılmıştır.

büyük dil modelleriTürkçe NLPakademik yazımdeğerlendirme

Giriş

Büyük dil modellerinin (BDM) akademik üretkenliğe etkisi son iki yılın en tartışmalı konularından biridir. Türkçe gibi morfolojik olarak zengin diller için bu modellerin performansı, İngilizce odaklı değerlendirmelerden anlamlı biçimde farklılaşmaktadır.

Yöntemler

Karşılaştırmaya altı model dahil edilmiştir: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 70B, Mistral Large ve yerli bir model olan TurkishBERT-XL. Her modelden 50 farklı akademik konuda 500 kelimelik metinler üretmesi istenmiştir.

Bulgular

Kapalı kaynaklı modeller dilbilgisi doğruluğunda %95'in üzerinde başarı gösterirken; açık kaynaklı modeller %78-87 bandında kalmıştır. Terminoloji tutarlılığında ise yerli model TurkishBERT-XL, alan-özel terminolojide diğer modelleri geride bırakmıştır.

DoğrulukTutarlılıkAkıcılıkTerimArgümanHız
Şekil 1. Altı modelin üç değerlendirme ekseninde performans skorları.

Tartışma

Bulgular, Türkçe akademik metin üretiminde "tek bir en iyi model" bulunmadığını, kullanım amacına göre model seçiminin kritik olduğunu göstermektedir.

Sonuç

Yerli dil modeli geliştirme çalışmalarının, alan-özel akademik kullanım senaryolarında stratejik bir avantaj sağlayabileceği değerlendirilmektedir.