Yazılar
İş süreçlerinde yapay zekâ kullanırken öğrendiklerim. Teknik terimleri açıklayarak, abartmadan.
Tüm yazılarTürkçe neden daha fazla token harcıyor?
Modeller metni kelime kelime değil, parça parça okur. Eklerle büyüyen bir dil için bunun bir maliyeti var.
Yazıyı okuLaboratuvar
Yazılarda anlattığım kavramların çalışan küçük örnekleri. Hepsi tarayıcınızda çalışır, hiçbir yere veri gönderilmez.
Metin parçalara nasıl bölünür?
Model kelimeleri değil token denen parçaları görür. Türkçede bir kelime kök ve eklerine ayrıldığı için çoğu zaman birden fazla parçaya bölünür.
Bir cümle yazın, nasıl bölündüğünü canlı izleyin.
Basitleştirilmiş gösterim: kökleri ve sık ekleri ayırıyor. Gerçek modeller parçaları istatistiksel olarak öğrenir, ama sonuç benzer çıkar.
Anlam haritası
Model her kelimeyi bir sayı dizisine, yani bir konuma çevirir. Anlamı yakın kelimeler birbirine yakın durur.
Bir kelimeye tıklayın, en yakın komşularını görün. Ya da modelin meşhur kelime aritmetiğini deneyin.
Haritadan bir kelime seçin.
Hakkında
Ben Emin Özer. Bir teknoloji şirketinde dijital dönüşüm alanında çalışıyorum. İş süreçlerinin geliştirilmesinde yazılımın ve yapay zekânın en verimli şekilde kullanılmasına odaklanıyorum.
Teknolojiyi kendi başına bir amaç olarak değil, ekiplerin işini kolaylaştıran ve ölçülebilir fayda sağlayan bir araç olarak görüyorum. Bu sitede, bu süreçte öğrendiklerimi ve yapay zekânın nasıl çalıştığını deneyerek görülebilecek küçük örneklerle anlatıyorum.