8 yazı
DPO, LLM'leri insan tercihlerine ayrı ödül modeli ve RL olmadan hizalar. Kayıp sezgisi, beta, tercih verisi, RLHF karşılaştırması, KVKK ve Türkçe örnek.
Alignment nedir? Hizalama (alignment), bir yapay zeka sisteminin hedeflerini, davranışlarını ve çıktılarını insanların gerçek niyeti ve değerleriyle uyumlu hâle getirme çabasıdır. Bu rehber: net tanım, neden önemli, nasıl çalışır (RLHF ve anayasal yapay zeka), değer uyumu, yapay zeka güvenliği, ödül hilesi, Türkiye ve kurumsal örnekler, ilgili kavramlarla karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
RLHF nedir? RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme), bir dil modelinin çıktılarını insanların tercihlerine göre puanlayıp bu tercihleri öğreten bir ödül modeliyle modeli yeniden eğiten hizalama yöntemidir. Bu rehber: net tanım, RLHF nasıl çalışır, SFT ile ödül modeli farkı, DPO karşılaştırması, Türkiye ve sektör örnekleri, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Pekiştirmeli öğrenme nedir? Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), bir ajanın bir çevre içinde deneme-yanılma yoluyla, aldığı ödül ve cezalara göre en iyi davranışı öğrendiği makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu rehber: net tanım, ajan ve çevre, ödül fonksiyonu, nasıl çalışır, Q-learning, derin pekiştirmeli öğrenme, RLHF, gerçek dünya örnekleri, denetimli öğrenmeyle farkı, 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.
2026'nın iki bayrak AI modeli — Anthropic Claude Opus 4.7 ve OpenAI GPT-5 — head-to-head detaylı karşılaştırma. Mimari ve eğitim felsefesi farkları (Constitutional AI vs RLHF), benchmark sonuçları (MMLU, HumanEval, GSM8K, hallucination), Türkçe performans, kod yazma, akıl yürütme, uzun bağlam (1M vs 256K), multimodal, agent / tool use / MCP, maliyet, gecikme, güvenlik ve alignment. Use-case bazlı kazanan analizi.
AI etik ve güvenliğinin felsefi temelinden üretim kontrollerine kapsamlı Türkçe rehber. Sorumlu AI prensipleri (FAT - Fairness, Accountability, Transparency, Privacy, Safety), bias kaynakları ve azaltma, hallucination kontrolü, alignment teknikleri (Constitutional AI, RLHF, RLAIF), prompt injection ve jailbreak savunması, deepfake tespiti, red teaming, EU AI Act + ISO 42001 entegrasyonu, sorumlu AI olgunluk modeli ve 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması.
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.