G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn yapay zeka modelleri, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 bir bilgi birikimine sahip. Peki, bu modeller bu devasa bilgiyi nereden ediniyor? Cevap genellikle Common Crawl gibi kamuya a\u00e7\u0131k devasa veri setlerinde gizli. Bu makalede, Common Crawl’\u0131n ne oldu\u011funu, AI d\u00fcnyas\u0131ndaki rol\u00fcn\u00fc ve ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki zorluklar\u0131n\u0131 ke\u015ffedece\u011fiz.<\/p>\n
Yapay zeka, son y\u0131llarda hayat\u0131m\u0131z\u0131n pek \u00e7ok alan\u0131na n\u00fcfuz etti. Sanal asistanlardan, otomatik \u00e7evirilere, hatta karma\u015f\u0131k bilimsel ara\u015ft\u0131rmalara kadar bir\u00e7ok yerde AI’\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6r\u00fcyoruz. Ancak, bir yapay zeka modelinin “ak\u0131ll\u0131” olabilmesi i\u00e7in, \u00f6ncelikle d\u00fcnyay\u0131 ve insan dilini anlamas\u0131 gerekir. \u0130\u015fte tam da bu noktada dev veri setleri devreye girer. Bir \u00e7ocu\u011fun etraf\u0131ndaki d\u00fcnyay\u0131 g\u00f6zlemleyerek ve etkile\u015fim kurarak \u00f6\u011frenmesi gibi, yapay zeka modelleri de muazzam miktardaki veriyi “okuyarak” ve “i\u015fleyerek” \u00f6\u011frenir.<\/p>\n
\u00d6zellikle do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) alan\u0131ndaki b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), insan dilinin inceliklerini, gramerini, semanti\u011fini ve hatta pragmati\u011fini kavramak i\u00e7in milyarlarca hatta trilyonlarca kelimelik metin verisine ihtiya\u00e7 duyar. Bu kadar b\u00fcy\u00fck bir veri hacmi, modellerin geni\u015f bir kelime da\u011farc\u0131\u011f\u0131 olu\u015fturmas\u0131na, c\u00fcmle yap\u0131lar\u0131n\u0131 anlamas\u0131na, farkl\u0131 ba\u011flamlarda kelime anlamlar\u0131n\u0131 ay\u0131rt etmesine ve hatta k\u00fclt\u00fcrel referanslar\u0131 \u00f6\u011frenmesine olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir modelin “elma” kelimesinin hem bir meyve hem de bir teknoloji \u015firketi anlam\u0131na gelebilece\u011fini anlamas\u0131 i\u00e7in, bu kelimenin farkl\u0131 ba\u011flamlarda kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 say\u0131s\u0131z \u00f6rne\u011fi g\u00f6rmesi gerekir. Bu kadar geni\u015f kapsaml\u0131 bir \u00f6\u011frenme s\u00fcreci i\u00e7in, tek bir kaynaktan veya s\u0131n\u0131rl\u0131 bir veri setinden yararlanmak yeterli de\u011fildir.<\/p>\n
Bu nedenle, AI ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 ve m\u00fchendisleri, internet gibi zengin ve \u00e7e\u015fitli bilgi kaynaklar\u0131n\u0131 tarayarak olu\u015fturulan, herkesin eri\u015febilece\u011fi devasa veri havuzlar\u0131na y\u00f6nelmi\u015flerdir. Bu veri havuzlar\u0131, modellerin genelleme yetene\u011fini art\u0131r\u0131r ve beklenmedik durumlarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131klar\u0131nda dahi do\u011fru ve tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmelerini sa\u011flar. \u00d6zetle, ne kadar fazla ve \u00e7e\u015fitli veri olursa, bir yapay zeka modeli o kadar yetenekli ve “ak\u0131ll\u0131” hale gelir. \u0130\u015fte Common Crawl da tam olarak bu ihtiyaca cevap veren en \u00f6nemli kaynaklardan biridir. Ancak, bu devasa veri setlerinin kendi i\u00e7lerinde bar\u0131nd\u0131rd\u0131\u011f\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve zorluklar\u0131 anlamak da, yapay zeka teknolojilerini do\u011fru ve sorumlu bir \u015fekilde kullanabilmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Common Crawl, internetin herkese a\u00e7\u0131k bir ar\u015fivini sunmay\u0131 ama\u00e7layan kar amac\u0131 g\u00fctmeyen bir kurulu\u015ftur. Temelinde, World Wide Web’in b\u00fcy\u00fck bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc d\u00fczenli aral\u0131klarla tarayan ve elde etti\u011fi verileri \u00fccretsiz olarak genel kullan\u0131ma sunan devasa bir web taray\u0131c\u0131s\u0131 (web crawler) projesidir. Peki, bu tarama i\u015flemi nas\u0131l ger\u00e7ekle\u015fiyor ve ortaya \u00e7\u0131kan veri seti neye benziyor? \u0130\u015fte bu sorunun cevab\u0131, Common Crawl’\u0131n kalbinde yat\u0131yor.<\/p>\n
\u00d6ncelikle, Common Crawl, web sitelerini t\u0131pk\u0131 bir arama motoru gibi ziyaret eder. Ancak, arama motorlar\u0131n\u0131n aksine, bu verileri kendi \u00f6zel indeksleri i\u00e7in saklamak yerine, ham halleriyle veya minimal i\u015flenmi\u015f halleriyle herkese a\u00e7\u0131k hale getirir. Her ay veya birka\u00e7 ayda bir, internetin milyarlarca sayfas\u0131n\u0131 ziyaret ederek metin, resim, video, ba\u011flant\u0131 ve di\u011fer web i\u00e7eri\u011fini toplar. Bu s\u00fcre\u00e7, “web taramas\u0131” olarak bilinir ve robotlar.txt gibi web standartlar\u0131na uygun hareket ederler. Yani, bir web sitesi sahibinin i\u00e7eri\u011finin taranmas\u0131n\u0131 istememesi durumunda, Common Crawl bu iste\u011fe sayg\u0131 duyar.<\/p>\n
Toplanan t\u00fcm bu ham veriler, genellikle “WARC” (Web ARChive) format\u0131nda saklan\u0131r. WARC, web i\u00e7eri\u011fini ve ili\u015fkili meta verileri ar\u015fivlemek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f standart bir formatt\u0131r. Bir WARC dosyas\u0131, asl\u0131nda bir dizi web sayfas\u0131n\u0131n (HTML i\u00e7eri\u011fi, CSS, JavaScript, resimler vb. dahil) ve bu sayfalara yap\u0131lan isteklerin ve yan\u0131tlar\u0131n kay\u0131tlar\u0131n\u0131 i\u00e7erir. Her bir kay\u0131t, bir URL’ye kar\u015f\u0131l\u0131k gelen HTTP iste\u011fini, HTTP yan\u0131t\u0131n\u0131 ve sayfan\u0131n kendisini bar\u0131nd\u0131r\u0131r. Bu format, verilerin b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc korumak ve gelecekte kolayca eri\u015filebilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Common Crawl, bu devasa WARC dosyalar\u0131n\u0131 genellikle Amazon Web Services (AWS) S3 gibi bulut depolama hizmetlerinde bar\u0131nd\u0131r\u0131r, bu da kullan\u0131c\u0131lar\u0131n verilere kolayca programatik olarak eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Common Crawl’\u0131n temel amac\u0131, AI ara\u015ft\u0131rmalar\u0131, dil bilimi, veri analizi ve akademik \u00e7al\u0131\u015fmalar i\u00e7in zengin bir veri kayna\u011f\u0131 sa\u011flamakt\u0131r. \u0130nternet, insan bilgisinin ve etkile\u015fiminin en b\u00fcy\u00fck depolar\u0131ndan biri oldu\u011fundan, bu veriye eri\u015fim, AI modellerinin insan dilini ve d\u00fcnyay\u0131 anlama yeteneklerini geli\u015ftirmek i\u00e7in paha bi\u00e7ilmezdir. Ancak, bu veri seti her ne kadar devasa ve \u00e7e\u015fitli olsa da, internetin do\u011fas\u0131nda bulunan t\u00fcm iyi ve k\u00f6t\u00fc y\u00f6nlerini de beraberinde getirir. Yani, spam, d\u00fc\u015f\u00fck kaliteli i\u00e7erik, \u00f6nyarg\u0131l\u0131 metinler ve g\u00fcncelli\u011fini yitirmi\u015f bilgiler de bu veri setinin bir par\u00e7as\u0131 olabilir. Common Crawl, bu ham veriyi sa\u011flar ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kendi ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re filtreleme ve i\u015fleme yapmas\u0131n\u0131 bekler. Bu durum, veri setinin hem g\u00fcc\u00fcn\u00fc hem de k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 ortaya koyar.<\/p>\n
Common Crawl veri setine eri\u015fmek ve onu kullanmak, ilk ba\u015fta g\u00f6z korkutucu g\u00f6r\u00fcnebilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc milyarlarca web sayfas\u0131n\u0131 i\u00e7eren petabaytlarca veriden bahsediyoruz. Ancak, pratik y\u00f6ntemler ve mevcut ara\u00e7lar sayesinde bu s\u00fcreci y\u00f6netmek m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Common Crawl, verilerini genellikle Amazon Web Services (AWS) S3 \u00fczerinde bar\u0131nd\u0131r\u0131r ve bu, programatik eri\u015fim i\u00e7in en yayg\u0131n yoldur.<\/p>\n
Verilere eri\u015fimin ilk ad\u0131m\u0131, Common Crawl’\u0131n web sitesini ziyaret ederek mevcut tarama aral\u0131klar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, “CC-MAIN-2023-50”) ve bu taramalarla ili\u015fkili indeks dosyalar\u0131n\u0131 bulmakt\u0131r. Her tarama, belirli bir tarihte toplanan verileri temsil eder. \u0130ndeks dosyalar\u0131, hangi WARC dosyalar\u0131n\u0131n hangi URL’leri i\u00e7erdi\u011fine dair \u00f6zet bilgiler sunar. Bu indeksler, \u00f6zellikle belirli bir domain veya anahtar kelimeyle ili\u015fkili verileri arayan kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in \u00e7ok de\u011ferlidir.<\/p>\n
Verilere do\u011frudan AWS S3 \u00fczerinden eri\u015fmek i\u00e7in AWS SDK’lar\u0131 veya s3fs gibi k\u00fct\u00fcphaneler kullan\u0131labilir. Python i\u00e7in <\/code><\/p>\n WARC dosyalar\u0131 genellikle s\u0131k\u0131\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f (gzip) oldu\u011fu i\u00e7in, onlar\u0131 okumak ve i\u00e7indeki i\u00e7eri\u011fi \u00e7\u0131karmak i\u00e7in \u00f6zel k\u00fct\u00fcphanelere ihtiyac\u0131n\u0131z olacakt\u0131r. Python'da <\/code><\/p>\n Do\u011frudan WARC dosyalar\u0131n\u0131 indirip i\u015flemek yo\u011fun bir kaynak kullan\u0131m\u0131 gerektirdi\u011finden, Common Crawl'\u0131n sunmu\u015f oldu\u011fu daha y\u00fcksek seviyeli indekslere (\u00f6rne\u011fin, Common Crawl Index veya CC-INDEX) eri\u015fmek daha verimli olabilir. Bu indeksler, belirli bir URL'nin veya anahtar kelimenin hangi WARC dosyas\u0131nda bulundu\u011funu h\u0131zl\u0131ca sorgulaman\u0131za olanak tan\u0131r. B\u00f6ylece, sadece ihtiyac\u0131n\u0131z olan WARC b\u00f6l\u00fcmlerini indirip i\u015fleyerek zaman ve maliyetten tasarruf edebilirsiniz. Genellikle bu indeksler, BigQuery gibi ara\u00e7larla sorgulanabilir hale getirilir, bu da b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinde h\u0131zl\u0131 arama yapmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n Son olarak, Common Crawl verileriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken b\u00fcy\u00fck veri i\u015flemeye uygun ara\u00e7lar (Apache Spark, Dask) kullanmak, petabaytlarca veriyi etkin bir \u015fekilde y\u00f6netmek i\u00e7in \u00f6nemlidir. Bu ara\u00e7lar, da\u011f\u0131t\u0131k sistemler \u00fczerinde veri i\u015fleme yetene\u011fi sunarak, Common Crawl'\u0131n sundu\u011fu devasa \u00f6l\u00e7e\u011fin \u00fcstesinden gelmenizi sa\u011flar. Do\u011fru ara\u00e7lar\u0131 ve y\u00f6ntemleri kullanarak, Common Crawl'\u0131 kendi yapay zeka projeleriniz i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir veri kayna\u011f\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz.<\/p>\n Yapay zeka modellerinin, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM'ler), Common Crawl gibi devasa veri setlerinden nas\u0131l bilgi edindi\u011fi, modern AI'\u0131n en b\u00fcy\u00fcleyici y\u00f6nlerinden biridir. Bu s\u00fcre\u00e7, sadece metin okumaktan \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 i\u00e7erir; asl\u0131nda dilin derin yap\u0131lar\u0131n\u0131 ve anlamlar\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmaya y\u00f6nelik karma\u015f\u0131k bir \u00f6\u011frenme yolculu\u011fudur.<\/p>\n \u00d6ncelikle, Common Crawl'dan elde edilen ham HTML i\u00e7eri\u011fi do\u011frudan kullan\u0131lamaz. Bu i\u00e7erik, reklamlar, men\u00fcler, kod bloklar\u0131 ve di\u011fer web elementleri gibi bir\u00e7ok \"g\u00fcr\u00fclt\u00fc\" i\u00e7erir. Bu nedenle, ilk ad\u0131m \"veri temizleme\" ve \"metin \u00e7\u0131karma\"d\u0131r. Bu a\u015famada, HTML etiketleri kald\u0131r\u0131l\u0131r, JavaScript kodlar\u0131 ay\u0131klan\u0131r ve sadece kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan g\u00f6r\u00fclebilen, anlaml\u0131 metin i\u00e7eri\u011fi elde edilir. Ard\u0131ndan, metinler c\u00fcmlelere ve kelimelere ayr\u0131l\u0131r (tokenizasyon). Bu kelimeler genellikle \u00f6zel bir s\u00f6zl\u00fck (vocabulary) kullan\u0131larak say\u0131sal g\u00f6sterimlere (embedding) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, her kelime veya kelime par\u00e7as\u0131 (subword) benzersiz bir say\u0131sal vekt\u00f6rle temsil edilir.<\/p>\n Bu temizlenmi\u015f ve token'lara ayr\u0131lm\u0131\u015f metinler, ard\u0131ndan bir yapay zeka modelini e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00c7o\u011fu b\u00fcy\u00fck dil modeli, \"kendini denetimli \u00f6\u011frenme\" (self-supervised learning) prensibiyle e\u011fitilir. Bu, modelin etiketli verilere ihtiya\u00e7 duymadan, verinin kendisinden \u00f6\u011frenmesi anlam\u0131na gelir. \u00d6rne\u011fin, model bir c\u00fcmlede eksik bir kelimeyi tahmin etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r (Masked Language Modeling, BERT gibi) veya bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r (Causal Language Modeling, GPT gibi). Bu t\u00fcr g\u00f6revler, modelin dilin gramerini, s\u00f6zdizimini, anlamsal ili\u015fkilerini ve hatta d\u00fcnya bilgisini \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. Milyarlarca kelime \u00fczerinde bu g\u00f6revleri defalarca tekrar ederek, model, insan benzeri metinler \u00fcretebilen veya karma\u015f\u0131k dil g\u00f6revlerini yerine getirebilen bir hale gelir.<\/p>\n Bir vaka analizi olarak, Google'\u0131n BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modeli Common Crawl gibi b\u00fcy\u00fck veri setlerinden yo\u011fun bir \u015fekilde faydalanm\u0131\u015ft\u0131r. BERT'in e\u011fitimi s\u0131ras\u0131nda, Common Crawl'dan al\u0131nan metinler token'lara ayr\u0131ld\u0131 ve model, bu token'lar\u0131n belirli y\u00fczdelerini maskeleyerek eksik kelimeleri tahmin etmeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131. Bu s\u00fcre\u00e7, modelin bir kelimenin hem solundaki hem de sa\u011f\u0131ndaki ba\u011flam\u0131 anlayarak daha zengin ve \u00e7ift y\u00f6nl\u00fc anlam temsilleri olu\u015fturmas\u0131n\u0131 sa\u011flad\u0131. Benzer \u015fekilde, OpenAI'\u0131n GPT serisi modelleri de Common Crawl ve di\u011fer geni\u015f internet veri k\u00fcmelerinden yararlanarak sonraki kelime tahmin etme g\u00f6revi \u00fczerinde e\u011fitildi. Bu sayede, GPT modelleri, tutarl\u0131 ve ba\u011flamsal olarak uygun metinler \u00fcretebilme yetene\u011fi kazand\u0131.<\/p>\n \u00d6zetle, Common Crawl verileri, AI modelleri i\u00e7in bir t\u00fcr \"dijital k\u00fct\u00fcphane\" g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr. Modeller bu k\u00fct\u00fcphaneyi tarar, anlaml\u0131 kal\u0131plar\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131r ve bu kal\u0131plar\u0131 kullanarak kendi i\u00e7 temsil sistemlerini geli\u015ftirir. Bu, onlar\u0131n yeni bilgiler \u00fcretmelerini, sorular\u0131 yan\u0131tlamalar\u0131n\u0131, \u00f6zetler \u00e7\u0131karmalar\u0131n\u0131 ve hatta programlama kodlar\u0131 yazmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ancak, bu k\u00fct\u00fcphanenin i\u00e7eri\u011finin kalitesi, modelin \u00f6\u011frendiklerini ve dolay\u0131s\u0131yla performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler, bu da bizi Common Crawl'\u0131n s\u0131n\u0131rlamalar\u0131na g\u00f6t\u00fcren \u00f6nemli bir noktad\u0131r.<\/p>\n Common Crawl, yapay zeka modelleri i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez bir kaynak olsa da, internetin do\u011fas\u0131ndan kaynaklanan ve ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz baz\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve zorluklar\u0131 beraberinde getirir. Bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 anlamak, Common Crawl tabanl\u0131 AI modellerinin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n potansiyel zay\u0131fl\u0131klar\u0131n\u0131 ve \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n\u0131 kavramak i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n Bu zorluklar, Common Crawl'\u0131n birincil bir kaynak olarak kullan\u0131lmas\u0131n\u0131n do\u011fas\u0131nda vard\u0131r. Ancak, bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 bilmek ve bunlar\u0131 azaltmak i\u00e7in ek filtreleme, veri g\u00fc\u00e7lendirme (data augmentation) ve model ince ayar\u0131 (fine-tuning) gibi stratejiler uygulamak, daha sa\u011flam, adil ve g\u00fcvenilir yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n Common Crawl'\u0131n sundu\u011fu muazzam veri hacmi tart\u0131\u015f\u0131lmaz bir avantaj olsa da, yukar\u0131da belirtilen s\u0131n\u0131rlamalar, ham veriyi do\u011frudan kullanman\u0131n risklerini ortaya koyar. Bu nedenle, Common Crawl tabanl\u0131 AI modellerinin performans\u0131n\u0131 ve etik uygunlu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in veri kalitesini iyile\u015ftirmeye ve \u00f6nyarg\u0131y\u0131 azaltmaya y\u00f6nelik proaktif y\u00f6ntemler uygulamak esast\u0131r.<\/p>\n 1. Kapsaml\u0131 Veri Temizleme ve Filtreleme:<\/strong> 2. \u00c7e\u015fitli Ek Veri Kaynaklar\u0131 ile Zenginle\u015ftirme:<\/strong> 3. \u00d6nyarg\u0131 Azaltma Teknikleri:<\/strong> 4. \u0130nce Ayar (Fine-Tuning) ve Aktar\u0131m \u00d6\u011frenimi:<\/strong> Bu stratejilerin bir kombinasyonunu uygulamak, Common Crawl'\u0131n sundu\u011fu zenginlikten faydalan\u0131rken, veri setinin inherent s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131n \u00fcstesinden gelmeye yard\u0131mc\u0131 olur. B\u00f6ylece, hem daha performansl\u0131 hem de daha etik ve adil yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek m\u00fcmk\u00fcn hale gelir.<\/p>\n Common Crawl ve benzeri devasa web veri setleri, yapay zeka alan\u0131nda devrim yarat\u0131rken, beraberinde \u00f6nemli etik ve yasal tart\u0131\u015fmalar\u0131 da getiriyor. Bu tart\u0131\u015fmalar, sadece teknoloji \u015firketlerini de\u011fil, yasa yap\u0131c\u0131lar\u0131, sanat\u00e7\u0131lar\u0131, yazarlar\u0131 ve genel olarak t\u00fcm toplumu ilgilendiriyor.<\/p>\n Common Crawl, halka a\u00e7\u0131k web sayfalar\u0131n\u0131 tarar. Ancak, \"halka a\u00e7\u0131k\" olmak her zaman \"kamu mal\u0131\" olmak anlam\u0131na gelmez. Bireylerin veya \u015firketlerin bilmeden web'e koydu\u011fu hassas ki\u015fisel veriler (e-posta adresleri, telefon numaralar\u0131, adresler, sa\u011fl\u0131k bilgileri vb.) Common Crawl veri setine dahil olabilir. Her ne kadar Common Crawl, bilinen ki\u015fisel tan\u0131mlay\u0131c\u0131 bilgileri (PII) kald\u0131rmak i\u00e7in \u00e7aba g\u00f6sterse de, petabaytlarca veride bu t\u00fcr bilgileri tamamen temizlemek neredeyse imkans\u0131zd\u0131r. Bu durum, bu veriler \u00fczerinde e\u011fitilen yapay zeka modellerinin, bu hassas bilgileri yanl\u0131\u015fl\u0131kla if\u015fa etme veya \u00f6\u011frenme riskini ta\u015f\u0131r. Bu da GDPR, KVKK gibi veri gizlili\u011fi yasalar\u0131yla do\u011frudan \u00e7at\u0131\u015fabilir.<\/p>\n Belki de en hararetli tart\u0131\u015fma konusu telif haklar\u0131d\u0131r. Common Crawl, telif hakk\u0131 korumal\u0131 kitaplar, makaleler, sanat eserleri, foto\u011fraf ve haber metinleri gibi milyonlarca eseri i\u00e7erir. AI modellerinin bu veriler \u00fczerinde e\u011fitilmesi, eser sahiplerinin izni olmadan i\u00e7eriklerinin ticari ama\u00e7larla kullan\u0131lmas\u0131 anlam\u0131na gelebilir. Sanat\u00e7\u0131lar ve yazarlar, AI \u015firketlerinin kendilerine herhangi bir \u00fccret \u00f6demeden eserlerini \"s\u00f6m\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc\" iddia ederek davalar a\u00e7maktad\u0131r. \u00d6te yandan, teknoloji \u015firketleri, bunun \"adil kullan\u0131m\" (fair use) ilkesi kapsam\u0131nda oldu\u011funu, \u00e7\u00fcnk\u00fc modelin orijinal i\u00e7eri\u011fi kopyalamad\u0131\u011f\u0131n\u0131, yaln\u0131zca ondan \u00f6\u011frendi\u011fini savunmaktad\u0131r. Bu yasal gri alan, gelecekte AI geli\u015fiminin h\u0131z\u0131n\u0131 ve y\u00f6n\u00fcn\u00fc etkileyebilecek \u00f6nemli hukuki emsaller yaratabilir.<\/p>\n Common Crawl'\u0131n internetin tamam\u0131n\u0131 taramas\u0131, dezenformasyon, komplo teorileri ve nefret s\u00f6ylemi i\u00e7eren web sitelerini de b\u00fcnyesinde bar\u0131nd\u0131rmas\u0131na yol a\u00e7ar. E\u011fer AI modelleri bu t\u00fcr i\u00e7eriklerle yo\u011fun bir \u015fekilde e\u011fitilirse, bu yanl\u0131\u015f bilgileri de \u00f6\u011frenip yayabilirler. Bu durum, AI'\u0131n toplum \u00fczerindeki etkisini art\u0131r\u0131rken, dezenformasyonun yay\u0131lmas\u0131 potansiyelini de ciddi \u015fekilde y\u00fckseltir. Modellerin \"ger\u00e7ekli\u011fi\" ve \"do\u011frulu\u011fu\" nas\u0131l ay\u0131rt edebilece\u011fi, b\u00fcy\u00fck bir etik ve teknik zorluktur.<\/p>\n Bu etik ve yasal zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc bir yakla\u015f\u0131m benimsenmelidir:<\/p>\n Yapay zeka geli\u015fiminin h\u0131z\u0131na ayak uydurmak, teknolojinin sundu\u011fu faydalar\u0131 maksimize ederken potansiyel zararlar\u0131n\u0131 minimize etmek i\u00e7in etik ve yasal sorumlulu\u011fun \u00f6n planda tutulmas\u0131n\u0131 gerektirir. Common Crawl gibi veri setleri, AI'\u0131n bug\u00fcnk\u00fc yeteneklerinin temelini olu\u015ftururken, onlar\u0131n gelecekteki geli\u015fiminin de bu etik tart\u0131\u015fmalar \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda \u015fekillenece\u011fi a\u00e7\u0131kt\u0131r.<\/p>\n Common Crawl'\u0131n devasa boyutu, onu kullanmay\u0131 hem zorlu hem de \u00f6d\u00fcllendirici hale getirir. Verileri verimli bir \u015fekilde i\u015flemek ve de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmek i\u00e7in baz\u0131 pratik ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 ve en iyi uygulamalar\u0131 bilmek \u00f6nemlidir.<\/p>\nboto3<\/code> k\u00fct\u00fcphanesi olduk\u00e7a pop\u00fclerdir. \u0130\u015fte bir \u00f6rnek:<\/p>\n\nimport boto3\n\ns3 = boto3.client('s3')\nbucket_name = 'commoncrawl'\nprefix = 'crawl-data\/CC-MAIN-2023-50\/segments\/' # \u00d6rnek bir tarama segmenti\n\n# Sadece ilk 10 anahtar\u0131 (WARC dosyas\u0131n\u0131) listele\nresponse = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name, Prefix=prefix, MaxKeys=10)\n\nif 'Contents' in response:\n for item in response['Contents']:\n print(item['Key']) # WARC dosyas\u0131n\u0131n yolu\n\n# Belirli bir WARC dosyas\u0131n\u0131 indirmek (\u00e7ok b\u00fcy\u00fck olabilir!)\n# s3.download_file(bucket_name, 'crawl-data\/CC-MAIN-2023-50\/segments\/...\/warc\/CC-MAIN-2023-50-xxxx.warc.gz', 'local_file.warc.gz')\n<\/pre>\nwarcio<\/code> veya warc<\/code> k\u00fct\u00fcphaneleri bu i\u015f i\u00e7in idealdir. Bu k\u00fct\u00fcphaneler, WARC kay\u0131tlar\u0131n\u0131 ayr\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za ve her bir kay\u0131ttaki metin i\u00e7eri\u011fine, URL'ye veya di\u011fer meta verilere eri\u015fmenize olanak tan\u0131r.<\/p>\n\nfrom warcio.archiveiterator import ArchiveIterator\n\n# \u00d6rnek bir WARC dosyas\u0131n\u0131 i\u015fleme\n# 'local_file.warc.gz' yerine Common Crawl'dan indirdi\u011finiz bir dosyay\u0131 kullan\u0131n\nwith open('local_file.warc.gz', 'rb') as stream:\n for record in ArchiveIterator(stream):\n if record.rec_type == 'response' and record.http_headers.get_header('Content-Type', '').startswith('text\/html'):\n # HTML i\u00e7eri\u011fini oku\n html_content = record.content_stream().read().decode('utf-8', 'ignore')\n print(f\"URL: {record.url}\")\n print(f\"HTML \u0130\u00e7eri\u011fi \u0130lk 100 Karakter: {html_content[:100]}...\")\n # Bu i\u00e7eri\u011fi i\u015fleyebilir, parse edebilir veya filtreleyebilirsiniz\n break # Sadece ilk HTML kayd\u0131n\u0131 i\u015flemek i\u00e7in\n<\/pre>\nAI Modelleri Common Crawl Verilerini Nas\u0131l \"\u00d6\u011frenir\" ve Kullan\u0131r?<\/h2>\n
Common Crawl Veri Setinin Ger\u00e7ek D\u00fcnya S\u0131n\u0131rlar\u0131 ve Zorluklar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n
\n
Veri Kalitesini Art\u0131rma ve Common Crawl'daki \u00d6nyarg\u0131y\u0131 Azaltma Y\u00f6ntemleri<\/h2>\n
\n Veri temizleme, Common Crawl'\u0131 kullanman\u0131n en \u00f6nemli ad\u0131m\u0131d\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, istenmeyen i\u00e7eri\u011fi veri setinden ay\u0131klamay\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n\n
Boilerpipe<\/code> veya Trafilatura<\/code> gibi k\u00fct\u00fcphaneler bu konuda yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/li>\n
\n Yaln\u0131zca Common Crawl'a dayanmak yerine, veri setini ba\u015fka g\u00fcvenilir kaynaklarla birle\u015ftirmek, hem kalitesini art\u0131r\u0131r hem de \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 dengeleyebilir. \u00d6rne\u011fin:<\/p>\n\n
\n Bu, veri d\u00fczeyinde veya model e\u011fitim d\u00fczeyinde uygulanabilir:<\/p>\n\n
\n B\u00fcy\u00fck modelleri Common Crawl gibi genel veri setleri \u00fczerinde \u00f6nceden e\u011fitip, ard\u0131ndan daha k\u00fc\u00e7\u00fck, \u00f6zel ve temiz veri setleri \u00fczerinde \"ince ayar\" yapmak, modelin belirli bir g\u00f6rev veya alandaki performans\u0131n\u0131 optimize ederken genel \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 azaltmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Bu y\u00f6ntem, modelin genel dil anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131 korurken, hedef alan\u0131n \u00f6zg\u00fcn \u00f6zelliklerini \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\nCommon Crawl'\u0131n Etik Boyutlar\u0131, Telif Haklar\u0131 ve Yapay Zekan\u0131n Gelece\u011fi<\/h2>\n
Veri Gizlili\u011fi ve Hassas Bilgiler:<\/h3>\n
Telif Haklar\u0131 \u0130hlali Tart\u0131\u015fmalar\u0131:<\/h3>\n
Dezenformasyon ve Yanl\u0131\u015f Bilgi Yay\u0131l\u0131m\u0131:<\/h3>\n
Gelecek \u0130\u00e7in Sorumluluk ve \u00c7\u00f6z\u00fcmler:<\/h3>\n
\n
Pratik Kullan\u0131m \u0130\u00e7in \u0130pu\u00e7lar\u0131: Common Crawl Verilerini Verimli Kullanma<\/h2>\n
1. Do\u011fru Tarama D\u00f6nemini Se\u00e7mek:<\/h3>\n