Evet, güncel büyük modeller Türkçeyi büyük ölçüde iyi anlıyor ve akıcı üretebiliyor — ama İngilizceye kıyasla hâlâ ölçülebilir bir dezavantajla. Bunun iki temel nedeni var: eğitim verisindeki dil dağılımı ve tokenizasyon.
Çoğu büyük model, internetteki metnin çoğunluğu İngilizce olduğu için eğitim verisinin ezici kısmını İngilizce metinden alıyor; Türkçe verinin payı çok daha küçük. Model hangi dilde daha çok örnek gördüyse o dilde ince nüansları, deyimleri ve daha nadir kullanılan kelimeleri o kadar iyi öğreniyor — Türkçede zaman zaman daha genel geçer, “ortalama” cevaplar üretmesinin bir nedeni bu.
İkinci ve daha az bilinen neden tokenizasyon. Çoğu modelin tokenizer’ı İngilizce ağırlıklı veriyle eğitildiği için Türkçe gibi eklemeli bir dilde aynı anlamı ifade etmek genellikle daha fazla token gerektiriyor — Türkçe bir kelime, kökü ve ekleriyle birlikte İngilizce karşılığından çok daha fazla parçaya bölünebiliyor. Bunun iki somut sonucu var: aynı miktarda metin için Türkçede daha fazla token (dolayısıyla daha yüksek API maliyeti) harcanıyor, ve modelin sabit token sınırlı bağlam penceresine daha az Türkçe metin sığıyor. Bu konu Tokenizasyon: Yapay Zeka Metni Nasıl Parçalar? yazısında somut örneklerle ele alınıyor.
İyi haber şu ki bu fark hızla kapanıyor. Yeni model nesilleri hem daha fazla çok dilli veriyle eğitiliyor hem de tokenizer’lar daha dengeli sözlüklerle güncelleniyor — birkaç yıl öncesine kıyasla Türkçe kalitesi belirgin biçimde iyileşti. Yine de kritik ya da nüanslı bir Türkçe metinde, özellikle uzun ve karmaşık cümlelerde, çıktıyı gözden geçirmek hâlâ akıllıca.