1 Ayda Yapay Zeka Sözlüğü

Ajan (AI Agent)

Bir hedef verildiğinde adımları kendi planlayıp araçları (arama, dosya, kod) kullanarak işleri sırayla yürütmeye çalışan yapay zeka sistemi. Sohbet botundan farkı, tek yanıt vermek yerine çok adımlı görevleri yönetmesidir. Bugünkü ajanlar hâlâ hata yapabilir ve denetim gerektirir. İlgili yazı →

API

Bir yazılımın başka bir yazılımla konuşmasını sağlayan arayüz. Yapay zeka modelleri çoğu zaman bir API üzerinden uygulamalara bağlanır. Kullanması için ileri düzey kod bilgisi gerekebilir, ancak temel kavram basittir: bir programdan diğerine yapılandırılmış istek göndermek.

Bağlam (Context)

Modele verdiğin ve yanıtı şekillendiren tüm bilgi: sorun, önceki mesajlar ve eklediğin örnekler. Bağlam ne kadar net ve yeterliyse yanıt da o kadar isabetli olma eğilimindedir. Eksik bağlam, belirsiz ya da hatalı çıktıların en yaygın nedenlerindendir. İlgili yazı →

Bağlam Penceresi (Context Window)

Bir modelin tek seferde dikkate alabileceği toplam metin miktarı; genellikle token cinsinden ölçülür. Bu pencere dolduğunda model en eski kısımları unutabilir. Çok uzun belgelerle çalışırken bu sınırı bilmek, metni bölmek veya özetlemek için önemlidir.

ChatGPT

OpenAI tarafından geliştirilen, metin tabanlı bir yapay zeka sohbet asistanı. Soru yanıtlama, yazı taslağı, özetleme ve fikir üretme gibi işlerde kullanılır. Ücretsiz ve ücretli sürümleri vardır; her çıktının doğruluğunu kullanıcı kendi kontrol etmelidir. İlgili yazı →

Claude

Anthropic tarafından geliştirilen bir yapay zeka asistanı. Uzun metinlerle çalışma, özetleme ve yazım gibi görevlerde öne çıkar. ChatGPT ve Gemini'ye benzer mantıkla çalışır; güçlü ve zayıf yönleri kullanım amacına göre değişir. İlgili yazı →

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi yaklaşımı. Görüntü, ses ve dil gibi karmaşık verilerdeki örüntüleri öğrenmek için kullanılır. Bugünkü büyük dil modellerinin ve görsel araçların temelinde bu yöntem yatar.

Düşünce Zinciri (Chain of Thought)

Modelden bir soruyu doğrudan yanıtlamak yerine önce adım adım akıl yürütmesini istemek. Bu yaklaşım, özellikle çok adımlı veya mantık gerektiren sorularda daha tutarlı sonuçlar verebilir. Yine de üretilen adımlar her zaman doğru değildir; sonucu doğrulamak gerekir. İlgili yazı →

Eğitim Verisi (Training Data)

Bir modelin örüntüleri öğrenmek için üzerinde eğitildiği büyük metin, görsel veya ses koleksiyonu. Modelin bildikleri ve yanlılıkları büyük ölçüde bu veriden gelir. Eğitim verisi belirli bir tarihte kesildiği için modeller en güncel olayları bilmeyebilir.

Fine-tuning (İnce Ayar)

Önceden eğitilmiş bir modeli, belirli bir görev veya alana ait ek verilerle yeniden eğiterek özelleştirme süreci. Amaç, modeli o alanda daha tutarlı hale getirmektir. Çoğu günlük kullanıcı için gerekli değildir; genellikle iyi bir prompt yeterli olur.

Gemini

Google tarafından geliştirilen yapay zeka asistanı. Metin, görsel ve diğer içerik türleriyle çalışabilir ve Google hizmetleriyle birlikte kullanılabilir. ChatGPT ve Claude'a benzer biçimde sohbet, özetleme ve yazma görevlerinde kullanılır. İlgili yazı →

Görsel Üretimi (Image Generation)

Yazılı bir tarif (prompt) verildiğinde yapay zekanın görsel oluşturması. Stil, kompozisyon ve detay tarifteki ifadelere göre şekillenir. Üretilen görsellerde telif, kullanım hakları ve kusurlar konusunda dikkatli olmak kullanıcının sorumluluğundadır. İlgili yazı →

GPT

"Generative Pre-trained Transformer" ifadesinin kısaltması; metin üreten büyük dil modeli ailesinin adıdır. ChatGPT, bu mimariye dayanan bir uygulamadır. GPT, dili kelime kelime tahmin ederek üreten bir model türünü tanımlar.

Halüsinasyon

Yapay zekanın gerçek olmayan bir bilgiyi kendinden emin bir dille üretmesi. Uydurma kaynak, yanlış tarih veya var olmayan alıntılar tipik örnekleridir. Bu yüzden önemli bilgileri her zaman güvenilir bir kaynaktan doğrulamak gerekir. İlgili yazı →

LLM (Büyük Dil Modeli)

Çok büyük metin verisiyle eğitilmiş, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek metin üreten yapay zeka modeli. ChatGPT, Gemini ve Claude bu tür modellere dayanır. "Anlamaktan" çok olasılık tahmini yaptığı için zaman zaman hatalı çıktı verebilir.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Bilgisayarların açıkça programlanmak yerine verilerden örüntü öğrenerek tahmin yapmasını sağlayan yöntemlerin genel adı. Yapay zekanın önemli bir alt dalıdır. E-posta spam filtrelerinden öneri sistemlerine kadar birçok günlük uygulamanın temelinde yatar.

Model

Verilerden öğrenmiş, girdi alıp çıktı üreten yapay zeka sistemi. "Hangi modeli kullanıyorsun?" sorusu, hangi sürüm ve yeteneklerle çalıştığını ifade eder. Farklı modeller hız, doğruluk ve maliyet açısından farklılık gösterir.

Multimodal (Çok Kipli)

Yalnızca metinle değil; görsel, ses veya başka veri türleriyle de çalışabilen yapay zeka. Örneğin bir fotoğrafı yorumlayıp metinle yanıt verebilir. Çok kipli modeller, tek bir araçta birden fazla içerik türünü birleştirmeyi mümkün kılar.

Nöral Ağ (Yapay Sinir Ağı)

Beyindeki nöronlardan esinlenen, birbirine bağlı katmanlardan oluşan matematiksel bir yapı. Veriden örüntü öğrenmek için kullanılır ve derin öğrenmenin temel bileşenidir. İsmine rağmen biyolojik beyinle birebir aynı şekilde çalışmaz.

Özel GPT (Custom GPT)

Belirli bir rol, talimat ve örneklerle önceden yapılandırılmış kişiselleştirilmiş ChatGPT asistanı. Aynı kuralları her seferinde yazmak yerine tek seferde tanımlamayı sağlar. Tekrarlayan görevler için pratik olsa da çıktılarının doğruluğu yine kontrol edilmelidir. İlgili yazı →

Parametre

Bir modelin eğitim sırasında ayarladığı ve davranışını belirleyen iç değerler. Modellerin "milyarlarca parametre" ile tanımlanması bu sayıyı ifade eder. Daha fazla parametre her zaman daha iyi sonuç anlamına gelmez; veri ve eğitim kalitesi de belirleyicidir.

Prompt (Komut)

Yapay zekaya ne yapmasını istediğini anlatan yazılı girdi. Alacağın yanıtın kalitesi büyük ölçüde prompt'un netliğine bağlıdır. İyi bir prompt; rol, bağlam, görev ve istenen format gibi unsurları açıkça içerir. İlgili yazı →

Prompt Mühendisliği

İstenen sonucu almak için komutları bilinçli biçimde tasarlama ve iyileştirme pratiği. Rol verme, örnek ekleme ve format belirtme gibi tekniklerden oluşur. Karmaşık bir uzmanlık gibi görünse de temeli, ne istediğini açık ve eksiksiz ifade etmektir. İlgili yazı →

RAG (Geri Getirmeli Üretim)

Modelin yanıt üretmeden önce harici bir kaynaktan (belge, veritabanı) ilgili bilgiyi getirip kullanması yöntemi. Amaç, yanıtları güncel ve belgeye dayalı tutarak halüsinasyonu azaltmaktır. Kurumsal yapay zeka uygulamalarında sık kullanılan bir yaklaşımdır.

Rol Verme

Yapay zekaya "Sen bir editörsün" gibi bir kimlik tanımlayarak yanıtın tonunu ve uzmanlık açısını yönlendirme tekniği. Doğru rol, daha tutarlı ve amaca uygun çıktılar almayı kolaylaştırır. Rol vermek yanıtı şekillendirir ancak bilgilerin doğruluğunu garanti etmez. İlgili yazı →

Sıfır/Az Atışlık (Zero-shot / Few-shot)

Modele hiç örnek vermeden görev tarif etmek "zero-shot", birkaç örnek göstererek tarif etmek ise "few-shot" olarak adlandırılır. Birkaç iyi örnek eklemek, çıktının formatını ve kalitesini belirgin biçimde iyileştirebilir. Hangisinin daha iyi çalıştığı göreve göre değişir.

Sistem Komutu (System Prompt)

Bir asistana genel davranışını, kurallarını ve tonunu önceden tanımlayan üst düzey talimat. Kullanıcının her mesajından önce arka planda etkilidir. Tutarlı bir kişilik veya çalışma biçimi oluşturmak için kullanılır.

Token

Modelin metni işlerken kullandığı en küçük parça; bir kelime, kelimenin bir bölümü ya da bir noktalama işareti olabilir. Modeller metni token'lara bölerek okur ve üretir. Bağlam sınırları ve çoğu ücretlendirme token sayısına göre hesaplanır.

Üretken Yapay Zeka (Generative AI)

Metin, görsel, ses veya kod gibi yeni içerik üretebilen yapay zeka türü. ChatGPT ve görsel üretim araçları bu kategoriye girer. Var olan veriyi sınıflandırmak yerine yeni çıktı oluşturması, onu sınıflandırıcı sistemlerden ayırır.

Yapay Zeka (AI)

Normalde insan zekası gerektiren görevleri (dil anlama, görüntü tanıma, tahmin) yapabilen bilgisayar sistemlerinin genel adı. Bugünkü araçlar belirli görevlerde başarılıdır ama bilinçli ya da "her şeyi bilen" değildir. Eğitim, sağlık veya hukuk gibi konularda çıktıları bir uzmanın yerine geçmez. İlgili yazı →