8 yazı
“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.
Fine-tuning davranışı öğretir, RAG bilgiyi getirir. LoRA/QLoRA adaptörleri, RFT ve küçük dil modelleriyle 'Prompt → RAG → Fine-tune → Distill' karar çerçevesi.
Fine-tuning davranışı şekillendirir, RAG bilgiyi taşır. 2026'nın doğru sırası: önce prompt, sonra RAG, sonra LoRA/QLoRA, en son distilasyon. Sahadan karar rehberi.
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? 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.
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 ve fine-tuning: LoRA, QLoRA ve distillation ile maliyet-etkin özelleştirme. SLM ne zaman büyük API'yi yener, RAG mı FT mi? Sahadan rehber.
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.