Analiz
Küçük Modeller mi Büyük Modeller mi? Eğilimin Yönü
Küçük dil modeli mi büyük model mi? Görev bazlı seçim, maliyet performans dengesi ve karma mimari eğilimi ışığında kurumsal karar çerçevesi.
31 dk
94 yazı
LLM ve Model Teknolojileri
Model katmanını anlamadan doğru mimari kurulamaz. Bu kümedeki yazılar transformer mimarisinden bağlam penceresine, ince ayar (fine-tuning) ve LoRA'dan kuantizasyona, açık kaynak ile kapalı model tercihinden küçük modellerin yükselişine kadar model teknolojisinin kurumsal karşılığını ele alır.
Tanım
- LLM ve Model Teknolojileri
- Büyük dil modeli (LLM), çok geniş metin verisiyle eğitilmiş, bir metnin devamını olasılıksal olarak tahmin ederek dil üreten sinir ağı modelidir; kurumsal kullanımda soru yanıtlama, özetleme, sınıflandırma ve kod üretimi gibi görevlerin ortak altyapısıdır.
- Wikidata: Q115349137
Bu küme neleri kapsıyor
- Transformer ve dikkat mekanizması
- Bağlam penceresi ve token ekonomisi
- İnce ayar (fine-tuning), LoRA, QLoRA
- Kuantizasyon ve model sıkıştırma
- Açık kaynak vs kapalı model
- Küçük dil modelleri (SLM)
Formata göre daralt
Güncel
Bu kümede son yayınlananlar
Kavram
Kuantizasyon Nedir? Model Boyutunu Küçültmenin Bedeli
Kuantizasyon nedir? Kuantizasyon, bir modeli daha az bitle temsil ederek bellek tasarrufu ve hız sağlayan, karşılığında ölçülebilir bir kalite kaybı getiren model sıkıştırma tekniğidir.
30 dk
Saha Notu
Saha Notu: On-Premise Kurulumlarda Karşılaştığım Gerçekler
On-premise kurulum deneyimi; süre, donanım tedariki, ağ kısıtları ve güncelleme yükünün beklentiden farklı çıktığı bir saha notu. Önleyici hazırlık listesiyle.
24 dk
Kavram
GPU Nedir? Kurumsal AI'da Neden Gerekir?
GPU nedir? GPU, binlerce çekirdeğiyle paralel hesaplama yapan ve yapay zeka donanımının kalbini oluşturan işlemcidir. VRAM, CPU GPU farkı ve çıkarım eğitim farkı bu rehberde.
30 dk
Kavram
Multimodal Model Nedir? Görüntü ve Metni Birlikte İşlemek
Multimodal model nedir? Görüntü, metin ve sesi tek bir modelde birlikte işleyen yapay zeka modeli. Vision model, belge anlama, OCR farkı ve kullanım senaryoları.
30 dk
Derinlemesine
On-Premise ve Egemen AI Altyapısı: Kurulumdan Operasyona
On-premise yapay zeka altyapısı nasıl kurulur? Donanım, model servis etme, ölçeklenme, izleme, güncelleme ve gerçek operasyon yükü — kurumsal karar rehberi.
30 dk
Rehber
On-Premise LLM Kurulumu: Donanım Boyutlandırma Rehberi
llm donanım gereksinimi nasıl hesaplanır? Model boyutu vram, kuantizasyon ve eşzamanlı kullanıcıdan yola çıkan GPU bellek hesabı ve sunucu boyutlandırma.
9 dk
Rehber
Model Karşılaştırmalarını Nasıl Okumalı? Benchmark Okuma Rehberi
LLM benchmark skorları nasıl okunur? Veri sızıntısı, gerçek performans ve değerlendirme sınırını gözeterek model karşılaştırması okuma için pratik rehber.
6 dk
Makale
LLM Değerlendirme Seti Kurulumu: Altın Soru Seti Tasarımı
Eval seti kurulumu rehberi: altın soru seti tasarımı, puanlama rubriği, kabul eşiği ve regresyon testiyle üretim düzeyinde LLM değerlendirme disiplini.
9 dk
Makale
Açık Kaynak Modeller Kurumsal Kullanımda Nerede Duruyor?
Açık kaynak LLM kurumsal kullanımda nerede duruyor? Lisans koşulları, kapalı model karşılaştırması, operasyon yükü ve hangi senaryoda mantıklı olduğu.
6 dk
Karşılaştırma
SFT, DPO ve RFT: 2026'da Hangi İnce Ayar Yöntemini Seçmeli?
SFT, DPO ve RFT arasındaki farkları ve her birini ne zaman kullanacağınızı sahadan anlatıyorum: gösterimden ödüle uzanan ince ayar kararı ve KVKK notları.
18 dk
Karşılaştırma
Ağustos 2026 Model Karşılaştırması: Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.6, DeepSeek V4
Ağustos 2026 itibarıyla öndeki büyük dil modellerini kurumsal alıcı gözüyle karşılaştırıyorum: yetenek, maliyet, gecikme ve KVKK veri yerleşimi ekseninde pratik seçim.
18 dk
Karşılaştırma
Frontier Model Karşılaştırması Ağustos 2026: GPT-5.x, Claude ve Gemini 3.x
Ağustos 2026 frontier manzarası: SWE-bench Verified’de başabaş, SWE-bench Pro’da ayrışma. Hangi işe hangi model, benchmark okuryazarlığı ve Türkçe performans kriteri.
15 dk
Derinlemesine
Fine-tuning mü RAG mı 2026: LoRA, QLoRA, Distilasyon ve Karar Çerçevesi
“Fine-tuning mü RAG mı?” yanlış ikilem. 2026 sırası: Prompt → RAG → Fine-tune → Distill. LoRA/QLoRA, küçük dil modelleri, distilasyon ve KVKK-hassas self-host kararı.
15 dk
Karşılaştırma
2026'da Fine-Tuning mi RAG mi? RFT, LoRA ve Küçük Modellerle Karar Çerçevesi
Değişen bilgi için RAG, kararlı davranış için fine-tuning; çoğu zaman ikisi birlikte. LoRA neden varsayılan, RFT ne zaman, küçük modeller ve KVKK avantajı.
15 dk
Karşılaştırma
Claude Opus 5 vs GPT-5.6 vs Gemini 3.1: Temmuz 2026 Sınır Model Karşılaştırması
Temmuz 2026'da üç büyük sağlayıcı yeni sınır modelleri çıkardı. Kurumsal kullanım açısından karşılaştırma, çok-model stratejisi ve doğru seçim rehberi.
15 dk
Derinlemesine
Sentetik Veri ile Fine-Tuning: Self-Instruct, Distilasyon ve Model Çöküşü Riski
Sentetik veri fine-tuning'in veri darboğazını çözdü. Üretim yöntemlerini, pratik reçeteyi, model çöküşü riskini ve Türkçe veri kıtlığını sahadan anlatıyorum.
16 dk
Derinlemesine
LLM Çıkarım Servisi Optimizasyonu: vLLM, Speculative Decoding ve KV Cache Niceleme
Self-hosted LLM'de fatura ve gecikme servis katmanından gelir. PagedAttention, sürekli gruplama, speculative decoding ve niceleme ile kat kat verim; sahadan.
16 dk
Karşılaştırma
Ağustos 2026 Frontier Model Karşılaştırması: Claude, GPT-5.6, Gemini 3.1, Grok
En iyi model diye bir şey yok. Ağustos 2026 manzarasını, benchmark tuzağını ve kendi işiniz için doğru modeli seçmenin çerçevesini sahadan anlatıyorum.
16 dk
Karşılaştırma
Temmuz 2026 Frontier Model Manzarası: Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.x, Grok 4.5 ve Kimi K3
Temmuz 2026'da iki haftaya beş büyük model sığdı. Kullanım senaryosuna göre model seçimi, karşılaştırma tablosu ve KVKK ile EU AI Act odaklı kurumsal seçim çerçevesi.
14 dk
Kavram
DPO (Direct Preference Optimization) Nedir? RLHF'e Daha Yalın Bir Alternatif
DPO, LLM'leri insan tercihlerine ayrı ödül modeli ve RL olmadan hizalar. Kayıp sezgisi, beta, tercih verisi, RLHF karşılaştırması, KVKK ve Türkçe örnek.
14 dk
Karşılaştırma
2026 Sınır Modeller Karşılaştırması: GPT-5.6, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 ve Ötesi
2026'da tek bir en iyi model yok: GPT-5.6, Claude Opus 4.8, Fable 5, Gemini 3.1 ve açık modelleri işe göre eşleştirme, çok modelli routing ve KVKK rehberi.
14 dk
Derinlemesine
Pekiştirmeli İnce Ayar (RFT), DPO ve GRPO: 2026'da LLM Özelleştirme Yöntemleri
SFT, DPO/ORPO/KTO ve RFT/GRPO'yu elinizdeki veriye göre seçin. 2026 ince ayar rehberi: yöntem tablosu, RAG karşılaştırması, KVKK ve proje kontrol listesi.
14 dk
Karşılaştırma
LLM API Fiyat Karşılaştırması Temmuz 2026: GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek
Temmuz 2026 LLM API fiyat tablosu, TCO çerçevesi ve maliyet düşürme kaldıraçları. En ucuz neden her zaman en doğru değil ve KVKK/veri konumu boyutu.
12 dk
Tam dizin
Bu kümedeki 94 yazının tamamı
Formata göre gruplanmış; her grup içinde en yeniden eskiye.
Karşılaştırma ve Karar Yazıları32
- SFT, DPO ve RFT: 2026'da Hangi İnce Ayar Yöntemini Seçmeli?LLM
- Ağustos 2026 Model Karşılaştırması: Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.6, DeepSeek V4LLM
- Frontier Model Karşılaştırması Ağustos 2026: GPT-5.x, Claude ve Gemini 3.xLLM
- 2026'da Fine-Tuning mi RAG mi? RFT, LoRA ve Küçük Modellerle Karar ÇerçevesiLLM
- Claude Opus 5 vs GPT-5.6 vs Gemini 3.1: Temmuz 2026 Sınır Model KarşılaştırmasıLLM
- Ağustos 2026 Frontier Model Karşılaştırması: Claude, GPT-5.6, Gemini 3.1, GrokLLM
- Temmuz 2026 Frontier Model Manzarası: Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.x, Grok 4.5 ve Kimi K3LLM
- 2026 Sınır Modeller Karşılaştırması: GPT-5.6, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 ve ÖtesiLLM
- LLM API Fiyat Karşılaştırması Temmuz 2026: GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeekLLM
- RAG mı Fine-tuning mi? 2026 Karar Çerçevesi: LoRA, QLoRA, GRPO ve Küçük Dil ModelleriLLM
- GPT-5.6 vs Claude Opus 4.8 vs Gemini 3.1 Pro: 2026 Kod ve Agentic KarşılaştırmasıLLM
- GPT-5.6, Claude Fable 5, Gemini 2.5 Pro ve Grok 4.5: Temmuz 2026 Sınır Model KarşılaştırmasıLLM
- Açık Kaynak LLM Karşılaştırması 2026: Llama, Qwen, Mistral, DeepSeekLLM
- RAG mı, Fine-tuning mı? 2026 Karar Çerçevesi (LoRA, QLoRA, RFT, GRPO)LLM
- Temmuz 2026'da Kurumsal LLM Seçimi: Hangi Model, Hangi İş İçin?LLM
- RAG mı Fine-Tuning mi? Karar Çerçevesi ve Maliyet KarşılaştırmasıLLM
- Temmuz 2026 Sınır Modelleri: GPT-5.x, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 ve Grok 4.5LLM
- Temmuz 2026 Frontier Model Manzarası: Hangi İş İçin Hangi ModelLLM
- Haziran 2026 Model Dalgası: GPT-5.6, Claude Sonnet 5, Gemini 3.2 ve Çinli Modeller KarşılaştırmaLLM
- Claude Code vs Cursor vs Windsurf 2026 — Senior Developer Karşılaştırması (1M Context, Composer 2.5, Cascade)LLM
- ChatGPT mi, Claude mu, Gemini mi? Türkçe Görevlerde 50 Promptluk Gerçek Test ve TR-MMLU 2026 SonuçlarıLLM
- Self-Hosted LLM mi, API mı? KVKK + BDDK + Maliyet Matrisi — Kurumsal Karar Rehberi (Breakeven: 500M Token/Gün)LLM
- Sora vs Runway vs Kling 2026: AI Video Üretimi Türkçe Derin KarşılaştırmaLLM
- Midjourney vs DALL-E vs Stable Diffusion vs Flux 2026: AI Görsel Üretimi Detaylı KarşılaştırmaLLM
- ChatGPT Alternatifleri 2026: Test Edilmiş 15 Gerçek Rakip ve Hangisini Ne Zaman KullanmalıLLM
- DeepSeek vs Qwen vs Llama 2026: Açık Kaynak LLM Karşılaştırması — Hangi Modeli Seçmeliyim?LLM
- Claude Opus 4.7 vs GPT-5: Hangisi Daha İyi? — 2026 Bayrak Model Head-to-Head KarşılaştırmasıLLM
- ChatGPT vs Claude vs Gemini 2026: Üç AI Asistanın Detaylı Karşılaştırması — Hangisi Sana Göre?LLM
- Türkçe LLM Karşılaştırması 2026: GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Llama 4 ve Yerli Modeller — Tam BenchmarkLLM
- Vision Transformer mı CNN mi? Modern Görü Modellerini Karşılaştırmalı AnalizLLM
- Open-Source LLM mi Kapalı Model mi? Kurumlar İçin Model Seçim RehberiLLM
- RAG mi Fine-Tuning mi? Hangi Senaryoda Hangi Yaklaşım Daha Doğru?LLM
Kavram Açıklayıcıları28
- Kuantizasyon Nedir? Model Boyutunu Küçültmenin BedeliLLM
- GPU Nedir? Kurumsal AI'da Neden Gerekir?LLM
- Multimodal Model Nedir? Görüntü ve Metni Birlikte İşlemekLLM
- DPO (Direct Preference Optimization) Nedir? RLHF'e Daha Yalın Bir AlternatifLLM
- Stable Diffusion Nedir? Açık Kaynak Görsel Üretim Modeli RehberiLLM
- Ollama Nedir? Yerel LLM Çalıştırma RehberiLLM
- Metin Özetleme Nedir? Çıkarımsal ve Soyutlayıcı Özetleme RehberiLLM
- LoRA Nedir? Parametre Verimli İnce Ayar RehberiLLM
- LLM Gözlemlenebilirliği Nedir? Üretim İzleme ve Tracing RehberiLLM
- LLM Değerlendirme (Eval) Nedir? Ölçüm, Metrik ve Yöntemler RehberiLLM
- Llama Nedir? Meta'nın Açık Ağırlıklı Yapay Zeka Modeli RehberiLLM
- Transformer Mimarisi Nedir? Modern Yapay Zekanın TemeliLLM
- Gemini Nedir? Google'ın Multimodal Yapay Zeka ModeliLLM
- DeepSeek Nedir? Açık Kaynak Akıl Yürütme Modeli RehberiLLM
- Claude Nedir? Anthropic'in Yapay Zeka Asistanı RehberiLLM
- RLHF Nedir? İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme RehberiLLM
- Context Window (Bağlam Penceresi) Nedir?LLM
- Açık Kaynak LLM Nedir? Yerel Kurulum, Lisanslama ve Llama RehberiLLM
- Pekiştirmeli Öğrenme Nedir? Ödül, Ajan ve Çevre RehberiLLM
- GPU (Grafik İşlemci) Nedir?LLM
- GPT Nedir? Generative Pre-trained Transformer RehberiLLM
- Fine-Tuning (İnce Ayar) Nedir?LLM
- Derin Öğrenme Nedir? Yapay Sinir Ağları ve Katmanlı MimariLLM
- Üretken Yapay Zeka (Generative AI) Nedir? Nasıl Çalışır ve Nerede Kullanılır?LLM
- Token Nedir? Yapay Zekada Tokenizasyon ve Maliyet İlişkisiLLM
- LLM Nedir? Büyük Dil Modelleri Çalışma Prensibi ve 2026 KarşılaştırmasıLLM
- FLUX.1 Nedir? 2026 Black Forest Labs Görsel Modeli Türkçe Derin Teknik RehberLLM
- Claude AI Nedir, Nasıl Kullanılır? Anthropic'in Yapay Zeka Asistanı için Kapsamlı Türkçe Rehber 2026LLM
Uygulama Rehberleri11
- On-Premise LLM Kurulumu: Donanım Boyutlandırma RehberiLLM
- Model Karşılaştırmalarını Nasıl Okumalı? Benchmark Okuma RehberiLLM
- LLM Maliyet Optimizasyonu: Prompt Caching, Batching ve Model Routing RehberiLLM
- LLM Değerlendirme (Eval) Rehberi: Metrikler, Benchmark, KalibrasyonLLM
- LLM Halüsinasyonu Nasıl Önlenir? Üretimde Doğrulama KatmanlarıLLM
- Kurumsal AI Bütçesi Planlama: Kalem Kalem Maliyet Rehberi (2026)LLM
- DPO, LoRA ve QLoRA: 2026'da Pratik Fine-Tuning RehberiLLM
- Stable Diffusion Yerel Kurulum 2026: Sıfırdan Profesyonel Türkçe Derin RehberLLM
- Multimodal AI Türkçe Kapsamlı Rehber 2026: Görüntü, Ses, Video, Metin Anlayan ve Üreten ModellerLLM
- LLM Fine-Tuning: LoRA, QLoRA, DPO ve Modern Hizalama Teknikleri — Kapsamlı Türkçe Rehber 2026LLM
- Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır? Transformer, Tokenization, Attention ve Inference MantığıLLM
Analiz ve Görünüm Yazıları3
Derinlemesine İncelemeler16
- On-Premise ve Egemen AI Altyapısı: Kurulumdan OperasyonaLLM
- Fine-tuning mü RAG mı 2026: LoRA, QLoRA, Distilasyon ve Karar ÇerçevesiLLM
- Sentetik Veri ile Fine-Tuning: Self-Instruct, Distilasyon ve Model Çöküşü RiskiLLM
- LLM Çıkarım Servisi Optimizasyonu: vLLM, Speculative Decoding ve KV Cache NicelemeLLM
- Pekiştirmeli İnce Ayar (RFT), DPO ve GRPO: 2026'da LLM Özelleştirme YöntemleriLLM
- LLM Çıkarım Maliyetini %80 Düşürmek: Üç Katmanlı Optimizasyon (2026)LLM
- On-Prem LLM Kurulumu: Donanım Gereksinimleri ve Maliyet HesabıLLM
- 2026 Uyarlama Sırası: Prompt → RAG → Fine-tune → Distilasyon ve LoRA/QLoRALLM
- Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 2026: Taklitten Doğrulanabilir ÖdüleLLM
- Reinforcement Fine-Tuning (RFT): GRPO, DPO ve Muhakeme Modelleri (2026)LLM
- LLM-as-a-Judge: Otomatik Değerlendirme, Önyargılar, RAGAS'ın 0.55 Gerçeği ve İnsan Kalibrasyonu (2026)LLM
- Küçük Dil Modelleri (SLM) ve Fine-Tuning: 2026'da Maliyet-Etkin Özelleştirmenin Yolu (LoRA, QLoRA, Distillation)LLM
- AI Gateway: LLM Trafiğinizi Yöneten Katman — Model Yönlendirme, Semantik Cache ve Gözlemlenebilirlik (2026)LLM
- Kimi K2, GLM ve Yi 2026: Çinli LLM'leri Türk Şirketleri Güvenle Kullanabilir mi?LLM
- Modern NLP Nereye Evrildi? Klasik NLP’den Transformer Tabanlı Sistemlere GeçişLLM
- Transfer Learning, Fine-Tuning ve Representation Learning Arasındaki İlişkiLLM