Türkçe için en iyi açık kaynak LLM hangisi (Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral)?

Qwen 2.5 (Alibaba): 72B varyantı Türkçe dahil 29+ dilde iyi performans. Çince ve İngilizce'de Llama'dan daha iyi puanlar alıyor. Apache 2.0 lisansı ile ticari kullanım serbest.

Mistral 7B / Mixtral 8x22B: hızlı inference, sade mimari. Türkçe kalitesi orta, ama LoRA fine-tune ile çok iyi olur. MoE mimarisi 8x22B'de inference cost'unu düşürür.

Türkçe için spesifik: Cosmos LLaMa, KanarYa, Turkcell'in Trendyol-LLM 7B Chat. Bunlar Llama 3 üzerinde fine-tune edilmiş.

Çağrı merkezi otomasyonunda ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Yarı-açık alternatif: Cohere Command R+ — Türkçe çok güçlü, lisansı CC-BY-NC (ticari kullanım için ayrı lisans).

Eğer fine-tune planınız varsa: Unsloth kütüphanesi ile Colab Free üzerinde bile 7B modelleri fine-tune edebilirsiniz.

Karar matrisi: küçük GPU bütçesi → Llama 3.1 8B (10GB VRAM). Orta → Qwen 2.5 32B (40GB). Büyük → Llama 3.1 70B veya Qwen 2.5 72B (140GB+).

Bir blog yazısında detaylı karşılaştırma var: sukruyusufkaya.com/blog/turkce-llm-benchmark — Türkçe görevlerde Qwen 2.5 32B en yüksek puanı aldı.

vLLM ile serving çok hızlı. Önceki TGI'den 2-3x daha iyi throughput.

Acaba Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Akademik araştırmamda Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Karşılaştırma için open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Çağrı merkezi otomasyonunda ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Benim deneyimime göre yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Ekibe yeni katılan biri olarak üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Vector DB seçerken Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Latency optimize etmek için şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Üretim hattı veri analizinde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

RAG mimarisi tasarlarken DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Hemen denemek isteyenler için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

İlk denememde Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Benim deneyimime göre production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

RAG mimarisi tasarlarken şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Benim deneyimime göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

GitHub'da güzel bir repo buldum: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Üretim hattı veri analizinde bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Kaggle yarışmalarında compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Bence open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Cevap teşekkürler ama team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Yeni başlayanlar için ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Vector DB seçerken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Çağrı merkezi otomasyonunda compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Kaggle yarışmalarında open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Hızlı bir Google araması yaparsanız iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.