Kitap 08
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, büyük dil modelleri ve yapay zekâ destekli uygulamalar için temel kavramlar.
İçindekiler
- 01AGIYapay Genel Zekâ1AGI (yapay genel zekâ), yalnızca dar bir alanda değil, bir insanın yapabildiği her zihinsel işi öğrenip yapabilecek varsayımsal bir yapay zekâ sistemidir.
- 02Anlamsal Arama2Anlamsal arama, sonuçları birebir anahtar kelimelere değil anlama göre, genellikle sorgu ve belge embedding'lerini karşılaştırarak bulan arama tekniğidir.
- 03Aşırı Öğrenme3Aşırı öğrenme, bir modelin eğitim verisini gürültüsüyle birlikte fazla yakından öğrenip yeni, görülmemiş verilerde kötü performans göstermesidir.
- 04Attention MekanizmasıDikkat Mekanizması4Attention mekanizması, modelin her token için girdinin hangi bölümlerinin en önemli olduğuna karar verip onlara odaklanmasını sağlayan sinir ağı tekniğidir.
- 05Bağlam Penceresi5Bağlam penceresi, bir LLM'nin prompt, konuşma geçmişi ve kendi yanıtı dahil aynı anda dikkate alabildiği, token cinsinden en fazla metin miktarıdır.
- 06Bilgisayarlı Görü6Bilgisayarlı görü, bilgisayarların nesneleri tanıma, metin okuma ya da yüz algılama gibi işlerle görüntü ve videoyu yorumlamasını sağlayan yapay zekâ alanıdır.
- 07Chain-of-ThoughtDüşünce Zinciri Yönlendirmesi7Chain-of-thought prompting, bir LLM'den nihai yanıttan önce ara adımlarla akıl yürütmesini isteyen ve karmaşık görevlerde doğruluğu artıran bir tekniktir.
- 08ChatbotSohbet Botu8Chatbot, insanlarla yazılı ya da sesli sohbet edip soruları yanıtlayan veya işlere yardım eden, senaryolu kurallarla ya da dil modeliyle çalışan programdır.
- 09Chunking9Chunking, uzun belgeleri embedding'e çevrilip saklanmadan önce küçük parçalara böler; böylece bir RAG sistemi yalnızca ilgili kısımları bulup modele iletebilir.
- 10Context Engineering10Context engineering, işi güvenilir biçimde yapabilsin diye LLM'in her çağrıda ne gördüğünü (talimatlar, belgeler, araç sonuçları, geçmiş) seçme pratiğidir.
- 11Çok Modlu Yapay Zekâ11Çok modlu yapay zekâ, metin, görüntü, ses ve video gibi birden çok veri türünü tek bir modelde anlayabilen veya üretebilen yapay zekâdır.
- 12Denetimli Öğrenme12Denetimli öğrenme, modelin etiketli örneklerden, yani doğru cevaplarla eşleştirilmiş girdilerden öğrenip yeni veride çıktı tahmin ettiği makine öğrenmesidir.
- 13Denetimsiz Öğrenme13Denetimsiz öğrenme, bir modelin doğru cevaplar verilmeden etiketsiz verilerdeki örüntüleri, grupları veya yapıyı bulduğu makine öğrenmesidir.
- 14Derin Öğrenme14Derin öğrenme, görüntü ve metin gibi ham verilerden karmaşık örüntüleri öğrenmek için çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir.
- 15Difüzyon Modeli15Difüzyon modeli, rastgele gürültüden başlayıp onu adım adım temizleyerek görüntü, ses ya da video üreten bir üretken yapay zekâ modelidir.
- 16Doğal Dil İşleme16Doğal dil işleme, bilgisayarlara insan dilini metin ya da konuşma biçiminde okumayı, anlamayı ve üretmeyi öğreten yapay zekâ alanıdır.
- 17Eğitim Verisi17Eğitim verisi, bir makine öğrenmesi modelinin öğrendiği örnekler kümesidir; kalitesi, boyutu ve kapsamı modelin ne kadar iyi çalışacağını büyük ölçüde belirler.
- 18EmbeddingGömme Vektörü18Embedding, metin, görüntü ya da başka verilerin anlamını vektör denen bir sayı listesiyle temsil eden ve benzer öğeleri birbirine yakın konumlandıran yapıdır.
- 19EvalsEvaluations (değerlendirmeler)19Evals, yapay zekâ testleridir: beklenen sonucu ya da puanlama kuralı olan girdilerle her değişiklikten sonra bir modelin ya da prompt'un başarısını ölçer.
- 20Few-Shot LearningAz Örnekle Öğrenme20Few-shot learning, bir yapay zekâ modelinin yalnızca birkaç örnekle, çoğunlukla prompt'a birkaç örnek girdi ve çıktı koyarak bir görevi yapmasını sağlamaktır.
- 21Fine-tuningİnce Ayar21Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir makine öğrenmesi modelini tek bir göreve uyarlamak için daha küçük ve özel bir veri kümesiyle ek olarak eğitme sürecidir.
- 22Geri Yayılım22Geri yayılım (backpropagation), her ağırlığın hataya katkısını ölçüp her ağırlığı hatayı azaltan yönde biraz ayarlayarak sinir ağlarını eğiten algoritmadır.
- 23GPTÜretken Ön Eğitimli Transformer23GPT (Generative Pre-trained Transformer), bir sonraki token'ı tahmin ederek metin üreten, OpenAI'a ait bir büyük dil modeli ailesidir.
- 24Gradyan İnişi24Gradyan inişi, makine öğrenmesi modellerinin parametrelerini hatayı azaltan yönde tekrar tekrar hafifçe iterek modelleri eğiten bir optimizasyon algoritmasıdır.
- 25Halüsinasyon25Halüsinasyon, bir LLM gibi yapay zekâ modelinin kendinden emin bir şekilde kulağa makul gelen ama yanlış, uydurma ya da kaynaksız bilgi üretmesidir.
- 26InferenceÇıkarım26Inference, eğitilmiş bir makine öğrenmesi modelinin, öğrendiklerini değiştirmeden yeni verilerden tahmin ya da çıktı üretmek için kullanıldığı aşamadır.
- 27Kosinüs Benzerliği27Kosinüs benzerliği, iki vektörün benzerliğini aralarındaki açıyla, -1 ile 1 arasında ölçer; semantik aramada embedding'leri karşılaştırmanın olağan yoludur.
- 28LLMBüyük Dil Modeli28LLM, çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş ve bir sonraki en olası metin parçasını tekrar tekrar tahmin ederek dil üreten bir makine öğrenmesi modelidir.
- 29LoRALow-Rank Adaptation (düşük ranklı uyarlama)29LoRA, büyük modellere ucuzca ince ayar yapma yöntemidir: ağırlıklar dondurulur, yalnızca eklenen küçük matrisler eğitilir; yeni beceri birkaç megabayta sığar.
- 30Makine Öğrenmesi30Makine öğrenmesi, bilgisayarların elle yazılmış kurallar yerine verilerdeki örüntüleri öğrenerek tahmin yaptığı bir yapay zekâ dalıdır.
- 31Mixture of ExpertsMoE31Mixture of experts (MoE), her girdiyi çok sayıda küçük uzman ağdan yalnızca birkaçına gönderen sinir ağı tasarımıdır; devasa bir model çok daha ucuza çalışır.
- 32Model Context Protocol32Model Context Protocol, yapay zekâ uygulamalarının dış araçlara, veri kaynaklarına ve prompt'lara ortak bir arayüzle bağlanmasını tanımlayan açık standarttır.
- 33Model Parametreleri33Model parametreleri, bir makine öğrenmesi modelinin eğitimde öğrendiği ve girdileri çıktılara dönüştürmek için kullandığı ağırlık ve sapma gibi iç sayılardır.
- 34Pekiştirmeli Öğrenme34Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın iyi eylemler için ödül kazanarak deneme yanılmayla karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenmesi türüdür.
- 35Prompt35Prompt, bir LLM gibi bir yapay zekâ modeline hangi görevi yapmasını ve nasıl bir yanıt istediğinizi söylemek için verdiğiniz girdi metni ya da yönergelerdir.
- 36Prompt Mühendisliği36Prompt mühendisliği, yapay zekâ modelinin doğru, tutarlı ve kullanışlı çıktı üretmesi için verilen yönergeleri tasarlama, test etme ve iyileştirme pratiğidir.
- 37QuantizationNicemleme37Quantization, parametreleri 16 yerine 8 ya da 4 gibi daha az bitle saklayarak bir yapay zekâ modelini küçülten, inference'ı hızlandırıp ucuzlatan tekniktir.
- 38RAGRetrieval-Augmented Generation (Getirmeyle Zenginleştirilmiş Üretim)38RAG, bir LLM'in soru anında getirilen ilgili belgelere dayanarak yanıt vermesini sağlayan ve yanıtları güncel, özel verilere dayandıran bir tekniktir.
- 39Reasoning ModelAkıl Yürüten Model39Reasoning model, yanıt vermeden önce problemi adım adım çözmek üzere eğitilmiş, zor işlerde daha iyi sonuç için ek hesaplama harcayan bir dil modelidir.
- 40RLHFİnsan Geri Bildirimiyle Pekiştirmeli Öğrenme40RLHF (insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme), dil modelini insanların yanıtlara dair yargılarıyla daha yardımcı ve güvenli kılan eğitim yöntemidir.
- 41System PromptSistem İstemi41System prompt, uygulamanın sohbet başlamadan önce dil modeline verdiği talimatlardır; modelin rolünü, kurallarını, üslubunu ve kullanacağı bilgileri belirler.
- 42TemperatureSıcaklık Parametresi42Temperature, bir LLM'nin çıktısının ne kadar rastgele olacağını belirleyen ayardır: düşükken odaklı ve öngörülebilir, yüksekken daha çeşitli ve yaratıcıdır.
- 43Token43Token, bir LLM'nin okuduğu ve ürettiği temel metin birimidir; genellikle bir sözcük, sözcük parçası ya da noktalama işaretidir ve sayısal bir kimliğe eşlenir.
- 44Tool CallingAraç Çağırma44Tool calling, modelin uygulamadan yapılandırılmış argümanlarla belirli bir fonksiyonu çalıştırmasını istediği ve sonucu yanıtında kullandığı LLM özelliğidir.
- 45Transformer45Transformer, bir dizideki her token'ın diğerleriyle ilişkisini attention ile tartan ve çoğu modern LLM'e güç veren bir sinir ağı mimarisidir.
- 46Üretken Yapay Zekâ46Üretken yapay zekâ, mevcut verilerden öğrenilen örüntülere dayanarak metin, görüntü, kod ya da ses gibi yeni içerik oluşturan yapay zekâdır.
- 47Vektör Veritabanı47Vektör veritabanı, embedding'leri saklayıp bir sorguya en benzer vektörleri hızla bulmak için tasarlanmış, anlamsal arama ve RAG'in dayandığı veritabanıdır.
- 48Vibe Coding48Vibe coding, istediğinizi bir yapay zekâya anlatıp yazdığı kodu kabul ederek ve sonucu çoğunlukla çalışıyor görünmesine göre değerlendirerek yazılım yapmaktır.
- 49Yapay Sinir Ağı49Yapay sinir ağı, bağlantılı yapay nöron katmanlarından oluşan ve sayısal ağırlıkları ayarlayarak verilerden örüntü öğrenen bir makine öğrenmesi modelidir.
- 50Yapay ZekâAI50Yapay zekâ (AI), normalde insan zekâsı gerektiren işleri yapabilen sistemler kuran bilgisayar bilimi alanıdır.
- 51Yapay Zekâ Ajanı51Yapay zekâ ajanı, hangi araçları çağıracağına karar verip sonuçları gözlemleyerek çok adımlı görevleri planlayan ve yürüten, LLM kullanan bir sistemdir.
- 52Yapay Zekâ Hizalaması52Yapay zekâ hizalaması, yapay zekânın tasarımcılarının amaçladığı hedef ve değerlere uyup yardımsever, dürüst ve güvenli davranmasını sağlama alanıdır.