8 yazı
Açık kaynak LLM kurumsal kullanımda nerede duruyor? Lisans koşulları, kapalı model karşılaştırması, operasyon yükü ve hangi senaryoda mantıklı olduğu.
Açık kaynak LLM karşılaştırması: Llama, Qwen, Mistral ve DeepSeek'in güçlü yönleri, lisansları, boyutları, Türkçe performansı ve kurumsal model seçimi rehberi.
Ollama nedir? Ollama, büyük dil modellerini kendi bilgisayarınızda veya sunucunuzda tek komutla indirip çalıştırmanızı sağlayan açık kaynaklı bir araçtır. Bu rehber: net tanım, Ollama nasıl çalışır, yerel LLM çalıştırma, GGUF ve model kütüphanesi, donanım gereksinimleri, Ollama vs bulut API, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Llama nedir? Llama, Meta tarafından geliştirilen ve model ağırlıkları herkese açık şekilde yayımlanan bir büyük dil modeli (LLM) ailesidir. Bu rehber: net tanım, Llama nasıl çalışır, açık ağırlıklı model ne demek, sürümleri ve varyantları, yerel LLM olarak çalıştırma, Llama lisansı, kurumsal ve Türkiye kullanım örnekleri, KVKK, kapalı modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Açık kaynak llm nedir? Açık kaynak LLM, model ağırlıkları herkese açık biçimde yayımlanan ve kendi altyapınızda çalıştırabildiğiniz büyük dil modelidir. Bu rehber: net tanım, açık ağırlıklar ile açık kaynak farkı, yerel kurulum, lisanslama, Llama ve diğer modeller, KVKK, kapalı modellerle karşılaştırma 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.
2026 itibarıyla en güçlü üç açık ağırlık LLM ailesi — DeepSeek (V3 + R1), Qwen (2.5 + 3) ve Meta Llama (4) — detaylı karşılaştırma. Mimari (MoE vs dense), benchmark (MMLU, HumanEval, GSM8K), Türkçe performans, lisans (MIT vs Apache vs Llama Community), maliyet (self-hosted vs API), donanım (VRAM, GPU), fine-tune dostluğu, ekosistem (Hugging Face, vLLM, Ollama), KVKK / veri egemenliği için avantajlar. Türk şirketleri için kullanım senaryoları.
Bir LLM'i kendi domain'inize uyarlamanın 2026 itibarıyla en güncel ve detaylı Türkçe rehberi. Fine-tuning ne zaman gerekli, LoRA'nın matematiksel temeli, QLoRA ile 4-bit eğitim, DPO'nun PPO'ya üstünlüğü, ORPO/KTO/IPO modern alternatifleri, Türkçe veri seti kaynakları, GPU/bulut maliyet hesabı, üretim pipeline'ı, 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması ve KVKK uyumlu eğitim. Geliştiriciler, MLOps mühendisleri ve AI mimarları için.