Murat Karakaya Akademi: Benchmark

Showing posts with label Benchmark. Show all posts

Tuesday, June 24, 2025

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:

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.
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.
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.
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 testi. Lifearchitect 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

The Strategic Power of Open-Source LLMs: Capabilities, Use Cases, and Future Outlook for Military and Civil Institutions Running Models Locally

🧭 Why Open Source?

Open-source large language models (LLMs) are AI systems with publicly available architectures and weights, enabling unrestricted development, fine-tuning, and deployment. Initially inspired by the open-source software movement, these models carry forward the benefits of shared knowledge, transparency, and collaborative innovation.

When software was first developed, programmers wanted to monetize their work. Over time, proprietary systems emerged, but also created hidden risks. For instance, backdoors or vulnerabilities in closed-source software can be exploited without public oversight. In contrast, open-source software—and now open LLMs—offer full visibility. Anyone can examine the code, detect bugs, and contribute to fixes, creating a healthier, safer ecosystem.

LLMs are no exception. Open models like those from DeepSeek, Meta, or Google Gemma allow researchers to learn from published architectures and training techniques. This collective advancement benefits everyone. For example, DeepSeek’s reinforcement learning approach to improve reasoning has been rapidly adopted across the open-source community.

At "Murat Karakaya Akademi," a frequent question is: 🗣️ "Are open-source LLMs practical for use in domains like national defense or civil institutions that prioritize data protection and on-premises AI deployment?"

This post explores the full potential of open LLMs, including their applications in both military and civilian sectors and the hardware requirements for various deployment scenarios.

✅ Advantages of Open-Source LLMs for Privacy-Sensitive Institutions

💰 Cost Efficiency and Accessibility

Open-source LLMs are typically free or low-cost, enabling civil and military institutions to build AI capabilities without extensive budgets. Importantly, these models can be downloaded and run on internal systems (e.g., intranets), allowing full control and isolation from the internet.

Institutions that cannot or do not want to rely on external services like OpenAI or Gemini—due to either data privacy concerns or lack of access—can leverage these models locally. For example, the Turkish Armed Forces, national security agencies, or defense contractors can use local infrastructure to safely deploy LLMs.

🔍 Customizability and Transparency

Closed systems rarely allow insights into model architecture or training methods. Open-source models, on the other hand, come with complete documentation, training data references, and implementation details. Researchers and institutions can fine-tune these models on proprietary datasets without exposing data to third-party clouds.

As with Linux distributions, LLMs can be customized for specialized domains, such as:

Legal advisory (law firms)
Automotive security (e.g., TOGG)
Energy infrastructure monitoring (e.g., avoiding public internet exposure)

🛡️ Local Deployment and Data Security

Running LLMs on-premises ensures full control over sensitive or classified information. In settings like national defense, intelligence, or law enforcement, avoiding internet access is not just preferred but mandatory. Open models allow full-stack deployment, from downloading weights to inference tuning.

Even global institutions like NATO use air-gapped systems that prohibit internet access. Open LLMs offer a rare opportunity to bring cutting-edge AI into these environments without compromising security.

🌐 Community-Driven Innovation

Thousands of developers worldwide contribute to improving open-source models through platforms like Hugging Face and GitHub. From error fixing to plugin creation, the ecosystem is thriving. For example, community-driven LLM UIs like Open WebUI, LM Studio, or Ollama provide user-friendly ways to interact with local models.

🔗 Supply Chain Independence

Relying on proprietary APIs means being locked into pricing tiers, service reliability, and licensing constraints. Switching providers can be time-consuming and costly. Open-source models offer vendor independence and long-term sustainability.

🚀 Fast Adaptation

Research findings from open LLM contributors quickly propagate across the community. Innovations like DeepSeek’s multi-technique fine-tuning have already influenced new models like LLaMA 3 and Qwen. Through published papers and shared code, even graduate students can experiment with and extend top-tier AI techniques.

🛠️ Domain-Specific Fine-Tuning

Open LLMs can be fine-tuned for defense or civil use cases, such as:

Strategic text analysis
Intelligence or report summarization
Legal or administrative document processing
Natural language interfaces for internal systems

Fine-tuning can be done entirely within internal systems, without uploading sensitive documents. Legal offices, military departments, or corporate R&D teams can customize models for their specific workflows.

🎓 Training and Simulation

Used in both military training simulations and civil service education scenarios to build situational awareness and language proficiency.

🌍 Multilingual Capabilities

Support for diverse languages helps organizations serve multicultural communities and international partnerships. Models like Qwen, Gemma, and DeepSeek now support 120+ languages, including Turkish.

⚖️ Open vs. Closed Models

A comparison published on ArtificialAnalysis.ai shows:

Open models are approaching closed models in performance.
Open models excel in customization and secure deployment.
Ideal for institutions with concerns over data control and integration flexibility.

🔍 Sample Use Case: Open Source for Intelligence and Document Analysis

Example task: "List countries from which Greece bought military equipment, specifying items and cost."

An open-source model integrated with document and image analysis tools can:

Extract relevant procurement data
Summarize information
Generate insights and trends

This approach is applicable in civil domains too, such as legal compliance monitoring or budget analysis.

See it on YouTube

🖼️ Visual and Image Intelligence

Combining LLMs with image recognition allows:

Satellite imagery analysis
Infrastructure monitoring
Equipment classification

These use cases serve both military reconnaissance and civilian applications like urban planning or disaster management.

🔐 Risks and Security Measures

⚠️ Hallucination & Misinformation

LLMs may generate incorrect or fabricated responses. 🛡️ Mitigation: Use grounding and validation layers.

⚠️ Misuse & Cybersecurity

Open models can be exploited if not securely managed. 🛡️ Mitigation: Isolated execution environments and strict access policies.

📊 Hardware Requirements Based on Model Size

Model Size	VRAM Requirement	Typical GPUs	Notes
1.5B	4-6 GB	Entry GPUs	Works with FP16/BF16
7B/8B	8-12 GB	RTX 3080+	Quantization reduces VRAM
13B/14B	12-16 GB	High-end consumer GPUs
32B	16-24 GB	RTX 4090, A6000
70B	32-48 GB	Multi-GPU or Pro setup

👉 Usage Commentary:

Individual developers or civil servants in R&D can utilize models under 7B with 8-12GB VRAM.
Local agencies or SMEs with moderate LLM use cases can adopt 13B/14B models on RTX 4090.
For continuous workloads or high-stakes environments, 32B+ models with 32–48GB VRAM or multi-GPU systems are recommended.

🖥️ GPU Price vs. Capability (Estimated in USD)

GPU Model	Price (USD)	VRAM	Models Supported	Notes
RTX 3080	$480 - $700	10GB	LLaMA 2 7B, Mistral 7B	Still cost-effective for local inference
RTX 4090	$1,300 - $1,800	24GB	LLaMA 2 70B (quantized), Mistral L	Powerful and widely available consumer GPU
A6000	$3,000 - $4,000	48GB	Claude 3 Opus (quantized), LLaMA 3	Ideal for enterprise-grade local inference
H100	$16,500 - $26,000	80GB	GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Ultra	Designed for data centers and high-load AI inference

👉 Usage Commentary:

Solo developers and institutions piloting LLMs can start with RTX 3080 or 3090.
Civil tech departments needing real-time performance should consider RTX 4090 or A6000.
H100-class GPUs are best suited for high-load, sensitive deployments in government or enterprise data centers.

📈 Scaling: GPU Needs by Concurrent Users

Users	GPU Count	Token Output Speed	Notes
1-5	1 H100	2-5 tokens/sec	Small team or personal research
20-25	4 H100	10-15 tokens/sec	Ideal for municipal or mid-sized enterprise use
75-100	16-20 H100	25-30 tokens/sec	Large institution with steady usage
300-400	64-80 H100	70-100 tokens/sec	National-scale deployment

👉 Usage Commentary:

For pilot projects or individual users, a single H100 or similar high-end GPU suffices.
Mid-sized departments can operate efficiently on a 4-GPU setup.
Enterprises and agencies serving hundreds of users will need robust multi-GPU clusters.

Efficiency Factors:

Quantization helps boost concurrent capacity.
Long context windows require additional memory.
Batch and speculative decoding significantly improve throughput.

🧭 Roadmap for Gradual Institutional Adoption

1️⃣ Needs Analysis & Target Setting (1-2 months)

Define goals for civil or defense applications
Choose pilot units
Set measurable KPIs

2️⃣ Minimum Viable Infrastructure (2-3 months)

Deploy 2–4 GPUs
Allow 20–30 test users
Use 7B/13B models for testing

3️⃣ Operational Enhancement (3-4 months)

Apply quantization
Gather user feedback
Optimize latency and model responsiveness

4️⃣ Controlled Scaling (4-6 months)

Add more GPUs
Expand usage to 100–200 users
Test with 70B+ models

5️⃣ Full-Scale Deployment (6+ months)

Adopt multi-site infrastructure
Automate with MLOps pipelines
Extend access across all relevant units

Benefits of This Approach

Cost-effective scaling
Knowledge transfer within teams
Continuous alignment with user needs
Higher adoption success and resilience

🌟 Future Vision and Conclusion

Open-source LLMs—when integrated with robotics, cybersecurity, and domain-specific workflows—enable:

Smarter autonomous systems
Civil tech sovereignty
Lower risk through localized AI

🎯 Call to Action: All public and private institutions are encouraged to explore open-source LLMs, build pilots, and engage in collaborative development.

🔗 YouTube Channel: https://www.youtube.com/@MuratKarakayaAkademi

Follow "Murat Karakaya Akademi" for practical tutorials, case studies, and deployment strategies tailored for secure, local AI adoption.