# lora

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.

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.

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

RAG mı Fine-tuning mi? 2026 Karar Çerçevesi: LoRA, QLoRA, GRPO ve Küçük Dil Modelleri

RAG mı fine-tuning mi? Yanlış soru. Doğru dizi: Prompt → RAG → Fine-tune → Distill. LoRA/QLoRA, GRPO, küçük dil modelleri ve KVKK bağlamında 2026 karar çerçevesi.

16 dk

RAG mı, Fine-tuning mı? 2026 Karar Çerçevesi (LoRA, QLoRA, RFT, GRPO)

Fine-tuning davranışı öğretir, RAG bilgiyi getirir. LoRA/QLoRA adaptörleri, RFT ve küçük dil modelleriyle 'Prompt → RAG → Fine-tune → Distill' karar çerçevesi.

2026 Uyarlama Sırası: Prompt → RAG → Fine-tune → Distilasyon ve LoRA/QLoRA

Fine-tuning davranışı şekillendirir, RAG bilgiyi taşır. 2026'nın doğru sırası: önce prompt, sonra RAG, sonra LoRA/QLoRA, en son distilasyon. Sahadan karar rehberi.

Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 2026: Taklitten Doğrulanabilir Ödüle

RFT, LoRA ve QLoRA ile ne zaman fine-tune, ne zaman RAG? Biçim için fine-tuning, bilgi için RAG kuralı ve KVKK uyumlu eğitim verisi.

LoRA Nedir? Parametre Verimli İnce Ayar Rehberi

LoRA nedir? LoRA (Low-Rank Adaptation, düşük ranklı uyarlama), büyük bir dil modelinin tüm ağırlıklarını değiştirmek yerine yanına küçük ve eğitilebilir matrisler ekleyerek modeli uyarlayan parametre verimli ince ayar yöntemidir. Bu rehber: net tanım, LoRA nasıl çalışır, QLoRA ve varyantlar, adapter mantığı, fine-tuning maliyeti, tam ince ayarla karşılaştırma, Türkiye örnekleri ve sık sorulan sorular.

12 dk

Fine-Tuning (İnce Ayar) Nedir?

Fine-tuning nedir? Fine-tuning (ince ayar), önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini, daha küçük ve göreve özel bir eğitim verisiyle yeniden eğiterek belirli bir davranışa, tona veya alana uyarlama yöntemidir. Bu rehber: net tanım, fine-tuning nasıl çalışır, SFT ve LoRA gibi türleri, eğitim verisi hazırlama, RAG ile farkı, Türkiye ve sektör örnekleri, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.

13 dk

Reinforcement Fine-Tuning (RFT): GRPO, DPO ve Muhakeme Modelleri (2026)

RFT, doğrulanabilir görevlerde muhakemeyi ödüllendirir. GRPO, DPO ve PPO'yu, RAG ile ne zaman birleştireceğinizi ve LoRA merdivenini sahadan anlatıyorum.

DPO, LoRA ve QLoRA: 2026'da Pratik Fine-Tuning Rehberi

2026'nın fine-tuning yığını: base → SFT → DPO. Tercih optimizasyonu, LoRA/QLoRA ve fine-tuning'i ne zaman RAG yerine seçeceğinizi sahadan anlatıyorum.

Küçük Dil Modelleri (SLM) ve Fine-Tuning: 2026'da Maliyet-Etkin Özelleştirmenin Yolu (LoRA, QLoRA, Distillation)

Küçük dil modelleri ve fine-tuning: LoRA, QLoRA ve distillation ile maliyet-etkin özelleştirme. SLM ne zaman büyük API'yi yener, RAG mı FT mi? Sahadan rehber.

14 dk

Sıfırdan AI Engineer Yol Haritası 2026: 12 Ay, 5 Production-Level Proje, $200K+ İş Teklifi

12 ay, 5 production-level proje, GitHub portfolyo + blog stratejisi ile sıfırdan global remote AI Engineer pozisyonuna ulaşmanın somut yol haritası. Karpathy, Raschka, 3Blue1Brown, Andrew Ng kaynak akışı; HuggingFace + LangChain + Anthropic Academy ücretsiz programlar; Türkçe alternatifler; vaka çalışması (14 ay timeline) ve $200K+ teklif almak için mülakat stratejisi.

42 dk

Türkçe Açık Kaynak LLM Manzarası 2026: Trendyol-LLM, Cosmos-Llama, KanarYa, Kumru AI, TÜBİTAK BİLGEM ve T3 AI Baykar

Türkçe açık kaynak LLM ekosisteminin 2026 fotoğrafı: Trendyol-LLM, Cosmos-Llama, KanarYa, Kumru AI, TÜBİTAK BİLGEM yerli model ve T3 AI Baykar savunma modeli. MMLU-TR, TUMLU benchmarkları, lisans, tokenization farkı, VRAM ihtiyacı, self-host gereksinimleri ve hangi modeli hangi use-case için seçmeniz gerektiğine dair detaylı karar rehberi.

38 dk

Stable Diffusion Yerel Kurulum 2026: Sıfırdan Profesyonel Türkçe Derin Rehber

Stable Diffusion yerel (lokal) kurulum için derin teknik rehber: GPU seçimi (NVIDIA, AMD, Apple M-series, Intel Arc), Windows/macOS/Linux platform-spesifik adımlar, 3 ana UI karşılaştırması (Automatic1111 olgun, ComfyUI profesyonel, Forge optimize, Fooocus basit, SD.Next gelişmiş), model dosyaları (SD 1.5, SDXL, SD 3.5, FLUX, Pony Diffusion), VAE setup, sampler (Euler a, DPM++ 2M Karras, UniPC) detaylı açıklama, CFG scale + denoising strength, LoRA + ControlNet + IP-Adapter kurulum, inpainting/outpainting workflow, CivitAI ekosistemi, Dreambooth/LoRA fine-tune, OOM/CUDA/Black image troubleshooting, performance optimization (xFormers, FlashAttention, torch.compile), KVKK self-host security, 25+ pratik tip.

28 dk

FLUX.1 Nedir? 2026 Black Forest Labs Görsel Modeli Türkçe Derin Teknik Rehber

Black Forest Labs'ın FLUX.1 görsel üretim modeli için derin teknik rehber: kurucu ekip hikayesi (eski Stability AI Robin Rombach ekibi), Rectified Flow Transformer mimarisi (DiT + flow matching), 4 variant detayı (Schnell Apache 2.0, Dev non-commercial, Pro API, 1.1 Pro Ultra), eğitim verisi ve metodolojisi, benchmark (insan yüzü, el detay, metin), ComfyUI + Diffusers + Forge kurulum adım adım, ControlNet + LoRA + IP-Adapter Flux için, prompt engineering detayları, T5 vs CLIP text encoder farkı, GGUF quantization (8-bit, 4-bit, NF4), Mistral Le Chat entegrasyonu, 20+ Türk kullanımı use-case, troubleshooting (OOM, NaN, slow), KVKK self-host.

33 dk

Midjourney vs DALL-E vs Stable Diffusion vs Flux 2026: AI Görsel Üretimi Detaylı Karşılaştırma

Dört ana AI görsel üretim modelinin detaylı head-to-head karşılaştırması: Midjourney V7 (estetik şampiyonu), OpenAI DALL-E 3 / GPT-Image (ChatGPT entegre), Stable Diffusion 3.5 / SDXL (açık kaynak), Black Forest Labs FLUX (en yeni foto-gerçekçi). Kalite, fiyat, ticari kullanım hakları, KVKK + Türk hukuk, hız, Türkçe prompt akıcılığı, ControlNet/LoRA ileri özellikler, 12 senaryo bazlı seçim rehberi.

LLM Fine-Tuning: LoRA, QLoRA, DPO ve Modern Hizalama Teknikleri — Kapsamlı Türkçe Rehber 2026

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.

35 dk