7 yazı
Temmuz 2026 itibarıyla sınır modelleri: benchmark'lar, fiyat/performans ve kurumsal seçim rehberi. Hangi işe hangi model? Sahadan pratik notlar.
Transformer nedir? Transformer mimarisi, bir metni sözcük sözcük değil, tüm parçaları aynı anda ve birbirleriyle ilişkileri üzerinden işleyen, attention mekanizması temelli bir yapay zeka mimarisidir. Bu rehber: net tanım, attention mekanizması, enkoder dekoder yapısı, pozisyonel kodlama, LLM mimarisiyle ilişkisi, gerçek dünya örnekleri, sınırlar ve sık sorulan sorular.
GPT nedir? GPT (Generative Pre-trained Transformer), büyük metin verisiyle önceden eğitilmiş, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek metin üreten transformer tabanlı bir dil modeli ailesidir. Bu rehber: net tanım, GPT nasıl çalışır, transformer ve ön eğitim, otoregresif model mantığı, GPT ile ChatGPT farkı, OpenAI ve sürümler, kurumsal kullanım, sınırlar ve sık sorulan sorular.
LLM nedir? Büyük Dil Modelleri (LLM) nasıl çalışır, Transformer mimarisi neyi çözer, token / embedding / context window ne demek, GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3 / Llama 4 hangisi hangi göreve uygundur? Türkçe LLM performansı, eğitim aşamaları, hallucination kontrolü ve maliyet modeliyle kapsamlı 2026 referansı.
Prompt engineering'i sıfırdan ileri düzeye taşıyan ultra kapsamlı Türkçe rehber. Bir prompt'un 6 bileşeni, 14 temel teknik (zero-shot, few-shot, CoT, ToT, ReAct, self-consistency, meta-prompting), Türkçe-spesifik notlar, 20+ kullanım hazır şablon, model bazlı farklar (GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3), prompt injection savunması, DSPy ile otomatik prompt optimizasyonu ve A/B test stratejileri.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin tasarımı, ölçeklendirilmesi ve KVKK uyumlu üretime alınması için kapsamlı referans rehber. Türkçe embedding modeli seçimi, vektör DB karşılaştırması, chunking stratejileri, hybrid search, re-ranking, hallucination kontrolü, eval harness ve 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması ile uçtan uca üretim mimarisi.
Doğal dil işleme son on yılda yalnızca daha iyi modeller üretmedi; problem çözme biçimini kökten değiştirdi. Klasik NLP döneminde sistemler büyük ölçüde kural tabanlı yapılar, özellik mühendisliği, istatistiksel dil modelleri ve görev-özel pipeline’lar üzerinden inşa edilirken; modern NLP, temsil öğrenimi, büyük ölçekli ön eğitim, transfer learning, self-attention, transformer mimarileri ve foundation model yaklaşımı etrafında yeniden şekillendi. Bu dönüşüm, metin sınıflandırmadan bilgi çıkarımına, makine çevirisinden soru-cevaba, aramadan üretken yapay zekâya kadar tüm görev ailelerinde kalite, ölçek ve esneklik açısından büyük sıçrama yarattı. Ancak bu geçiş yalnızca “daha büyük model” hikâyesi değildir; veri, bağlam modelleme, görev soyutlaması, evaluation ve production AI mantığının yeniden yazılmasıdır. Bu kapsamlı rehberde, klasik NLP’den transformer tabanlı sistemlere geçişi tarihsel, metodolojik ve mimari açıdan ele alıyor; modern NLP’nin nereye evrildiğini ve kurumların bu dönüşümü nasıl doğru okumaları gerektiğini detaylı biçimde inceliyoruz.