GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 2.0 arasında nasıl seçim yapmalı?

Claude 3.5 Sonnet: kod yazma ve uzun-form analitik düşünme açısından lider. Artifacts özelliği Claude.ai üzerinde harika. Türkçe nuance'ı en iyi yakalayan model bence. Maliyet GPT-4o ile yakın.

Gemini 2.0: 2M token context window ile devasa belge analizleri için açık ara lider. Multimodal (görüntü+ses+kod) en olgun. Google ekosistemine bağımlısınız (Vertex AI / AI Studio).

Maliyet kritikse: GPT-4o-mini ($0.15/$0.60) veya Claude 3.5 Haiku ($0.80/$4.00) tercih edilebilir. Çoğu kullanım için bunlar yeterli.

Hız önemliyse Groq üzerinden Llama 3.3 70B çalıştırın, latency 10-20x daha düşük.

Function calling kalitesi çok değişkenlik gösteriyor; GPT-4o lider, ardından Claude, sonra Gemini. Karmaşık agentic workflow için bu çok önemli.

Pratik tavsiye: hangi modelin daha iyi olduğunu test etmek için kendi datasetinizle 50 örnekten oluşan bir eval suite oluşturup üçünde de aynı promptu çalıştırın. Subjective karar yerine objective karşılaştırma yapın.

Türkiye'de KVKK uyumluluğu önemliyse Azure OpenAI (Avrupa region) veya AWS Bedrock (eu-central-1) tercih edilmeli. Direkt API kullanımı veri lokasyonu garantisi vermez.

Vendor lock-in'den kaçınmak için LiteLLM veya OpenRouter gibi abstraksiyon katmanları kullanın; model değişimi tek satırla yapılabilir.

Reasoning ağırlıklı görevler için o1 (OpenAI) veya o3-mini test edilmeli; basit görevlerde overkill ama matematik/kod debug'ında dramatik fark yapıyor.

Çağrı merkezi otomasyonunda Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Çağrı merkezi otomasyonunda kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Cevap teşekkürler ama bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Akademik araştırmamda bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: maliyeti yarıya düşürdük.

Hukuk teknolojisi projemizde audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Hemen denemek isteyenler için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Karşılaştırma için evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Sağlık verisi ile çalışırken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Latency optimize etmek için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Acaba documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Üretim hattı veri analizinde Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Akademik araştırmamda vLLM ile inference 4x hızlandı.

Türkiye'deki kurumsal projelerde yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Vector DB seçerken her güncellemede regression test çalıştırın.

Hızlı bir Google araması yaparsanız Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Karşılaştırma için vLLM ile inference 4x hızlandı.

Yeni başlayanlar için Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Hugging Face documentation'ında Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Latency optimize etmek için Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

İleri seviye kullanım için MLflow ile experiment tracking şart.

Türkiye'deki kurumsal projelerde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Vector DB seçerken bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Ek olarak şunu eklemek isterim: Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Maliyet açısından düşünüldüğünde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.