YZ Sözlüğü

Dil modellerinin metni işlerken kullandığı en küçük birim — ve faturanızın kesildiği birim.

Bir modelin tek bir istekte işleyebileceği en fazla token sayısı.

Devasa metin yığınlarıyla eğitilmiş, insan gibi metin üreten sinir ağı.

Üzerine birçok farklı uygulama inşa edilen, büyük ölçekte ön eğitimden geçmiş model.

Eğitilmiş bir modeli çalıştırıp yeni girdilerden çıktı üretme süreci.

Modelin bir prompta karşılık ürettiği metin çıktısı.

Dil modellerinden en iyi çıktıyı almak için girdiyi tasarlama pratiği.

Konuşmadan önce gönderilen, modelin davranışını ve rolünü belirleyen talimat bloğu.

Metnin anlamını sayısal bir vektöre dönüştüren temsil.

Model çıktısının ne kadar rastgele olacağını belirleyen örnekleme parametresi.

Token seçimini, olasılık toplamı belirli bir eşiği geçen en küçük kümeyle sınırlayan strateji.

Model çıktısının tamamı beklenmeden, üretildikçe token token gönderilmesi.

İstek gönderildikten sonra ilk token'ın gelmesine kadar geçen süre.

Bir modelin saniyede işleyebildiği token ya da istek sayısı.

Yanıt üretmeden önce dış bir kaynaktan ilgili belgeleri getirip modele verme yöntemi.

Yüksek boyutlu gömme vektörlerini saklamak ve aramak için optimize edilmiş veritabanı.

Birebir kelime eşleşmesi yerine anlama göre sonuç getiren arama.

Modele hiç örnek vermeden doğrudan görevi yaptırmak.

Prompt içinde birkaç girdi–çıktı örneği vererek modeli yönlendirmek.

Modele cevaptan önce adım adım akıl yürütmesini söyleyen teknik.

Bir hedefe ulaşmak için kendi başına adım atan, araç kullanan LLM tabanlı sistem.

Modelin dış fonksiyon ya da API çağırabilme yeteneği.

Modelin eğitim verisinin bittiği ve sonrasından haberi olmadığı tarih.

Ham metni model için token dizisine dönüştüren algoritma.

Promptunuzdaki token'lar için milyon token başına alınan ücret.

Modelin ürettiği token'lar için milyon token başına alınan ücret.

Tekrar eden prompt başlangıcını saklayıp her istekte yeniden ücretlendirmemeyi sağlayan özellik.

İstekleri toplu ve eşzamansız gönderip %50 indirim almak.

Her token için model parametrelerinin yalnızca bir bölümünün çalıştırıldığı mimari.

Modern dil modellerinin neredeyse tamamının dayandığı sinir ağı mimarisi.

Her token'ın diğer tüm token'larla ilişkisini tartmasını sağlayan çekirdek işlem.

Model ağırlıklarını daha düşük hassasiyete sıkıştırarak bellek ve maliyeti azaltma.

Metin, görsel, ses gibi birden fazla veri türünü işleyebilen model.

Sinir ağındaki öğrenilebilir ağırlık; model boyutu milyarlarca parametreyle ölçülür.

Model ölçeğini ifade eden standart birim.

Cevap vermeden önce açıkça adım adım düşünen model türü.

Ön eğitimden geçmiş bir modeli, alana özgü veriyle eğitmeye devam etme.

Modelin dili sıfırdan öğrendiği, büyük ölçekli ilk eğitim aşaması.

Modeli, talimat–ideal cevap çiftleriyle eğiterek yönergeleri takip eder hale getirme.

Model çıktılarını insan tercihlerine göre hizalayan eğitim yöntemi.

Modelin kulağa doğru gelen ama gerçekte yanlış bilgi üretmesi.

Model cevaplarını doğrulanmış, gerçek kaynaklara bağlamak.

Yapay zekâ sistemlerinin insan değer ve niyetlerine uygun davranmasını sağlama alanı.

Modelin yazılı ilkelere göre kendi çıktısını eleştirip düzeltmesine dayanan eğitim yöntemi.

Ortamdaki kötü niyetli metnin modelin asıl talimatlarını ele geçirmesi saldırısı.

Yapay zekâ sistemlerinin güvenilir biçimde faydalı ve zararsız olmasını sağlama disiplini.

57 farklı alanda bilgi ve akıl yürütmeyi ölçen kıyaslama testi.

Modelin doğru Python fonksiyonu yazma becerisini ölçen kodlama testi.

Modelin bir metni ne kadar iyi tahmin edebildiğini gösteren ölçüt — düşük olan iyidir.