WHAT'S NEW
Ollama ile Yerel LLM Kurulumu ve Çalıştırma Rehberi (2025)
ACCESSORIES
LoRA ile Verimli LLM Eğitimi: PEFT Rehberi
RLHF Nedir? İnsan Geri Bildirimiyle Yapay Zekayı Hizalama Rehberi
WINDOWS PHONE
LoRA ile Verimli LLM Eğitimi: PEFT Rehberi
LATEST ARTICLES
Ollama ile Yerel LLM Kurulumu ve Çalıştırma Rehberi (2025)
Ollama ile yerel LLM çalıştırma rehberi: donanım seçimi, adım adım kurulum, API entegrasyonu ve 2025 trendleri.
RLHF Nedir? İnsan Geri Bildirimiyle Yapay Zekayı Hizalama Rehberi
RLHF, büyük dil modellerini insan tercihleriyle hizalayan bir makine öğrenmesi tekniğidir. SFT, ödül modeli ve PPO aşamalarıyla nasıl çalıştığını keşfedin.
Transformer Mimarisi Nasıl Çalışır? Kapsamlı Rehber
Transformer mimarisinin nasıl çalıştığını; attention, self-attention, encoder ve decoder bileşenleriyle adım adım anlatan kapsamlı teknik rehber.
Speculative Decoding: LLM Çıkarımını Hızlandıran Teknik
Speculative decoding, hafif bir draft model ile büyük hedef modeli birlikte kullanarak LLM çıkarımını kalite kaybı olmadan hızlandıran bir tekniktir.
Embedding Modelleri ile Anlamsal Arama: Kapsamlı Rehber
Embedding modelleri ve anlamsal arama rehberi: Sentence Transformers, cosine similarity, RAG ve fine-tuning ile modern arama sistemleri kurun.
Yapay Zeka Etiği: Bias, Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik Rehberi
Yapay zeka etiği rehberi: bias, AI adaleti, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkeleriyle sorumlu yapay zeka için kapsamlı bir yol haritası.
Graph Neural Network (GNN) Nedir? Kapsamlı Rehber
Graph Neural Network (GNN) nedir, nasıl çalışır? Message passing ve düğüm embedding'den güncel mimarilere graflar üzerinde derin öğrenme rehberi.
AutoML: Makine Öğrenmesinde Otomasyonun Yükselişi
AutoML, özellik mühendisliğinden model seçimine uzanan adımları otomatikleştirerek makine öğrenmesini hızlandırıyor ve herkes için erişilebilir kılıyor.
MoE (Mixture of Experts): LLM’lerde Seyreklik ve Verimlilik
MoE (Mixture of Experts) mimarisi nasıl çalışır? LLM'lerde seyrek uzman ağlarıyla model ölçeğini büyütüp hesaplama maliyetini sabit tutmayı keşfedin.
Multimodal Modeller: Metin, Görsel ve Sesin Buluşması
Multimodal modeller metin, görsel ve sesi tek bir anlamsal uzayda birleştiriyor. CLIP mimarisinden GPT-4V'ye çalışma prensipleri ve kullanım alanları.
