Deniz Altan, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ teknolojileri üzerine çalışan bir teknoloji uzmanıdır.
İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun olan Deniz, yapay zekâ sistemlerinin teknik altyapısı ve gerçek dünyadaki kullanım alanları üzerine çalışmalar yürütmektedir.
Üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri, makine öğrenmesi, AI araçları ve işletmelerde yapay zekâ kullanımı konularına odaklanmaktadır. Deniz, hızla gelişen yapay zekâ ekosistemini teknik doğruluk ve pratik kullanım perspektifiyle ele alan içerikler üretmektedir.
Kaynaklar
Bulut tabanlı yapay zeka yüksek işlem gücü ve ölçeklenebilirlik sunarken, yerel modeller üstün veri gizliliği, çevrimdışı çalışma ve düşük gecikme süresi avantajı sağlar.
İçeriği okuyunYerel yapay zeka modelleri, LM Studio ve Ollama benzeri araçlarla yerel donanımda çalıştırılarak veri gizliliği ve internet bağımsızlığı sağlar.
İçeriği okuyunAçık ve kapalı kaynak yapay zeka modelleri; veri güvenliği, maliyet, ince ayar (fine-tuning) esnekliği ve lisanslama kriterlerine göre analiz edilmektedir.
İçeriği okuyunModel Card, bir yapay zeka modelinin performansını, sınırlılıklarını, etik etkilerini ve eğitim veri setini açıklayan, şeffaflık sağlayan standartlaştırılmış belgedir.
İçeriği okuyunYapay zeka benchmark testleri, LLM ve makine öğrenmesi modellerinin doğruluk, hız ve maliyet performansını MMLU, GSM8K gibi standart metriklerle ölçen objektif değerlendirmelerdir.
İçeriği okuyunDirect Preference Optimization (DPO), büyük dil modellerini (LLM) insan tercihlerine göre hizalamak için RLHF yerine doğrudan tercih verilerini kullanan optimize edilmiş bir fine-tuning yöntemidir.
İçeriği okuyunLoRA (Low-Rank Adaptation), büyük dil modellerinin parametre ağırlıklarını dondurarak daha az bellek ve düşük maliyetle ince ayar (fine-tuning) yapılmasını sağlayan bir yöntemdir.
İçeriği okuyunModel quantization, büyük yapay zeka modellerinin parametre hassasiyetini düşürerek bellek kullanımını azaltan ve işlem hızını artıran bir optimizasyon yöntemidir.
İçeriği okuyunÇekişmeli Üretici Ağlar (GAN), jeneratör ve diskriminatör adlı iki yapay sinir ağının rekabetine dayanan, gerçekçi veri ve görsel üreten bir yapay zeka mimarisidir.
İçeriği okuyunDiffusion modelleri, görsellere aşamalı olarak gürültü ekleyip ardından bu gürültüyü temizleyerek yüksek kaliteli ve özgün görseller üreten yapay zeka mimarileridir.
İçeriği okuyunYapay zekadan tutarlı çıktı almak; sistem talimatları, sıcaklık (temperature) parametresi ve yapılandırılmış girdi şablonları ile deterministik sonuçlar üretme sürecidir.
İçeriği okuyunBüyük dil modellerinde (LLM) metin üretimini denetleyen Top-p ve Top-k parametreleri, yapay zekanın yaratıcılık ve tutarlılık dengesini belirleyen temel ayarlardır.
İçeriği okuyunSon Adım
Web, yazılım, e-ticaret, mobil uygulama, entegrasyon, SEO veya GEO ihtiyacınızı net bir kapsama dönüştürelim.
