İçeriğe geç
LLM Eğitimleri

LLM Eğitimleri: Büyük Dil Modelleri ile Uygulamalı Programlar

GPT, Claude, Llama, Mistral gibi büyük dil modellerini kurumsal kullanım senaryolarında uygulamalı olarak öğretir.

ÖZET (TL;DR)

Tek cümlelik cevap: LLM eğitimleri — GPT/Claude/Llama gibi büyük dil modellerini kurumsal kullanım senaryolarına entegre etmeyi öğretir; prompt engineering, fine-tuning, evaluation ve LLMOps dahil.

  • Model seçimi: GPT-4, Claude, Llama, Mistral arasında karar kriterleri (yetenek × maliyet × veri politikası)
  • Prompt engineering, few-shot, structured output, function calling ile uygulamalı kod yazımı
  • Fine-tuning, RLHF/DPO, evaluation harness'leri ve production'da LLMOps gözlemlenebilirliği

LLM Eğitimleri — Programlar

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi LLM modelleri eğitime dahil?
Eğitimler model-agnostiktir: GPT-4/GPT-4o (OpenAI), Claude Opus/Sonnet (Anthropic), Llama 3.x (Meta) ve Mistral. Her modelin güçlü/zayıf yönlerini, maliyetini ve veri politikasını kıyaslarız. Şirketinizin kısıtlamalarına (örn. veri yurtdışına çıkamaz) göre model önerileri yapılır.
Fine-tuning yapmayı öğretiyor musunuz?
Evet, intermediate ve advanced seviyelerde. OpenAI fine-tuning API, LoRA/QLoRA ile lokal Llama fine-tuning, ve DPO (Direct Preference Optimization) örnekleri ile. Çoğu durumda fine-tuning yerine RAG + prompt engineering tavsiye edilir; eğitimde 'ne zaman fine-tune?' kararını veriyoruz.
Prompt engineering eğitimi yeterli mi yoksa LLM'i daha derin öğrenmek gerekiyor mu?
Ürün veya iş ekibindeyseniz prompt engineering + use-case tasarımı genelde yeterli. Eğer LLM'i production sistemine entegre eden bir geliştiriciyseniz model davranışı, embeddings, tokenization, evaluation ve LLMOps konularını da öğrenmeniz gerekir — bu konular intermediate/advanced programlarda yer alır.
Eğitimde kendi şirketimizin verisini kullanabilir miyiz?
Kurumsal/private programlarda evet — şirketinizin örnek verisi (anonimleştirilmiş) üzerinde lab'lar yapılır. Halka açık programlarda standart dataset'ler kullanılır ama bireysel proje seçiminizde kendi verinizle çalışabilirsiniz. NDA gereken durumlarda eğitim öncesi yasal anlaşma yapılır.
LLM eğitimi sonunda hangi yetkinlikleri kazanacağım?
Beginner: LLM nedir, ne işe yarar, hangi senaryoya uygundur, prompt engineering temelleri. Intermediate: API entegrasyonu, RAG mimarisi, structured output, function calling. Advanced: Fine-tuning, evaluation, agent orchestration, LLMOps (cost, latency, drift, guardrails).