Üretken Yapay Zekâ ve LLM
Üretken Yapay Zekâ ve LLM alanındaki 44 terim — her biri Türkçe-İngilizce tanımlı, ilgili kavramlara bağlı.
En Çok Okunanlar
Tüm Terimler (44)
Adapter Katmanları
Ana modelin içine küçük ek modüller yerleştirerek görev uyarlaması sağlayan parametre verimli yaklaşım.
Alan Uyumlu Fine-Tuning
Modeli hukuk, sağlık, finans gibi belirli alan terminolojisi ve kullanım biçimlerine uyarlama yaklaşımı.
Araç Destekli Üretim
Modelin hesaplama, arama veya dış sistem çağrıları gibi araçları kullanarak daha doğru sonuç üretmesi yaklaşımı.
Atıf Tabanlı Grounding
Üretilen yanıtın dayandığı kaynak parçalarını açık biçimde göstererek güvenilirliği artıran yaklaşım.
Metinden Görüntü Üretimi
Doğal dilde verilen istemlerden yeni görseller sentezleyen üretken model yaklaşımı.
Mixture of Experts
Her girdide modelin yalnızca ilgili uzman alt ağlarını etkinleştirerek ölçek ve verimlilik sağlaması yaklaşımı.
Model Checkpoint
Eğitimin belirli aşamalarında kaydedilen ve daha sonra yeniden kullanılabilen model durumu.
Multimodal Transformer
Metin, görsel, ses veya video gibi farklı veri türlerini ortak attention mimarisi içinde işleyen model tasarımı.
Olgusallık
Üretilen içeriğin gerçek dünya bilgisi, kaynak verisi veya doğrulanabilir gerçeklerle ne kadar uyumlu olduğunu ifade eden kalite boyutu.
Ortaya Çıkan Yetenekler
Model belirli bir ölçeğe ulaştığında beklenmedik biçimde daha güçlü hale gelen görev davranışları.
Otoregresif Çözümleme
Modelin çıktıyı token token, her adımda önceki çıktılara bakarak üretme biçimi.
Ödül Modeli
Model çıktılarının ne kadar tercih edilir olduğunu tahmin ederek hizalama sürecine sinyal sağlayan yardımcı model.
Ölçekleme Yasaları
Model boyutu, veri miktarı ve hesaplama arttıkça performansın nasıl değiştiğini açıklayan gözlemsel kurallar bütünü.
Ön Eğitim
Modelin büyük ölçekli genel veri üzerinde temel örüntüleri öğrenmesini sağlayan ilk eğitim aşaması.
Örnekleme
Modelin öğrendiği dağılımdan yeni çıktı üretirken olasılıksal seçimler yapma süreci.
Paged Attention
KV cache belleğini daha verimli yöneten ve çoklu istek servisinde kaynak kullanımını iyileştiren dikkat yönetimi tekniği.
Parameter Efficient Fine-Tuning
Tüm modeli güncellemeden sınırlı sayıda parametre ile uyarlama yapmayı hedefleyen fine-tuning yaklaşımı.
Prefix Tuning
Modelin iç dikkat yapısını küçük öğrenilebilir ön ek temsilleriyle yönlendiren PEFT tekniği.
Prompt Şablonu
Tekrarlanan görevlerde tutarlı ve yeniden kullanılabilir istem yapısı sağlayan parametreli prompt kalıbı.
Speculative Decoding
Küçük hızlı modelin önerilerini büyük modelle doğrulayarak üretim hızını artıran decoding yaklaşımı.
Stokastik Üretim
Aynı girdiden her seferinde aynı çıktıyı üretmek yerine olasılıksal çeşitlilik içeren üretim biçimi.
System Prompt
Modelin genel davranış sınırlarını, rolünü ve önceliklerini belirleyen üst seviye talimat katmanı.
Sürekli Batchleme
Farklı zamanlarda gelen istekleri dinamik olarak aynı işlem akışına dahil ederek throughput artıran servis yaklaşımı.
Talimat Modeli
Genel dil modelinin görev yönergelerini daha iyi takip edecek biçimde uyarlanmış sürümü.
Temperature Sampling
Çıktı dağılımının keskinliğini ayarlayarak daha kontrollü veya daha yaratıcı üretim sağlayan parametre.
Tensor Paralelliği
Büyük model hesaplarını birden fazla cihaz arasında katman içi olarak bölerek inference ve eğitim ölçekleme sağlayan teknik.
Tokenizer
Metni modelin işleyebileceği token birimlerine dönüştüren temel ara katman.
Transfer Edilebilirlik
Bir modelin ön eğitim sırasında edindiği bilgiyi farklı görevlere ve alanlara taşıyabilme yeteneği.