Bir dil modeli nasıl eğitilir: ön eğitim, ince ayar ve insan geri bildirimi
Dil modeli üç ayrı aşamadan geçerek bugünkü hâline geliyor: önce dili öğreniyor, sonra talimat almayı, en sonunda hangi…
Etiket
#Dil Modelleri
10Haber
Öneri algoritmaları: akışınızda ne göreceğinizi ne belirliyor
Öneri sistemleri “ne istediğinizi” bilmiyor; benzer davranan insanların ne yaptığına bakıyor. İki aşamalı mimari, hangi…
Yapay zekayla kod yazmak: nerede hızlandırıyor, nerede borç bırakıyor
Kod üretmek kolaylaştı, kodu doğrulamak kolaylaşmadı. Modelin iyi olduğu işler ile sessizce hata bıraktığı işler ayrı…
Büyük dil modeli nasıl çalışır: token, parametre ve bağlam penceresi
Bir dil modeli soruyu “anlamıyor”, bir sonraki parçayı tahmin ediyor. Token, parametre, bağlam penceresi ve sıcaklık…
Konuşma tanıma ve otomatik çeviri: alt yazı hataları nereden geliyor
Konuşma tanıma artık sesi harflere değil, doğrudan metne çeviriyor. Gürültü, aksan ve üst üste konuşma neden hâlâ zor…
Yapay zeka görselleri nasıl üretiliyor: gürültüden görüntüye
Görüntü üreten modeller bir resim “çizmiyor”; rastgele gürültüyü adım adım temizliyor. Difüzyonun mantığı, metnin bu…
Yapay zeka neden “halüsinasyon” görür
Model yalan söylemiyor, bilmediğini bilmiyor. Uydurma kaynak, uydurma sayı ve kendinden emin ton aynı mekanizmadan…
Yerel model çalıştırmak: VRAM, niceleme ve gerçekçi beklenti
Kendi bilgisayarınızda dil modeli çalıştırmak için ne kadar bellek gerekir? Parametre sayısından VRAM hesabı, 4-bit…
Yapay zeka ajanları: araç kullanan modeller nerede işe yarıyor, nerede bozuluyor
Ajan, bir dil modelinin yanına araçlar ve bir döngü koymaktan ibaret. Fikir basit, zorluk ise birikerek büyüyen hatada…
RAG nedir: dil modeline kendi belgelerinizi okutmak
Modeli kendi verinizle eğitmek pahalı ve çoğu zaman gereksiz. Soruyla ilgili parçaları bulup isteme eklemek yeterli…