Showing posts with label Büyük Dil Modelleri. Show all posts
Showing posts with label Büyük Dil Modelleri. Show all posts

Tuesday, June 24, 2025

Sayılarla Büyük Dil Modellerinin İmkan ve Kabiliyetleri: LLM'lerin Mimarisi, Yetenekleri ve Muhakeme Gücü

 

Sayılarla Büyük Dil Modellerinin İmkan ve Kabiliyetleri: LLM'lerin Mimarisi, Yetenekleri ve Muhakeme Gücü 

Merhaba sevgili Murat Karakaya Akademi takipçileri!

Bugün sizlerle son birkaç yılın en dönüştürücü teknolojisi olan Büyük Dil Modelleri (BDM veya İngilizce kısaltmasıyla LLM) üzerine derinlemesine bir yolculuğa çıkacağız. Bu teknoloji, ChatGPT'nin iki ay gibi inanılmaz bir sürede 100 milyon aktif kullanıcıya ulaşmasıyla hayatımıza girdi ve o zamandan beri hem teknoloji dünyasının hem de gündelik hayatımızın merkezine yerleşti. Peki bu modeller nasıl bu kadar akıllı hale geldi? İş ve bilim dünyasını nasıl kökünden değiştiriyorlar? Ve daha da önemlisi, bu gücü nasıl güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanabiliriz?

Bu yazıda, elinizdeki sunumun tüm detaylarını kullanarak bu soruların yanıtlarını arayacağız. Amacımız, yöneticilerden geliştiricilere, akademisyenlerden teknoloji meraklılarına kadar tüm paydaşlara, BDM'lerin potansiyelini ve mimarisini sayılarla ve kanıtlarla ortaya koyarak pratik içgörüler sunmaktır.

Eğer bu konuyu bir de video üzerinden dinlemek isterseniz, sunumun detaylı anlatımını yaptığım YouTube videomuza da göz atmanızı şiddetle tavsiye ederim. 

Hazırsanız, Büyük Dil Modellerinin büyüleyici dünyasına dalalım!

Büyük Dil Modelleri Neden Bu Kadar Önemli? Sayılarla Panoramik Bir Bakış

Bir teknolojinin önemini anlamanın en iyi yollarından biri, yarattığı etkiyi somut verilerle görmektir. BDM'ler söz konusu olduğunda, rakamlar gerçekten de baş döndürücü. Gelin bu "yapay zeka patlamasının" ardındaki çarpıcı kanıtlara birlikte göz atalım.

Tablo 1 ve Tablo 2 olarak referans vereceğimiz veriler, dört ana eksende durumu özetliyor:


  1. İnanılmaz Yayılım Hızı: Reuters'ın bildirdiğine göre ChatGPT, aylık 100 milyon aktif kullanıcıya sadece iki ayda ulaşarak internet tarihindeki "en hızlı büyüyen uygulama" unvanını kazandı. Bu, daha önce Instagram, TikTok gibi fenomenlerin bile yıllarını alan bir başarıydı. Bu durum, BDM tabanlı uygulamaların ne kadar sezgisel ve kitleler tarafından ne kadar hızlı benimsenebilir olduğunu gösteriyor.

  2. Kurumsal Dünyada Derin Entegrasyon: Bu teknoloji sadece son kullanıcılar arasında popüler olmakla kalmadı. McKinsey & Company tarafından 2025 için yapılan küresel bir anket, şimdiden şirketlerin %75'inden fazlasının en az bir iş fonksiyonunda Üretken Yapay Zeka (Generative AI) kullandığını ortaya koyuyor. Pazarlama metinleri oluşturmaktan yazılım kodlamaya, müşteri hizmetlerinden finansal analizlere kadar sayısız alanda BDM'ler aktif olarak değer üretiyor.

  3. Devasa Pazar Büyüklüğü ve Sermaye Akışı: Rakamlar, bu alanın ekonomik potansiyelini de gözler önüne seriyor. Grand View Research'e göre, Üretken Yapay Zeka pazarının 2024'te 17.109 milyar dolarlık bir değere ulaşması ve 2030'a kadar yıllık yaklaşık %30'luk bileşik büyüme oranıyla (YBBO) büyümesi bekleniyor. Bu potansiyelin farkında olan yatırımcılar da boş durmuyor. CB Insights verilerine göre, 2024 yılında risk sermayesi (VC) fonlarının %37'si gibi dikkat çekici bir oranı doğrudan yapay zeka girişimlerine aktarıldı. Bu, inovasyonun ve yeni BDM tabanlı çözümlerin artarak devam edeceğinin en net göstergesi.

  4. Bilimsel Üretkenlikte Çığır Açan Etki: BDM'lerin en heyecan verici etkilerinden biri de bilim dünyasında yaşanıyor. arXiv'de yayınlanan ve 67.9 milyon makaleyi analiz eden bir çalışma, yapay zeka araçlarını kullanan araştırmacıların %67 daha fazla yayın yaptığını ve tam 3.16 kat daha fazla atıf aldığını bulguladı. Bu, BDM'lerin sadece mevcut bilgiyi özetlemekle kalmayıp, hipotez geliştirmeden veri analizine kadar bilimsel keşif sürecini hızlandıran bir katalizör olduğunu kanıtlıyor.

Özetle: Karşımızdaki tablo, BDM'lerin geçici bir heves olmadığını; aksine, internetin icadı veya mobil devrim gibi temel bir teknolojik dönüşüm olduğunu net bir şekilde ortaya koyuyor.


LLM'lerin Mimarisi, Yetenekleri ve Muhakeme Gücü: Nasıl Bu Kadar Akıllandılar?

Peki, bu modellerin bu kadar etkileyici yeteneklere ulaşmasının ardında ne yatıyor? Cevap, son yıllarda mimarilerinde yaşanan devrimsel sıçramalarda gizli. 

Mimari Sıçramalar ve Temel Kavramlar

Eskiden dil modelleri daha basit ve kural tabanlıyken, 2017'de tanıtılan Transformer Mimarisi her şeyi değiştirdi. Ancak asıl "akıllanma" süreci, bu temel mimari üzerine inşa edilen yenilikçi katmanlarla gerçekleşti.


Tablo 3'e baktığımızda, günümüzün en güçlü modellerinin (GPT-4.1, Llama 4 Scout, Gemini 1.5 Pro, GPT-4o) ortak bazı mimari özelliklere sahip olduğunu görüyoruz:

  • Spars Mixture-of-Experts (MoE): Bu, belki de en önemli mimari yenilik. Geleneksel bir model, bir görevi çözmek için devasa ve tek parça bir sinir ağı kullanır. MoE ise bu yaklaşımı değiştirir. Modeli, her biri belirli konularda uzmanlaşmış daha küçük "uzman" (expert) ağlara böler. Bir "yönlendirici" (router) katmanı, gelen veriyi analiz eder ve görevi en iyi çözeceğine inandığı uzman veya uzmanlara yönlendirir.

    • Nasıl Uygulanır? Bu mimari, modelleri hem eğitirken hem de çalıştırırken çok daha verimli hale getirir. Tüm devasa ağı çalıştırmak yerine sadece ilgili uzmanları aktive ederek hesaplama maliyetini düşürür. Örneğin, GPT-4.1'in yaklaşık 16 uzmana sahip olduğu belirtiliyor. Bu, modelin hem daha hızlı hem de daha yetenekli olmasını sağlar. Sunumumuzdaki Şekil 5, standart bir Transformer bloğu ile MoE bloğu arasındaki farkı görsel olarak harika bir şekilde anlatmaktadır. Şekillerde, MoE mimarisindeki "Router" katmanının gelen görevi nasıl farklı uzmanlara dağıttığını görebilirsiniz.

https://www.dailydoseofds.com/p/transformer-vs-mixtureof-experts-in-llms/
  • Çoklu Mod (Multimodality): İlk dil modelleri sadece metin anlıyor ve üretiyordu. Tablo 3'teki modern modeller ise metin, görsel, ses ve hatta video gibi birden çok veri türünü aynı anda işleyebiliyor. Örneğin, Gemini 1.5 Pro'nun video dahil çoklu mod desteği sunması, ona bir film fragmanı izletip özetini istemenizi veya bir grafik tasarımın kodunu yazdırmanızı mümkün kılıyor.

  • Devasa Bağlam Penceresi (Context Window): Bağlam penceresi, bir modelin tek seferde ne kadar bilgiyi hafızasında tutabildiğini belirtir. İlk modeller birkaç sayfalık metni zor hatırlarken, Meta'nın Llama 4 Scout modelinin 10 milyon token'lık bağlam penceresi, neredeyse bir kütüphaneyi aynı anda analiz edebilmesi anlamına gelir. Bu, modelin çok uzun belgelerdeki veya karmaşık kod tabanlarındaki bağlantıları kurabilmesi, tutarlılığı koruyabilmesi ve derinlemesine muhakeme yapabilmesi için kritik bir yetenektir.

Muhakemenin Sınırları: En Yeni "Reasoning" Modelleri ve Ortak Başarı Formülleri

BDM'ler sadece bilgi depolamakla kalmıyor, aynı zamanda karmaşık problemler üzerinde "akıl yürütebiliyor".  Tablo 4, bu alandaki en yeni modeller olan OpenAI o3 ve DeepSeek R1 gibi sistemlerin kullandığı ortak teknikleri listeliyor.

Bu modellerin başarısının ardındaki ortak paydalar şunlardır:

  • MoE + Retrieval (Getirme): Yukarıda bahsettiğimiz MoE mimarisi, genellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) olarak bilinen bir teknikle birleştirilir. RAG, modelin bir soruya cevap vermeden önce kendi iç bilgisinin dışına çıkıp güncel ve güvenilir veritabanlarından veya belgelerden ilgili bilgiyi "getirmesini" (retrieve) sağlar. Böylece model, hem daha doğru ve güncel cevaplar verir hem de "halüsinasyon" olarak bilinen bilgi uydurma eğilimini azaltır.

  • Zincirleme Düşünce (Chain-of-Thought - CoT) ve Plan-and-Execute: Bu, modelin bir soruyu yanıtlarken düşünme sürecini adım adım açıklamasıdır. Model, karmaşık bir problemi daha küçük, yönetilebilir adımlara böler. "Plan-and-Execute" ise bu tekniği bir adım ileri taşır: Model önce bir çözüm planı oluşturur, sonra bu planı adım adım uygular ve her adımda kendini kontrol eder. Bu, özellikle matematik ve kodlama gibi çok adımlı mantık gerektiren görevlerde başarıyı artırır.

  • Emniyet Katmanı (Guard-Rail): Bu güçlü modellerin sorumlu bir şekilde kullanılması hayati önem taşır. "Guard-Rail" olarak adlandırılan emniyet katmanları, modelin zararlı, etik dışı veya tehlikeli içerikler üretmesini engellemek için tasarlanmış filtreler ve kontrol mekanizmalarıdır.

Pratik İpucu: Kendi projelerinizde bir BDM kullanacaksanız, sadece modelin gücüne değil, bu gelişmiş muhakeme ve güvenlik tekniklerini destekleyip desteklemediğine de bakın. Özellikle kurumsal bir çözüm geliştiriyorsanız, RAG ve Guard-Rail yetenekleri olmazsa olmazdır.


Sayılarla Büyük Dil Modellerinin Gücü: Başarım Testleri ve IQ Metaforu

Modellerin mimarisini anladık, peki performanslarını nasıl objektif olarak ölçebiliriz? Bu noktada devreye benchmark yani başarım testleri giriyor.

MMLU Benchmark'ı Nedir?

Sunumumuzun 13. sayfası, sektördeki en saygın testlerden biri olan MMLU (Massive Multitask Language Understanding) hakkında bize detaylı bilgi veriyor.

  • Tanım: 2021'de OpenAI tarafından tanıtılan MMLU, dil modellerinin genel bilgi ve akıl yürütme becerilerini ölçen kapsamlı bir testtir.
  • Kapsam: STEM (bilim, teknoloji, mühendislik, matematik), sosyal bilimler, beşeri bilimler ve hukuk gibi profesyonel konular dahil olmak üzere toplam 57 farklı alanı kapsar. Sorular, ortaokul seviyesinden lisansüstü uzmanlık seviyesine kadar geniş bir yelpazede yer alır.
  • Amaç: Modelin sadece ezberlenmiş bilgiyi değil, farklı disiplinlerdeki bilgisini kullanarak muhakeme yapma ve problem çözme yeteneğini test etmektir.
  • İnsn Performansı: Bu testte, alanında uzman bir insanın ortalama başarımının yaklaşık %89 olduğu kabul edilir. Bu, modellerin performansını karşılaştırmak için bize önemli bir referans noktası sunar.

Muhakeme Gücünün Karşılaştırması

Şekil 6 Artificial Analysis Intelligence Index grafiği, güncel modellerin bu zorlu testlerdeki performansını gözler önüne seriyor. Grafikte, GPQA Diamond ve AIME gibi insanüstü düzeyde zor kabul edilen yarışma sorularını içeren testlerde, OpenAI'nin o3 ve xAI'nin Grok 3 gibi modellerinin skorlarının, uzman-insan bandının üst sınırına dayandığını veya geçtiğini görüyoruz. Bu, yapay zekanın en karmaşık entelektüel görevlerde bile insanlarla rekabet edebilir hale geldiğinin bir kanıtıdır.



Bir IQ Metaforu: Yapay Zeka Ne Kadar "Zeki"?

Modellerin bu başarım skorlarını daha anlaşılır kılmak için ilginç bir metafor kullanılıyor: IQ testiLifearchitect web sitesinde sunulan analiz, bu konuda çarpıcı bir perspektif sunuyor. Bu analize göre, ortalama bir insanın MMLU'daki %34'lük performansı kabaca 100 IQ puanına denk kabul ediliyor. Bu doğrusal ölçeklendirme kullanıldığında, günümüzün en iyi modellerinin "tahmini" IQ skorları dudak uçuklatıyor:

  • GPT-4.1 → IQ ≈ 260
  • Gemini 2.5 Pro → IQ ≈ 248
  • Grok 3 β → IQ ≈ 235

Önemli Not: Elbette bu bir metafordur. BDM'ler insanlar gibi bilinçli veya duygusal bir zekaya sahip değildir. Bu "IQ" skoru, sadece belirli bilişsel görevlerdeki problem çözme yeteneklerini, insanlarla kıyaslanabilir bir ölçeğe oturtma denemesidir. Yine de bu karşılaştırma, modellerin ulaştığı yetkinlik seviyesini anlamak için güçlü bir araçtır. Sunumun 16. sayfasındaki Şekil 7'de yer alan ve farklı modelleri bir IQ dağılım eğrisi üzerinde gösteren grafik, bu durumu görsel olarak özetlemektedir.


 


Sonuç, Öneriler ve Geleceğe Bakış

Bu derinlemesine yolculuğun sonuna gelirken, vardığımız sonuçlar oldukça net. Sunumun kapanış sayfasında da vurgulandığı gibi: "LLM’ler iş değeri yaratmada çarpıcı bir kaldıraç sağlıyor; ancak eşzamanlı risk eğrisi de hızla tırmanıyor."

Bu, bir yanda verimlilikte, inovasyonda ve bilimsel keşifte eşi benzeri görülmemiş fırsatlar sunan, diğer yanda ise yanlış bilgi, güvenlik açıkları ve etik sorunlar gibi ciddi riskler barındıran çift taraflı bir kılıçtır.

Peki ne yapmalıyız?

  • Yöneticiler ve Liderler İçin: BDM'leri bir "sihirli değnek" olarak görmekten ziyade, stratejik bir araç olarak ele alın. Kurumunuzdaki en büyük verimsizliklerin veya en değerli fırsatların nerede olduğunu belirleyin ve BDM'leri bu noktalara odaklanarak küçük, kontrol edilebilir pilot projelerle test edin.
  • Geliştiriciler ve Mühendisler İçin: Sadece API kullanmanın ötesine geçin. MoE, RAG, CoT gibi temel mimarileri ve teknikleri anlamaya çalışın. Bu, size sadece daha iyi uygulamalar geliştirme değil, aynı zamanda modellerin sınırlarını ve potansiyel zayıflıklarını anlama yeteneği de kazandıracaktır. Güvenlik (Guard-Rails) ve sorumlu yapay zeka prensiplerini projelerinizin en başına koyun.
  • Tüm Teknoloji Meraklıları İçin: Bu alandaki gelişmeleri takip etmeye devam edin. Öğrenin, deneyin ve sorgulayın. Bu teknoloji, önümüzdeki on yılda hayatımızın her alanını şekillendirecek ve bu dönüşümün bir parçası olmak, hem kişisel hem de profesyonel gelişiminiz için kritik öneme sahip olacak.

Bu heyecan verici ve bir o kadar da karmaşık konu hakkındaki düşüncelerinizi merak ediyorum. Siz ne düşünüyorsunuz? BDM'lerin gelecekte hayatımızı en çok hangi alanlarda etkileyeceğini öngörüyorsunuz? Yorumlarda bizimle paylaşın!

Bu detaylı analizi faydalı bulduysanız ve yapay zeka, veri bilimi gibi konularda daha fazla derinlemesine içerik görmek istiyorsanız, Murat Karakaya Akademi YouTube kanalına abone olmayı unutmayın! Desteğiniz, daha fazla kaliteli içerik üretmemiz için bize ilham veriyor.

Saturday, May 17, 2025

Açık Kaynak Büyük Dil Modellerinin Stratejik Gücü: Yerel Olarak Model Çalıştıran Askeri ve Sivil Kurumlar İçin Yetenekler, Kullanım Alanları ve Gelecek Perspektifi

Açık Kaynak LLM’lerin Stratejik Gücü: Yerel Model Kullanımıyla Askeri ve Sivil Kurumlar İçin Yetenekler, Kullanım Alanları ve Gelecek Perspektifi

🧭 Neden Açık Kaynak?

Açık kaynak büyük dil modelleri (LLM’ler), mimarileri ve ağırlıkları kamuya açık olan yapay zeka sistemleridir. Bu sayede geliştirme, ince ayar (fine-tuning) ve dağıtım işlemleri serbestçe yapılabilir. Açık kaynak yazılım hareketinden ilham alarak ortaya çıkan bu modeller, ortak bilgi birikimi, şeffaflık ve iş birliğine dayalı inovasyonun avantajlarını taşımaktadır.

Yazılım geliştirme ilk başladığında, geliştiriciler çalışmalarından para kazanmak istiyordu. Zamanla kapalı kaynak sistemler ortaya çıktı ama bu sistemler bazı riskleri de beraberinde getirdi. Örneğin, kapalı kaynaklı yazılımlarda arka kapılar veya güvenlik açıkları kamu denetimi olmadan istismar edilebilir. Açık kaynak yazılımlar –ve artık açık LLM’ler– bu riski ortadan kaldırır. Herkes kodu inceleyebilir, hataları tespit edebilir ve düzeltmelere katkı sağlayabilir. Böylece daha sağlıklı ve güvenli bir ekosistem oluşur.

LLM’ler de bu durumdan farklı değil. DeepSeek, Meta veya Google Gemma gibi açık modeller sayesinde araştırmacılar mimari ve eğitim tekniklerini öğrenebilir. Bu kolektif ilerleme herkesin yararınadır. Örneğin, DeepSeek’in akıl yürütmeyi geliştirmeye yönelik pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı açık kaynak topluluğunda hızla benimsendi.

Murat Karakaya Akademi’de sıkça gelen bir soru:
🗣️ “Açık kaynak LLM’ler, veri gizliliği ve yerel AI kullanımı öncelikli alanlarda –örneğin milli savunma veya kamu kurumlarında– pratik olarak kullanılabilir mi?”

Bu yazıda açık kaynak LLM’lerin tam potansiyeli, askeri ve sivil sektörlerdeki uygulamaları ve çeşitli kullanım senaryoları için donanım ihtiyaçları ele alınmaktadır.

Eğer isterseniz bu içeriği Murat Karaka Akademi Youtube knalımdan seyredebilirsiniz:


✅ Veri Gizliliğine Duyarlı Kurumlar İçin Açık Kaynak LLM’lerin Avantajları

💰 Maliyet Etkinliği ve Erişilebilirlik

Açık kaynak LLM’ler genellikle ücretsiz veya düşük maliyetlidir. Bu sayede sivil ve askeri kurumlar, büyük bütçelere ihtiyaç duymadan yapay zeka kapasitesi oluşturabilir. Bu modeller kurum içi sistemlere indirilebilir ve internete bağlı olmadan (ör. intranet üzerinden) çalıştırılabilir.

OpenAI ya da Gemini gibi dış servis sağlayıcılarına erişimi olmayan ya da veri gizliliği nedeniyle güvenmeyen kurumlar bu modelleri yerel olarak kullanabilir. Örneğin, Türk Silahlı Kuvvetleri, milli güvenlik ajansları veya savunma sanayii firmaları bu modelleri yerel altyapılarında güvenli şekilde dağıtabilir.

🔍 Özelleştirilebilirlik ve Şeffaflık

Kapalı sistemlerde model mimarisi veya eğitim süreci hakkında bilgi edinmek mümkün değildir. Açık kaynak modeller ise tam belgeleri, eğitim veri referansları ve uygulama ayrıntıları ile birlikte gelir. Kurumlar, bu modelleri kendi özel veri kümeleriyle eğitebilir –verileri üçüncü taraf bulutlara yüklemeye gerek kalmadan.

Linux dağıtımlarında olduğu gibi, LLM’ler de belirli alanlara özel şekilde özelleştirilebilir:

  • Hukuk danışmanlığı (ör. hukuk büroları)

  • Otomotiv güvenliği (ör. TOGG)

  • Enerji altyapısı takibi (ör. internet bağlantısı olmadan)

🛡️ Yerel Dağıtım ve Veri Güvenliği

LLM’lerin yerel olarak çalıştırılması, gizli veya hassas verilerin tam kontrolünü sağlar. Ulusal savunma, istihbarat veya kolluk kuvvetleri gibi alanlarda internete çıkış sadece tercih değil, zorunluluktur. Açık modeller, ağırlıkların indirilmesinden çıkarım (inference) ayarlarına kadar tam yığın dağıtım imkânı sunar.

NATO gibi global kurumlar bile internetsiz (air-gapped) sistemler kullanmaktadır. Açık LLM’ler, bu tür ortamlara en güncel yapay zekayı güvenle entegre etme fırsatı sunar.

🌐 Topluluk Tabanlı İnovasyon

Dünyanın dört bir yanındaki geliştiriciler Hugging Face ve GitHub gibi platformlarda açık modelleri geliştirmeye katkı sağlıyor. Hata düzeltmelerinden eklenti geliştirmeye kadar, ekosistem canlı ve üretken. Örneğin Open WebUI, LM Studio veya Ollama gibi topluluk tarafından geliştirilen arayüzler yerel modellerle kullanıcı dostu etkileşim sunar.

🔗 Tedarik Zinciri Bağımsızlığı

Kapalı kaynak API’lere güvenmek, fiyatlandırma, lisans ve hizmet devamlılığı gibi dış etkenlere bağımlılığı artırır. Sağlayıcı değiştirmek zaman ve maliyet ister. Açık modeller bu bağımlılığı ortadan kaldırır ve uzun vadeli sürdürülebilirlik sunar.

🚀 Hızlı Uyarlama

Açık kaynak LLM’lerdeki araştırmalar ve gelişmeler topluluk içinde hızla yayılır. DeepSeek’in çoklu tekniklerle yaptığı ince ayar çalışmaları, LLaMA 3 ve Qwen gibi yeni modelleri etkilemiştir. Yayınlanan makaleler ve paylaşılan kodlar sayesinde, yüksek lisans öğrencileri bile ileri seviye AI tekniklerini deneyebilir.

🛠️ Alan Odaklı İnce Ayar (Fine-Tuning)

Açık LLM’ler savunma veya kamuya yönelik özel alanlarda şu şekilde uyarlanabilir:

  • Stratejik metin analizi

  • İstihbarat raporu özetleme

  • Hukuki veya idari belge işleme

  • Kurum içi sistemler için doğal dil arayüzleri

Bu ince ayar işlemleri tamamen kurum içi sistemlerde gerçekleştirilebilir. Belgeleri dışa yüklemeye gerek yoktur. Hukuk ofisleri, askeri birimler veya AR-GE departmanları, modelleri kendi iş akışlarına göre özelleştirebilir.

🎓 Eğitim ve Simülasyon

Askeri eğitim simülasyonlarında ve kamu hizmeti eğitimlerinde, durumsal farkındalık ve dil becerileri kazandırmak için kullanılabilir.

🌍 Çok Dilli Yetenekler

Farklı dilleri desteklemeleri sayesinde çok kültürlü topluluklara hizmet etmek ve uluslararası iş birliklerine katkı sağlamak mümkündür. Qwen, Gemma ve DeepSeek gibi modeller artık Türkçe dahil 120’den fazla dili desteklemektedir.


⚖️ Açık vs Kapalı Modeller

ArtificialAnalysis.ai sitesinde yayımlanan karşılaştırmaya göre:

  • Açık modellerin performansı, kapalı modellere yaklaşmaktadır.

  • Özelleştirme ve güvenli dağıtımda açık modeller öne çıkmaktadır.

  • Veri kontrolü ve entegrasyon esnekliği isteyen kurumlar için idealdir.


🔍 Örnek Kullanım: Açık Kaynak ile İstihbarat ve Belge Analizi

Görev: “Yunanistan'ın hangi ülkelerden askeri teçhizat aldığını, ürün ve maliyet detaylarıyla listele.”

Açık kaynaklı bir model, belge ve görsel analiz araçlarıyla entegre şekilde:

  • Alım verilerini çıkarabilir

  • Bilgiyi özetleyebilir

  • Eğilim ve içgörü oluşturabilir

Aynı yöntem, hukuk uyumu izleme veya bütçe analizi gibi sivil alanlarda da geçerlidir.



🖼️ Görsel ve İmge Tabanlı Zeka

LLM’lerin görüntü tanıma ile birleşmesi sayesinde:

  • Uydu görüntüsü analizi

  • Altyapı takibi

  • Ekipman sınıflandırması yapılabilir.

Bu kullanım alanları hem askeri keşif hem de şehir planlama veya afet yönetimi gibi sivil alanlara hizmet eder.


🔐 Riskler ve Güvenlik Önlemleri

⚠️ Halüsinasyon ve Bilgi Kirliliği

Yanlış veya uydurma çıktılar üretebilir.
🛡️ Çözüm: Zeminleme (grounding) ve doğrulama katmanları eklenmeli.

⚠️ Kötüye Kullanım ve Siber Güvenlik

Gereken önlemler alınmazsa kötüye kullanılabilir.
🛡️ Çözüm: İzole çalışma ortamları ve sıkı erişim politikaları uygulanmalı.


📊 Model Büyüklüğüne Göre Donanım Gereksinimleri

Model BüyüklüğüGerekli VRAMTipik GPU’larNotlar
1.5B4–6 GBGiriş seviyesiFP16/BF16 ile çalışır
7B/8B8–12 GBRTX 3080+Kuantizasyon VRAM’i azaltır
13B/14B12–16 GBÜst düzey GPU
32B16–24 GBRTX 4090, A6000
70B32–48 GBÇoklu GPU veya profesyonel sistemler

👉 Kullanım Önerisi:

  • 7B altındaki modeller, 8–12 GB VRAM’li GPU’larda bireysel geliştiriciler tarafından kullanılabilir.

  • 13B/14B modeller, orta düzey yerel kurumlar için RTX 4090 ile uygundur.

  • Sürekli iş yükü veya hassas görevler için 32B+ modeller önerilir.


🖥️ GPU Fiyat ve Kapasite (USD Tahmini)

GPU ModeliFiyatVRAMDesteklenen ModellerNotlar
RTX 3080$480–70010GBLLaMA 2 7B, Mistral 7BUygun maliyetli
RTX 4090$1,300–1,80024GBLLaMA 2 70B (quantized)Yaygın ve güçlü
A6000$3,000–4,00048GBClaude 3 Opus (quant.), LLaMA 3Kurumsal seviye
H100$16,500–26,00080GBGPT-4, Claude 3 OpusVeri merkezi için

👉 Kullanım Önerisi:

  • Pilot çalışmalar için RTX 3080/3090 yeterli olabilir.

  • Gerçek zamanlı performans isteyen kamu kurumları RTX 4090 veya A6000 tercih etmeli.

  • Yüksek kapasiteli kamu sistemleri için H100 idealdir.


📈 Kullanıcı Sayısına Göre GPU İhtiyacı

KullanıcıGPU SayısıToken Üretim HızıNot
1–51 H1002–5 token/snKişisel/küçük ekip
20–254 H10010–15 token/snOrta ölçekli kurum
75–10016–20 H10025–30 token/snBüyük kurum
300–40064–80 H10070–100 token/snUlusal düzey kullanım



Verimlilik Artırıcı Faktörler:

  • Kuantizasyon eşzamanlı kullanıcı sayısını artırır.

  • Uzun bağlam pencereleri ek hafıza gerektirir.

  • Toplu (batch) ve spekülatif çıkarım, verimliliği büyük ölçüde artırır.


🧭 Kurumlar İçin Aşamalı Geçiş Yol Haritası

1️⃣ İhtiyaç Analizi ve Hedef Belirleme (1-2 ay)
2️⃣ Minimum Altyapı (2-3 ay) – 2–4 GPU ile 20–30 kullanıcı testi
3️⃣ Operasyonel İyileştirme (3-4 ay) – Kuantizasyon ve kullanıcı geri bildirimi
4️⃣ Kontrollü Ölçekleme (4-6 ay) – 70B+ model testi ve kullanıcı sayısını artırma
5️⃣ Tam Dağıtım (6+ ay) – MLOps otomasyonu ve tüm birimlere genişletme

Yararları:

  • Maliyet-etkin ölçeklenme

  • Kurumsal bilgi transferi

  • Kullanıcı ihtiyaçlarına sürekli uyum

  • Yüksek benimseme oranı ve direnç


🌟 Gelecek Vizyonu ve Sonuç

Açık kaynak LLM’ler, robotik, siber güvenlik ve alan bazlı iş akışlarıyla entegre edildiğinde:

  • Daha akıllı otonom sistemler

  • Sivil teknoloji egemenliği

  • Yerel yapay zeka ile daha düşük risk sağlar.

🎯 Eylem Çağrısı: Tüm kamu ve özel kurumlar açık kaynak LLM’leri incelemeye, pilotlar oluşturmaya ve ortak geliştirme süreçlerine katılmaya davetlidir.

📺 YouTube Kanalı: Murat Karakaya Akademi