Neden Türkçe LLM?
1. Doğal Dil Anlayışında Derinlik
Türkçede sözcük yapısı, çekim ekleri, deyimler ve bağlaçlar İngilizceden oldukça farklıdır. Genel amaçlı çok dilli modellerde bu yapı tam kavranamaz.
“Hemen bitirmemiz gerekiyordu.” gibi kip ve zaman katmanları İngilizce merkezli modellerde anlam kaybı yaratabilir.
2. Kurumsal Veri Güvenliği
Yasal düzenlemeler (KVKK) gereği müşteri verileri yurtdışına çıkmamalıdır. On-premise Türkçe LLM’ler bu sorunu çözer.
3. Konu ve Terminoloji Uyumu
Sağlık, finans, hukuk gibi alanlarda Türkçe uzmanlık terminolojisi gereklidir. Çevrilmiş terimler (“case study” → “durum çalışması”) yetersiz kalır.
Organizasyonel Kullanım Senaryoları (Use Case’ler)
1. Çağrı Merkezi Otomasyonu
Müşteri e-postaları ve çağrı transkriptleri üzerinden otomatik yanıtlar üretir.
“Sinirli müşteri” tonunu ayırt eder ve yapıcı dil önerileri sunar.
2. Doküman Özetleme ve Politika Analizi
KİK, SGK, vergi gibi mevzuat belgelerini Türkçe özetleyerek yöneticilere karar desteği sağlar.
3. İçerik Üretimi ve Denetimi
Kurumsal blog, müşteri bülteni, sosyal medya içeriklerinin Türkçe yazım kurallarına uygunluğunu denetler ve üretir.
4. Chatbot ve Self-Servis Sistemler
Kullanıcıların doğal Türkçe yazışmalarıyla çok daha isabetli yanıtlar verir. Örneğin: “Son iki faturamı gösterir misin?”
5. Ekip İçi Arama ve Bilgi Tabanı
Slack, e-posta, Notion gibi sistemlerde “konuya göre” Türkçe içerik araması sağlar: “geciken teslimat e-posta şablonu”
Agile Takımlar İçin Türkçe LLM’nin Etkisi
1. Retrospektif ve Sprint Review Önerileri
Takım notlarından çıkarımlar yaparak sprint sonunda otomatik “öğrendiklerimiz” ve “gelişme alanlarımız” bölümleri üretir.
2. Backlog Refinement Desteği
Jira kullanıcı hikâyelerindeki eksik kabul kriterlerini tamamlar, tahmini story point önerir.
3. Gündelik Yazışmalarda Ton Uyumlandırma
Slack mesajlarında yıkıcı dili tespit edip alternatifler önerir: “neden yine gecikti?” → “bunun tekrarını nasıl önleriz?”
4. Teknik Borç Özetleme
Kod commit’leri veya pull request açıklamaları üzerinden borç içeren başlıkları özetler, teknik liderlere rapor sunar.
5. Süreç Dokümantasyonu Otomasyonu
“Done Definition” gibi takım sözleşmelerini oluşturur ya da günceller.
Ürün Yöneticileri İçin Avantajlar
1. Yerel Kullanıcı Geri Bildirim Analizi
App Store, Google Play yorumlarını Türkçe analiz eder; memnuniyet eğilimlerini, şikâyet tiplerini kategorize eder.
2. Rakip Analizi
Yerli rakiplerin açık kaynak belgelerinden veya web sitelerinden Türkçe içerik tarayarak SWOT çıktısı üretir.
3. Roadmap ve Fırsat Tespiti
Kullanıcı taleplerinden hangi modül ya da özelliklerin öne çıktığını bulur. Örn: “kargo takibi”, “taksit seçeneği” gibi anahtar ifadeler.
4. Kullanıcı Segmentasyonuna Göre Dil Uyumlaması
“Genç kullanıcılar” için esprili, “KOBİ yöneticileri” için sade bir Türkçe kullanımı önerir.
Türkçe LLM’ler, yalnızca dil modeli değil; Türkiye’ye özel iş zekâsı sisteminin kalbidir. Agile takımların karar alma kalitesini artırır, ürün yöneticilerine içgörü üretir ve kurumsal süreçleri yerel dile göre optimize eder. Bu nedenle, gelecekte rekabet avantajı yaratmak isteyen her organizasyonun gündeminde yer almalıdır.
Türkçe LLM eğitimi için hazırladığımız kılavuzumuzu inceleyerek daha detaylı bilgi edinebilirsiniz.
Kaynaklar ve İleri Okuma
TR-MMLU Benchmark (Zenodo) – Türkçe ölçme seti örneği
Bridging the Bosphorus: Turkish LLM Evaluation – Akademik değerlendirme
Türkçede Psikolojik Güvenlik ve Takım Dili – (Kurumsal kültür bağlamında yerli dilin rolü)
