Üretken Yapay Zekâ Dünyasında Bilmeniz Gereken Terimler

Kavramları doğru anlamak, doğru kullanmanın ilk adımıdır

Üretken yapay zekâ, sadece yeni teknolojiler geliştirmekle kalmıyor, iş yapış biçimlerini kökten değiştiriyor. Müşteri hizmetlerinden yazılım geliştirmeye, içerik üretiminden ürün tasarımına kadar pek çok alanda dönüşümün merkezinde yer alıyor. Ancak bu dönüşümden etkili bir şekilde faydalanabilmek için, kavramların doğru anlaşılması şart. CBOT olarak, üretken yapay zekâyı konuşurken sıkça karşılaştığımız temel kavramları, güncel terminolojiyle ve iş dünyasının diline uygun şekilde derledik.

Üretken Yapay Zekâ (GenAI)

Verilerdeki örüntüleri öğrenip metin, görsel, ses veya kod üretebilen yapay zekâ türü. Eğitildiği veri setlerinden yola çıkarak özgün ve bağlama uygun içerikler üretir. GenAI, şirketlerin müşteri deneyimini yeniden tanımlamasına, süreçlerini otomatikleştirmesine ve yeni değer alanları yaratmasına imkân tanıyor.

Büyük Dil Modeli (LLM)

“Large Language Model” olarak bilinen bu yapılar, çok büyük metin veri setleri üzerinde eğitilir. Doğal dil anlama ve üretme yetenekleriyle öne çıkar. Sohbet robotları, çeviri, özetleme gibi çok sayıda uygulamanın temelini oluşturur. CBOT’un geliştirdiği GenAI çözümlerinin temel bileşenlerinden biridir.

Halüsinasyon

Modelin doğru gibi görünen ama gerçekte hatalı veya uydurma içerikler üretmesi. Modelin eğitildiği verinin eksikliği veya bağlamı doğru kuramaması bu sorunun başlıca nedenlerindendir. İş süreçlerinde halüsinasyon riski kontrol altına alınmadığında güven kaybı yaratabilir. Bu nedenle CBOT olarak, yanıtlarımızın doğruluğunu sürekli test ediyoruz.

Girdi (Prompt) ve Girdi Mühendisliği (Prompt Engineering)

Modelin nasıl yanıt vereceğini belirleyen yönlendirme metinlerine “prompt” denir. Girdi mühendisliği ise, doğru ve etkili sonuçlar almak için bu girdilerin nasıl yapılandırılacağını planlama sürecidir. Girdi şablonları, zincirleme prompt kullanımı (prompt chaining) ve ince ayarlar (prompt tuning) bu sürecin teknik parçalarıdır.

Geri Alma Destekli Üretim (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, yani RAG, modellerin dış veri kaynaklarına erişerek daha güncel ve doğru yanıtlar üretmesini sağlayan bir yöntemdir. Özellikle kurumsal kullanımda, modele kurum içi bilgilerle destek sağlamak için kritik rol oynar. CBOT’un kurumsal çözümlerinde sıkça kullandığımız bir yaklaşımdır.

Eğitim ve İnferans

Modelin eğitimi (training), geçmiş verilerden öğrenme sürecidir. İnferans ise eğitilen modelin yeni veriler karşısında nasıl yanıt verdiği veya tahminde bulunduğudur. Eğitim süreci yüksek kaynak tüketirken, inferans genellikle gerçek zamanlı çalışır. CBOT olarak bu ayrımı iyi yöneterek hem verimliliği hem de performansı optimize ediyoruz.

Gömme (Embedding)

Verileri sayısal vektörlere dönüştürerek anlamlı şekilde temsil etmeye yarayan yöntemdir. Bu sayede sistem, benzer içerikleri kolayca bulabilir, eşleştirebilir veya önerebilir. Arama motorları ve tavsiye sistemlerinde kritik rol oynar. CBOT’un arama destekli çözümlerinin temel yapı taşlarındandır.

Uzman Karışımı (Mixture of Experts – MoE)

Modelin içinde farklı görevlerde uzmanlaşmış alt modeller (uzmanlar) bulunur. Hangi uzmanın devreye gireceğine bir yönlendirme ağı (gating network) karar verir. Bu sayede hem performans artar hem de kaynak kullanımı verimli hale gelir. Büyük ve karmaşık iş yükleri için oldukça uygundur.

LoRA İnce Ayarı

Low-Rank Adaptation (LoRA), büyük modelleri küçük veri setleriyle hızlı ve verimli bir şekilde özelleştirmeye imkân verir. Modelin tamamını değiştirmek yerine, sadece belirli parçalara düşük dereceli uyarlamalar yapılır. Özellikle kuruma özel yapay zekâ uygulamalarında maliyeti ve süreci ciddi ölçüde iyileştirir.

Difüzyon Modelleri

Özellikle görsel üretim alanında kullanılan bir yapay öğrenme tekniğidir. Rastgele gürültüyle başlayan süreç, her adımda bu gürültüyü temizleyerek özgün ve kaliteli görseller üretir. DALL-E ve Stable Diffusion gibi sistemlerin arkasındaki temel teknolojidir.

Transformer ve Token

Transformer, sıralı verileri işleyebilen ve dikkat (attention) mekanizması sayesinde bağlamı koruyabilen bir sinir ağı yapısıdır. GPT gibi büyük dil modellerinin temelidir. Token ise modelin işlediği en küçük dil birimidir. Temperature parametresi ise modelin yanıtlarının ne kadar yaratıcı ya da tutarlı olacağını belirler.

 

Bu kavramlar, generatif yapay zekâ ile çalışan herkesin gündeminde. Özellikle kurumsal düzeyde bu teknolojiden en iyi şekilde faydalanmak için sadece teknolojiyi değil, dilini de doğru anlamak kritik. CBOT olarak biz, geliştirdiğimiz tüm çözümlerde bu terminolojiye hâkim olmayı, müşterilerimizin yolculuklarını kolaylaştırmak için temel bir sorumluluk olarak görüyoruz.