Multi-modal LLM’ler sadece yazıyı değil, görselleri ve sesleri de anlayıp işleyebilir. Gerçek anlamda çok yönlü yapay zeka burada başlıyor.#MultimodalLLM #YapayZeka #LLM

Top-p sampling, LLM’in en olasılıklı kelimelerin toplamı belli bir eşiği aşana kadar seçim yapmasına olanak tanır. Daha kontrollü yaratıcılık sağlar.#TopPSampling #LLM #YapayZeka

Top-k sampling, LLM’in en olasılıklı ‘k’ cevaptan rastgele seçim yapmasını sağlar. Bu sayede yanıtlar hem anlamlı hem çeşitli olur.#TopKSampling #LLM #YapayZeka #AI #MetinÜretimi

BPE, sık geçen karakter çiftlerini birleştirerek kelimeleri verimli şekilde tokenlara böler. LLM’ler böylece daha az veriyle daha çok anlam çıkarır.#BPE #Tokenization #LLM #YapayZeka #AI

#PositionalEncoding #Transformer #LLM #YapayZeka #AI

#GradientDescent #LLM #ÖğrenmeAlgoritması #YapayZeka #AI

RAG, LLM’in belleğinde olmayan bilgileri harici kaynaklardan çekip, doğru ve güncel cevaplar üretmesini sağlar.#RAG #BilgiÇekme #LLM #YapayZeka #AI

Chain of Thought, LLM’lerin karmaşık soruları çözmek için düşünce adımlarını açıkça yazmasını sağlar. Bu sayede daha doğru cevaplar üretir.#ChainOfThought #LLM #YapayZeka

Her LLM’in işleyebileceği belirli sayıda token sınırı vardır. Bu sınır aşıldığında model ya eskiyi unutur ya da yeni veriyi reddeder.#TokenLimit #LLMKapasitesi #YapayZeka

Beam search, LLM’lerin birden fazla olası cevabı değerlendirip en anlamlı olanı seçmesini sağlar. Bu, yanıtların kalitesini artırır.#BeamSearch #LLM #AI #YapayZeka #DoğalDilİşleme

Python eğitimimize linkten ulaşabilirsiniz : https://t.co/9ZSg7CKYqm

Transfer learning, bir modelin önceki öğrenimlerinden elde ettiği bilgiyi yeni görevlerde kullanmasını sağlar. Bu, LLM'leri hızlı ve etkili kılar. #TransferLearning #LLM #AI #YapayZeka #MakineÖğrenmesi

Model distillation, büyük bir dil modelinin bilgisini daha küçük bir modele aktararak hafif ama yetenekli yapay zeka sistemleri geliştirmemizi sağlar.#ModelDistillation #KnowledgeTransfer #TinyML

Attention head pruning, dil modellerindeki gereksiz dikkat başlıklarını kaldırarak modelin hızını artırır, performans kaybı olmadan verimliliği optimize eder.#AttentionPruning #ModelCompression #EfficientAI

RLHF yani Reinforcement Learning from Human Feedback, dil modellerini insan geri bildirimiyle optimize ederek daha güvenli ve faydalı çıktılar üretmesini sağlar.#RLHF #AIAlignment #HumanInTheLoop

LoRA yani Low-Rank Adaptation, büyük dil modellerini daha az veri ve hesaplama gücüyle ince ayar yapmanıza olanak tanır; böylece verimli transfer öğrenme sağlanır.#LoRA #TransferLearning #LLMOptimization

LLM’ler, sadece birkaç örnekle yeni bir görevi anlayabilir. Bu yetenek ‘few-shot learning’ olarak adlandırılır ve modeli çok daha esnek kılar.#FewShotLearning #LLM #AI #YapayZeka #MachineLearning

LLM’ler bazen gerçek dışı bilgiler üretir. Bu hataya 'hallucination' denir. Güvenilir sonuçlar için dikkatli kontrol şart!

Embedding, kelimeleri vektörlere dönüştürerek LLM’lerin anlam ilişkilerini sayısal olarak işlemesini sağlar. Yapay zekanın dili 'anlaması' bu temele dayanır.

Fine-tuning, LLM'leri belirli bir görev veya konuya göre özelleştirir. Verilerle eğitildiğinde, daha doğru ve verimli sonuçlar elde edilir.