2023’te Bilmeniz Gereken AI Terimleri Sözlüğü

Yapay zekâ (AI) teknolojisinin hızla yaygınlaşması, beraberinde yeni bir dil de getirdi. Bu alanda çalışanlar, yatırımcılar ve meraklılar için en sık karşılaşılan terimleri açıklayan bir rehber hazırladık.

**Prompt** – Kullanıcıların bir yapay zekâ modeline verdiği talimat ya da soru. Prompt ne kadar net olursa, modelin yanıtı o kadar istenen doğrultuda olur.

**Large Language Model (LLM)** – Milyarlarca parametreyle eğitilmiş ve insan benzeri metin üretebilen büyük ölçekli dil modelleri. GPT‑4, Claude ve Gemini bu sınıfa örnek gösterilebilir.

**Fine‑tuning** – Önceden eğitilmiş bir modelin, belirli bir görev ya da sektör için ek veri setiyle yeniden ayarlanması süreci. Bu sayede model, genel yeteneklerini korurken özel ihtiyaçlara uyum sağlar.

**Hallucination** – Bir AI modelinin, gerçek dışı veya hatalı bilgi üretmesi durumu. Özellikle metin üretiminde, modelin doğruluk kontrolü yapılmadan alınan çıktılar bu riski taşır.

**Embedding** – Kelimeleri ya da cümleleri, yüksek boyutlu vektörlere dönüştürerek benzerliklerini sayısal olarak ölçmeye yarayan teknik. Arama motorları ve öneri sistemlerinde yaygın olarak kullanılır.

**Zero‑shot Learning** – Modelin, daha önce görmediği bir görev için doğrudan yanıt üretebilme yeteneği. Bu, geniş veri setleriyle eğitilen LLM’lerin en dikkat çeken özelliklerinden biridir.

**Prompt Engineering** – İstenen çıktıyı elde etmek için promptları tasarlama ve optimize etme sanatı. Doğru talimat yapısı, modelin yanıt kalitesini büyük ölçüde artırır.

**Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)** – İnsan değerlendirmelerinden elde edilen geri bildirimle modelin davranışını yönlendiren öğrenme yöntemi. ChatGPT gibi sohbet botları bu teknikle daha güvenli ve tutarlı hale getirildi.

**Synthetic Data** – Gerçek veri toplamak zor veya maliyetli olduğunda, yapay olarak üretilen veri setleri. Model eğitimi, test ve validasyon aşamalarında sıkça tercih edilir.

**Model Hallucination Mitigation** – Yanlış bilgi üretimini azaltmak için kullanılan çeşitli stratejiler: kaynak kontrolü, çoklu model doğrulaması ve insan denetimi.

Bu terimler, AI dünyasında gündelik konuşmaların temel taşlarını oluşturuyor. Teknolojiyi daha iyi anlamak ve doğru kararlar almak için bu sözlüğü referans alabilirsiniz.

Kaynak: TechCrunch

ETİKETLER