-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
ChatGPT gibi büyük dil modellerinin arkasında hangi teknoloji var? Veriden eğitime, Transformer mimarisinden parametrelere kadar bu sistemlerin nasıl çalıştığını keşfedin.
2 hafta önce
Context Engineering, yapay zekâ modellerine yalnızca iyi bir prompt vermek yerine doğru bilgiyi doğru zamanda seçip sunarak LLM ve AI Agent performansını artırmayı amaçlayan kapsamlı bir yaklaşımdır.
3 hafta önce
Mixture of Experts (MoE), büyük yapay zekâ modellerinde yalnızca gerekli Expert'leri etkinleştirerek model kapasitesini artırmayı ve hesaplama maliyetini daha verimli yönetmeyi amaçlayan mimaridir.
3 hafta önce
KV Cache, büyük dil modellerinin önceki attention hesaplamalarını yeniden kullanarak inference sürecini daha hızlı ve verimli hâle getirmesini sağlayan temel optimizasyon tekniklerinden biridir.
3 hafta önce
Speculative Decoding, küçük bir yapay zekâ modelinin olası token'ları önceden tahmin etmesi ve büyük modelin bu tahminleri doğrulaması sayesinde LLM'lerin daha hızlı yanıt üretmesini sağlayan önemli bir inference optimizasyon tekniğidir.
3 hafta önce
Continuous Batching, farklı zamanlarda gelen kullanıcı isteklerini GPU üzerinde dinamik olarak birleştirerek büyük dil modellerinin aynı donanımla çok daha fazla kullanıcıya verimli şekilde hizmet vermesini sağlayan önemli bir inference optimizasyon tekniğidir.
3 hafta önce
Inference Engine, büyük dil modellerinin kullanıcı isteklerine hızlı ve verimli şekilde yanıt vermesini sağlayan kritik yazılım katmanıdır. Peki bu motorlar GPU belleğini, istekleri ve token üretimini nasıl yönetiyor?
3 hafta önce
AI Evals, yapay zekâ modellerinin doğruluk, muhakeme, güvenlik ve gerçek dünya performansını sistematik olarak ölçmeyi sağlar. Peki büyük dil modellerinin başarısı hangi testlerle belirleniyor?
3 hafta önce
LoRA, milyarlarca parametreyi yeniden eğitmek yerine küçük adaptasyon katmanlarını optimize ederek büyük dil modellerinin daha düşük maliyetle özelleştirilmesini sağlıyor. Peki bu yöntem nasıl çalışıyor ve QLoRA'dan farkı ne?
3 hafta önce
PEFT, büyük dil modellerinin tamamını yeniden eğitmeden yalnızca küçük bir parametre bölümünü güncelleyerek daha düşük maliyetle özelleştirilmesini sağlıyor. Peki LoRA ve QLoRA gibi yöntemler bu süreci nasıl değiştiriyor?
3 hafta önce