Yapay zeka (YZ) dünyası hızla gelişirken, beraberinde yeni ve karmaşık bir dil de getiriyor. LLM'ler, RAG, RLHF gibi terimler, teknoloji dünyasındaki birçok kişiyi bile şaşırtabiliyor. İşte bu noktada, YZ alanındaki en güncel terimleri basit ve anlaşılır bir dille açıklayan kapsamlı bir sözlük devreye giriyor.
YZ TERİMLERİNE DAİR ANLAŞILIR BİR SÖZLÜK
Bu sözlük, ister YZ ile uğraşın, ister yatırım yapın, ister sadece gelişmeleri takip etmeye çalışın, karşınıza çıkacak terimleri açıklamak için hazırlandı. Alan geliştikçe düzenli olarak güncellenen bu kaynak, tıpkı YZ sistemleri gibi yaşayan bir belge niteliği taşıyor. AGI (Yapay Genel Zeka) kavramından, AI agent'ların görevleri yerine getirme biçimine, API endpoint'lerinin yazılım iletişimindeki rolünden, zincirleme düşünce (chain-of-thought) ile YZ'nin problem çözme yeteneğine kadar birçok konu detaylandırılıyor.
DERİN ÖĞRENMEDEN DİSTİLASYONA KADAR TEMEL KAVRAMLAR
Sözlükte ayrıca, derin öğrenmenin (deep learning) çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayanan temelleri, difüzyon modellerinin veri üretme mantığı, distilasyon tekniği ile büyük modellerden bilgi aktarımı ve ince ayar (fine-tuning) ile modellerin özelleştirilmesi gibi konular ele alınıyor. GAN'ların (Üretken Çekişmeli Ağlar) gerçekçi veri üretmedeki rolü, halüsinasyonların (AI'ın yanlış bilgi üretmesi) riskleri, çıkarım (inference) süreci ve büyük dil modellerinin (LLM) çalışma prensipleri de bu rehberde yer alıyor. Hafıza önbelleği (memory cache), model bağlam protokolü (MCP), uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi, sinir ağları (neural network), açık kaynak (open source) yaklaşımları, paralelleştirme (parallelization), RAM sıkıntısı ('RAMageddon'), tekrarlayan kendi kendine iyileştirme (recursive self-improvement), pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve token'ların (veri birimleri) önemi gibi konular da anlaşılır bir dille açıklanıyor.
