The Depths of Large Language Models (LLM): A Comprehensive Guide from Architecture to a Billion-Dollar Market

Hello, dear Murat Karakaya Akademi followers!

Today, we're embarking on a deep dive into the most transformative technology of the last few years: Large Language Models (LLMs). This technology entered our lives when ChatGPT reached 100 million active users in the incredible span of just two months, and since then, it has become central to both the tech world and our daily lives. So, how did these models become so intelligent? How are they fundamentally changing the worlds of business and science? And more importantly, how can we use this power safely and responsibly?

In this article, we will seek the answers to these questions using all the details from the provided presentation. Our goal is to offer practical insights to all stakeholders—from executives to developers, from academics to technology enthusiasts—by demonstrating the potential and architecture of LLMs with numbers and evidence.

If you're ready, let's dive into the fascinating world of Large Language Models!

Why Are Large Language Models So Important? A Panoramic View with Numbers

One of the best ways to understand the importance of a technology is to see its impact through concrete data. When it comes to LLMs, the figures are truly staggering. Let's look together at the striking evidence behind this "AI explosion."

The data below summarizes the situation across four main axes:

1. Incredible Speed of Adoption: According to Reuters, ChatGPT became the "fastest-growing application" in internet history by reaching 100 million monthly active users in just two months. This milestone previously took phenomena like Instagram and TikTok years to achieve. This shows just how intuitive and rapidly adaptable LLM-based applications are for the masses.

2. Deep Integration in the Corporate World: This technology hasn't just become popular among end-users. A global survey for 2025 by McKinsey & Company reveals that over 75% of companies are already using Generative AI in at least one business function. From generating marketing copy to writing software code, from customer service to financial analysis, LLMs are actively creating value in countless fields.

3. Massive Market Size and Capital Flow: The numbers also highlight the economic potential of this field. According to Grand View Research, the Generative AI market is expected to reach a value of $17.109 billion in 2024 and grow with a compound annual growth rate (CAGR) of approximately 30% until 2030. Investors, aware of this potential, are not standing still. According to CB Insights data, a remarkable 37% of venture capital (VC) funds in 2024 went directly to AI startups. This is the clearest indicator that innovation and new LLM-based solutions will continue to accelerate.

4. A Breakthrough in Scientific Productivity: One of the most exciting impacts of LLMs is being felt in the world of science. A study published on arXiv, which analyzed 67.9 million articles, found that researchers using AI tools publish 67% more papers and receive a full 3.16 times more citations. This proves that LLMs are not just summarizing existing information but are acting as a catalyst that accelerates the scientific discovery process, from hypothesis generation to data analysis.

In summary: The picture before us clearly shows that LLMs are not a passing fad; on the contrary, they represent a fundamental technological transformation, much like the invention of the internet or the mobile revolution.

---

The Architecture, Capabilities, and Reasoning Power of LLMs: How Did They Get So Smart?

So, what lies behind these models' impressive capabilities? The answer is hidden in the revolutionary leaps their architecture has taken in recent years. The tables on pages 5 and 6 of our presentation provide an excellent roadmap for understanding this evolution.

Architectural Leaps and Key Concepts

While older language models were simpler and more rule-based, the Transformer Architecture, introduced in 2017, changed everything. However, the real "intelligence" boost came from innovative layers built on top of this fundamental architecture.

Today's most powerful models (GPT-4.1, Llama 4 Scout, Gemini 1.5 Pro, GPT-4o) share some common architectural features:

• Sparse Mixture-of-Experts (MoE): This is perhaps the most significant architectural innovation. A traditional model uses a single, massive neural network to solve a task. MoE changes this approach. It divides the model into smaller "expert" networks, each specializing in specific topics. A "router" layer analyzes the incoming data and directs the task to the expert or experts it believes can best solve it.

• How to Apply: This architecture makes models much more efficient to both train and run. By activating only the relevant experts instead of the entire massive network, it reduces computational costs. For example, GPT-4.1 is noted to have approximately 16 experts. This allows the model to be both faster and more capable. Figures 1 does a fantastic job of visually explaining the difference between a standard Transformer block and an MoE block. In the figures, you can see how the "Router" layer in the MoE architecture distributes the incoming task to different experts.
  

  
  

  https://www.dailydoseofds.com/p/transformer-vs-mixtureof-experts-in-llms/

                                        

https://www.dailydoseofds.com/p/transformer-vs-mixtureof-experts-in-llms/

• Multimodality: Early language models could only understand and generate text. The modern models,  however, can process multiple data types simultaneously, including text, images, audio, and even video. For example, Gemini 1.5 Pro's support for multimodality, including video, makes it possible to show it a movie trailer and ask for a summary or have it write the code for a graphic design.

• Massive Context Window: The context window indicates how much information a model can hold in its memory at one time. While early models struggled to remember a few pages of text, the 10 million token context window of Meta's Llama 4 Scout model means it can analyze almost an entire library at once. This is a critical ability for the model to make connections in very long documents or complex codebases, maintain consistency, and perform deep reasoning.

The Frontiers of Reasoning: The Latest "Reasoning" Models and Common Formulas for Success

LLMs don't just store information; they can also "reason" about complex problems. The common denominators behind the success of these models are:

• MoE + Retrieval: The MoE architecture mentioned above is often combined with a technique known as Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG allows the model to go beyond its internal knowledge and "retrieve" relevant information from up-to-date and reliable databases or documents before answering a question. This helps the model provide more accurate and current answers and reduces its tendency to "hallucinate," or invent information.

• Chain-of-Thought (CoT) and Plan-and-Execute: This involves the model explaining its thought process step-by-step when answering a question. The model breaks down a complex problem into smaller, manageable steps. "Plan-and-Execute" takes this a step further: the model first creates a solution plan, then executes this plan step-by-step, checking itself at each stage. This significantly increases success in tasks requiring multi-step logic, such as mathematics and coding.

• Guard-Rails: The responsible use of these powerful models is vital. "Guard-Rails" are filters and control mechanisms designed to prevent the model from generating harmful, unethical, or dangerous content.

Practical Tip: If you are using an LLM in your own projects, look not only at the model's power but also at whether it supports these advanced reasoning and safety techniques. RAG and Guard-Rail capabilities are essential, especially if you are developing an enterprise solution.

---

The Power of Large Language Models in Numbers: Benchmark Tests and the IQ Metaphor

We've understood the architecture of the models, but how can we objectively measure their performance? This is where benchmarks come into play.

What is the MMLU Benchmark?

Page 13 of our presentation gives us detailed information about one of the most respected tests in the industry, MMLU (Massive Multitask Language Understanding).

• Definition: Introduced by OpenAI in 2021, MMLU is a comprehensive test that measures the general knowledge and reasoning skills of language models.
• Scope: It covers 57 different fields, including STEM (science, technology, engineering, mathematics), social sciences, humanities, and professional topics like law. The questions range from middle school to graduate-level difficulty.
• Goal: The test aims to assess the model's ability to reason and solve problems using its knowledge across different disciplines, not just its memorized information.
• Human Performance: In this test, the average performance of a human expert in the field is considered to be around 89%. This gives us an important reference point for comparing the performance of the models.

Comparing Reasoning Power

The Artificial Analysis Intelligence Index graph at Figure 2 showcases the performance of current models on these challenging tests. The graph shows that in tests like GPQA Diamond and AIME, which contain competition questions considered superhumanly difficult, the scores of models like OpenAI's o3 and xAI's Grok 3 are pushing or surpassing the upper limits of the expert-human band. This is proof that artificial intelligence is becoming competitive with humans even in the most complex intellectual tasks.

An IQ Metaphor: Just How "Smart" is AI?

An interesting metaphor is used to make these model performance scores more understandable: the IQ test. The analysis on page 15 of the presentation offers a striking perspective on this. According to this analysis, an average human's performance of 34% on MMLU is roughly considered equivalent to an IQ score of 100. When this linear scaling is used, the "estimated" IQ scores of today's top models are jaw-dropping:

• GPT-4.1 → IQ ≈ 260
• Gemini 2.5 Pro → IQ ≈ 248
• Grok 3 β → IQ ≈ 235

Important Note: Of course, this is a metaphor. LLMs do not possess conscious or emotional intelligence like humans. This "IQ" score is merely an attempt to place their problem-solving abilities on specific cognitive tasks onto a scale comparable to humans. Nevertheless, this comparison is a powerful tool for understanding the level of competence these models have reached. The graph on page 16 of the presentation, Figure 7, which shows various models on an IQ distribution curve, visually summarizes this situation.

---

Conclusion, Recommendations, and a Look to the Future

As we come to the end of this deep dive, the conclusions we've reached are quite clear. As emphasized on the closing page of the presentation: "LLMs provide a striking lever for creating business value; however, the simultaneous risk curve is also climbing rapidly."

This is a double-edged sword that, on one hand, offers unprecedented opportunities in efficiency, innovation, and scientific discovery, and on the other, carries serious risks such as misinformation, security vulnerabilities, and ethical issues.

So, what should we do?

• For Executives and Leaders: Rather than seeing LLMs as a "magic wand," approach them as a strategic tool. Identify the biggest inefficiencies or most valuable opportunities in your organization and test LLMs with small, controllable pilot projects focused on these areas.
• For Developers and Engineers: Go beyond just using APIs. Try to understand the underlying architectures and techniques like MoE, RAG, and CoT. This will not only enable you to build better applications but also give you the ability to understand the models' limitations and potential weaknesses. Place security (Guard-Rails) and responsible AI principles at the forefront of your projects.
• For All Tech Enthusiasts: Continue to follow the developments in this field. Learn, experiment, and question. This technology will shape every aspect of our lives over the next decade, and being a part of this transformation will be critical for both your personal and professional growth.

I'm curious about your thoughts on this exciting and complex topic. What do you think? In which areas do you foresee LLMs having the biggest impact on our lives in the future? Share with us in the comments!

If you found this detailed analysis helpful and want to see more in-depth content on topics like artificial intelligence and data science, don't forget to subscribe to the Murat Karakaya Akademi YouTube channel! Your support inspires us to produce more high-quality content.

 

Sayılarla Büyük Dil Modellerinin İmkan ve Kabiliyetleri: LLM'lerin Mimarisi, Yetenekleri ve Muhakeme Gücü 

Merhaba sevgili Murat Karakaya Akademi takipçileri!

Bugün sizlerle son birkaç yılın en dönüştürücü teknolojisi olan Büyük Dil Modelleri (BDM veya İngilizce kısaltmasıyla LLM) üzerine derinlemesine bir yolculuğa çıkacağız. Bu teknoloji, ChatGPT'nin iki ay gibi inanılmaz bir sürede 100 milyon aktif kullanıcıya ulaşmasıyla hayatımıza girdi ve o zamandan beri hem teknoloji dünyasının hem de gündelik hayatımızın merkezine yerleşti. Peki bu modeller nasıl bu kadar akıllı hale geldi? İş ve bilim dünyasını nasıl kökünden değiştiriyorlar? Ve daha da önemlisi, bu gücü nasıl güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanabiliriz?

Bu yazıda, elinizdeki sunumun tüm detaylarını kullanarak bu soruların yanıtlarını arayacağız. Amacımız, yöneticilerden geliştiricilere, akademisyenlerden teknoloji meraklılarına kadar tüm paydaşlara, BDM'lerin potansiyelini ve mimarisini sayılarla ve kanıtlarla ortaya koyarak pratik içgörüler sunmaktır.

Eğer bu konuyu bir de video üzerinden dinlemek isterseniz, sunumun detaylı anlatımını yaptığım YouTube videomuza da göz atmanızı şiddetle tavsiye ederim. 

Hazırsanız, Büyük Dil Modellerinin büyüleyici dünyasına dalalım!

Büyük Dil Modelleri Neden Bu Kadar Önemli? Sayılarla Panoramik Bir Bakış

Bir teknolojinin önemini anlamanın en iyi yollarından biri, yarattığı etkiyi somut verilerle görmektir. BDM'ler söz konusu olduğunda, rakamlar gerçekten de baş döndürücü. Gelin bu "yapay zeka patlamasının" ardındaki çarpıcı kanıtlara birlikte göz atalım.

Tablo 1 ve Tablo 2 olarak referans vereceğimiz veriler, dört ana eksende durumu özetliyor:

1. İnanılmaz Yayılım Hızı: Reuters'ın bildirdiğine göre ChatGPT, aylık 100 milyon aktif kullanıcıya sadece iki ayda ulaşarak internet tarihindeki "en hızlı büyüyen uygulama" unvanını kazandı. Bu, daha önce Instagram, TikTok gibi fenomenlerin bile yıllarını alan bir başarıydı. Bu durum, BDM tabanlı uygulamaların ne kadar sezgisel ve kitleler tarafından ne kadar hızlı benimsenebilir olduğunu gösteriyor.

2. Kurumsal Dünyada Derin Entegrasyon: Bu teknoloji sadece son kullanıcılar arasında popüler olmakla kalmadı. McKinsey & Company tarafından 2025 için yapılan küresel bir anket, şimdiden şirketlerin %75'inden fazlasının en az bir iş fonksiyonunda Üretken Yapay Zeka (Generative AI) kullandığını ortaya koyuyor. Pazarlama metinleri oluşturmaktan yazılım kodlamaya, müşteri hizmetlerinden finansal analizlere kadar sayısız alanda BDM'ler aktif olarak değer üretiyor.

3. Devasa Pazar Büyüklüğü ve Sermaye Akışı: Rakamlar, bu alanın ekonomik potansiyelini de gözler önüne seriyor. Grand View Research'e göre, Üretken Yapay Zeka pazarının 2024'te 17.109 milyar dolarlık bir değere ulaşması ve 2030'a kadar yıllık yaklaşık %30'luk bileşik büyüme oranıyla (YBBO) büyümesi bekleniyor. Bu potansiyelin farkında olan yatırımcılar da boş durmuyor. CB Insights verilerine göre, 2024 yılında risk sermayesi (VC) fonlarının %37'si gibi dikkat çekici bir oranı doğrudan yapay zeka girişimlerine aktarıldı. Bu, inovasyonun ve yeni BDM tabanlı çözümlerin artarak devam edeceğinin en net göstergesi.

4. Bilimsel Üretkenlikte Çığır Açan Etki: BDM'lerin en heyecan verici etkilerinden biri de bilim dünyasında yaşanıyor. arXiv'de yayınlanan ve 67.9 milyon makaleyi analiz eden bir çalışma, yapay zeka araçlarını kullanan araştırmacıların %67 daha fazla yayın yaptığını ve tam 3.16 kat daha fazla atıf aldığını bulguladı. Bu, BDM'lerin sadece mevcut bilgiyi özetlemekle kalmayıp, hipotez geliştirmeden veri analizine kadar bilimsel keşif sürecini hızlandıran bir katalizör olduğunu kanıtlıyor.

Özetle: Karşımızdaki tablo, BDM'lerin geçici bir heves olmadığını; aksine, internetin icadı veya mobil devrim gibi temel bir teknolojik dönüşüm olduğunu net bir şekilde ortaya koyuyor.

---

LLM'lerin Mimarisi, Yetenekleri ve Muhakeme Gücü: Nasıl Bu Kadar Akıllandılar?

Peki, bu modellerin bu kadar etkileyici yeteneklere ulaşmasının ardında ne yatıyor? Cevap, son yıllarda mimarilerinde yaşanan devrimsel sıçramalarda gizli. 

Mimari Sıçramalar ve Temel Kavramlar

Eskiden dil modelleri daha basit ve kural tabanlıyken, 2017'de tanıtılan Transformer Mimarisi her şeyi değiştirdi. Ancak asıl "akıllanma" süreci, bu temel mimari üzerine inşa edilen yenilikçi katmanlarla gerçekleşti.

Tablo 3'e baktığımızda, günümüzün en güçlü modellerinin (GPT-4.1, Llama 4 Scout, Gemini 1.5 Pro, GPT-4o) ortak bazı mimari özelliklere sahip olduğunu görüyoruz:

• Spars Mixture-of-Experts (MoE): Bu, belki de en önemli mimari yenilik. Geleneksel bir model, bir görevi çözmek için devasa ve tek parça bir sinir ağı kullanır. MoE ise bu yaklaşımı değiştirir. Modeli, her biri belirli konularda uzmanlaşmış daha küçük "uzman" (expert) ağlara böler. Bir "yönlendirici" (router) katmanı, gelen veriyi analiz eder ve görevi en iyi çözeceğine inandığı uzman veya uzmanlara yönlendirir.

• Nasıl Uygulanır? Bu mimari, modelleri hem eğitirken hem de çalıştırırken çok daha verimli hale getirir. Tüm devasa ağı çalıştırmak yerine sadece ilgili uzmanları aktive ederek hesaplama maliyetini düşürür. Örneğin, GPT-4.1'in yaklaşık 16 uzmana sahip olduğu belirtiliyor. Bu, modelin hem daha hızlı hem de daha yetenekli olmasını sağlar. Sunumumuzdaki Şekil 5, standart bir Transformer bloğu ile MoE bloğu arasındaki farkı görsel olarak harika bir şekilde anlatmaktadır. Şekillerde, MoE mimarisindeki "Router" katmanının gelen görevi nasıl farklı uzmanlara dağıttığını görebilirsiniz.

https://www.dailydoseofds.com/p/transformer-vs-mixtureof-experts-in-llms/

• Çoklu Mod (Multimodality): İlk dil modelleri sadece metin anlıyor ve üretiyordu. Tablo 3'teki modern modeller ise metin, görsel, ses ve hatta video gibi birden çok veri türünü aynı anda işleyebiliyor. Örneğin, Gemini 1.5 Pro'nun video dahil çoklu mod desteği sunması, ona bir film fragmanı izletip özetini istemenizi veya bir grafik tasarımın kodunu yazdırmanızı mümkün kılıyor.

• Devasa Bağlam Penceresi (Context Window): Bağlam penceresi, bir modelin tek seferde ne kadar bilgiyi hafızasında tutabildiğini belirtir. İlk modeller birkaç sayfalık metni zor hatırlarken, Meta'nın Llama 4 Scout modelinin 10 milyon token'lık bağlam penceresi, neredeyse bir kütüphaneyi aynı anda analiz edebilmesi anlamına gelir. Bu, modelin çok uzun belgelerdeki veya karmaşık kod tabanlarındaki bağlantıları kurabilmesi, tutarlılığı koruyabilmesi ve derinlemesine muhakeme yapabilmesi için kritik bir yetenektir.

Muhakemenin Sınırları: En Yeni "Reasoning" Modelleri ve Ortak Başarı Formülleri

BDM'ler sadece bilgi depolamakla kalmıyor, aynı zamanda karmaşık problemler üzerinde "akıl yürütebiliyor".  Tablo 4, bu alandaki en yeni modeller olan OpenAI o3 ve DeepSeek R1 gibi sistemlerin kullandığı ortak teknikleri listeliyor.

Bu modellerin başarısının ardındaki ortak paydalar şunlardır:

• MoE + Retrieval (Getirme): Yukarıda bahsettiğimiz MoE mimarisi, genellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) olarak bilinen bir teknikle birleştirilir. RAG, modelin bir soruya cevap vermeden önce kendi iç bilgisinin dışına çıkıp güncel ve güvenilir veritabanlarından veya belgelerden ilgili bilgiyi "getirmesini" (retrieve) sağlar. Böylece model, hem daha doğru ve güncel cevaplar verir hem de "halüsinasyon" olarak bilinen bilgi uydurma eğilimini azaltır.

• Zincirleme Düşünce (Chain-of-Thought - CoT) ve Plan-and-Execute: Bu, modelin bir soruyu yanıtlarken düşünme sürecini adım adım açıklamasıdır. Model, karmaşık bir problemi daha küçük, yönetilebilir adımlara böler. "Plan-and-Execute" ise bu tekniği bir adım ileri taşır: Model önce bir çözüm planı oluşturur, sonra bu planı adım adım uygular ve her adımda kendini kontrol eder. Bu, özellikle matematik ve kodlama gibi çok adımlı mantık gerektiren görevlerde başarıyı artırır.

• Emniyet Katmanı (Guard-Rail): Bu güçlü modellerin sorumlu bir şekilde kullanılması hayati önem taşır. "Guard-Rail" olarak adlandırılan emniyet katmanları, modelin zararlı, etik dışı veya tehlikeli içerikler üretmesini engellemek için tasarlanmış filtreler ve kontrol mekanizmalarıdır.

Pratik İpucu: Kendi projelerinizde bir BDM kullanacaksanız, sadece modelin gücüne değil, bu gelişmiş muhakeme ve güvenlik tekniklerini destekleyip desteklemediğine de bakın. Özellikle kurumsal bir çözüm geliştiriyorsanız, RAG ve Guard-Rail yetenekleri olmazsa olmazdır.

---

Sayılarla Büyük Dil Modellerinin Gücü: Başarım Testleri ve IQ Metaforu

Modellerin mimarisini anladık, peki performanslarını nasıl objektif olarak ölçebiliriz? Bu noktada devreye benchmark yani başarım testleri giriyor.

MMLU Benchmark'ı Nedir?

Sunumumuzun 13. sayfası, sektördeki en saygın testlerden biri olan MMLU (Massive Multitask Language Understanding) hakkında bize detaylı bilgi veriyor.

• Tanım: 2021'de OpenAI tarafından tanıtılan MMLU, dil modellerinin genel bilgi ve akıl yürütme becerilerini ölçen kapsamlı bir testtir.
• Kapsam: STEM (bilim, teknoloji, mühendislik, matematik), sosyal bilimler, beşeri bilimler ve hukuk gibi profesyonel konular dahil olmak üzere toplam 57 farklı alanı kapsar. Sorular, ortaokul seviyesinden lisansüstü uzmanlık seviyesine kadar geniş bir yelpazede yer alır.
• Amaç: Modelin sadece ezberlenmiş bilgiyi değil, farklı disiplinlerdeki bilgisini kullanarak muhakeme yapma ve problem çözme yeteneğini test etmektir.
• İnsn Performansı: Bu testte, alanında uzman bir insanın ortalama başarımının yaklaşık %89 olduğu kabul edilir. Bu, modellerin performansını karşılaştırmak için bize önemli bir referans noktası sunar.

Muhakeme Gücünün Karşılaştırması

Şekil 6 Artificial Analysis Intelligence Index grafiği, güncel modellerin bu zorlu testlerdeki performansını gözler önüne seriyor. Grafikte, GPQA Diamond ve AIME gibi insanüstü düzeyde zor kabul edilen yarışma sorularını içeren testlerde, OpenAI'nin o3 ve xAI'nin Grok 3 gibi modellerinin skorlarının, uzman-insan bandının üst sınırına dayandığını veya geçtiğini görüyoruz. Bu, yapay zekanın en karmaşık entelektüel görevlerde bile insanlarla rekabet edebilir hale geldiğinin bir kanıtıdır.

Bir IQ Metaforu: Yapay Zeka Ne Kadar "Zeki"?

Modellerin bu başarım skorlarını daha anlaşılır kılmak için ilginç bir metafor kullanılıyor: IQ testi.  Lifearchitect web sitesinde sunulan analiz, bu konuda çarpıcı bir perspektif sunuyor. Bu analize göre, ortalama bir insanın MMLU'daki %34'lük performansı kabaca 100 IQ puanına denk kabul ediliyor. Bu doğrusal ölçeklendirme kullanıldığında, günümüzün en iyi modellerinin "tahmini" IQ skorları dudak uçuklatıyor:

• GPT-4.1 → IQ ≈ 260
• Gemini 2.5 Pro → IQ ≈ 248
• Grok 3 β → IQ ≈ 235

Önemli Not: Elbette bu bir metafordur. BDM'ler insanlar gibi bilinçli veya duygusal bir zekaya sahip değildir. Bu "IQ" skoru, sadece belirli bilişsel görevlerdeki problem çözme yeteneklerini, insanlarla kıyaslanabilir bir ölçeğe oturtma denemesidir. Yine de bu karşılaştırma, modellerin ulaştığı yetkinlik seviyesini anlamak için güçlü bir araçtır. Sunumun 16. sayfasındaki Şekil 7'de yer alan ve farklı modelleri bir IQ dağılım eğrisi üzerinde gösteren grafik, bu durumu görsel olarak özetlemektedir.

 

---

Sonuç, Öneriler ve Geleceğe Bakış

Bu derinlemesine yolculuğun sonuna gelirken, vardığımız sonuçlar oldukça net. Sunumun kapanış sayfasında da vurgulandığı gibi: "LLM’ler iş değeri yaratmada çarpıcı bir kaldıraç sağlıyor; ancak eşzamanlı risk eğrisi de hızla tırmanıyor."

Bu, bir yanda verimlilikte, inovasyonda ve bilimsel keşifte eşi benzeri görülmemiş fırsatlar sunan, diğer yanda ise yanlış bilgi, güvenlik açıkları ve etik sorunlar gibi ciddi riskler barındıran çift taraflı bir kılıçtır.

Peki ne yapmalıyız?

• Yöneticiler ve Liderler İçin: BDM'leri bir "sihirli değnek" olarak görmekten ziyade, stratejik bir araç olarak ele alın. Kurumunuzdaki en büyük verimsizliklerin veya en değerli fırsatların nerede olduğunu belirleyin ve BDM'leri bu noktalara odaklanarak küçük, kontrol edilebilir pilot projelerle test edin.
• Geliştiriciler ve Mühendisler İçin: Sadece API kullanmanın ötesine geçin. MoE, RAG, CoT gibi temel mimarileri ve teknikleri anlamaya çalışın. Bu, size sadece daha iyi uygulamalar geliştirme değil, aynı zamanda modellerin sınırlarını ve potansiyel zayıflıklarını anlama yeteneği de kazandıracaktır. Güvenlik (Guard-Rails) ve sorumlu yapay zeka prensiplerini projelerinizin en başına koyun.
• Tüm Teknoloji Meraklıları İçin: Bu alandaki gelişmeleri takip etmeye devam edin. Öğrenin, deneyin ve sorgulayın. Bu teknoloji, önümüzdeki on yılda hayatımızın her alanını şekillendirecek ve bu dönüşümün bir parçası olmak, hem kişisel hem de profesyonel gelişiminiz için kritik öneme sahip olacak.

Bu heyecan verici ve bir o kadar da karmaşık konu hakkındaki düşüncelerinizi merak ediyorum. Siz ne düşünüyorsunuz? BDM'lerin gelecekte hayatımızı en çok hangi alanlarda etkileyeceğini öngörüyorsunuz? Yorumlarda bizimle paylaşın!

Bu detaylı analizi faydalı bulduysanız ve yapay zeka, veri bilimi gibi konularda daha fazla derinlemesine içerik görmek istiyorsanız, Murat Karakaya Akademi YouTube kanalına abone olmayı unutmayın! Desteğiniz, daha fazla kaliteli içerik üretmemiz için bize ilham veriyor.

Yapay Zeka ve Yazılım Mühendisliği Arasındaki İlişkiyi Yeniden Düşünmek

Merhaba değerli Murat Karakaya Akademi takipçileri,

Bu blog yazımızda, yapay zeka (YZ) ve yazılım mühendisliği arasındaki ilişkiyi ele alacağız. Bu konu, hem benim kendi içimde uzun süredir tartıştığım hem de farklı akademisyenlerle konuştuğum bir konu. Yapay zeka ve yazılım mühendisliği denildiğinde, aslında farklı şeyler anlaşılıyor ve bu durum kavram karmaşasına yol açabiliyor. Bu nedenle, bu ilişkiyi daha net bir şekilde ortaya koymak ve kavramları yerine oturtmak istedim.

Yapay zekanın yazılım mühendisliğinde kullanımı, diğer alanlara göre daha hızlı oldu. Bunun nedeni, yapay zekayı geliştirenlerin çoğunlukla bilgisayar mühendisleri ve yazılım mühendisleri olmasıdır. Yapay zekayla ilk çözülmek istenen problemler, genellikle yazılımcıların kendi karşılaştığı problemlerdi. Örneğin, kod yazma sürecini kolaylaştırmak veya yazılan kodlardaki hataları bulup düzeltmek gibi. Bu nedenle, yapay zekanın gelişimiyle yazılım mühendisliğinin gelişimi paralel bir şekilde ilerliyor. Diğer alanlar da yazılım mühendisliğindeki gelişmeleri takip ederek kendi alanlarına uygulamaya başlıyor. Örneğin, tıpta yapay zeka kullanımı çok önemli olsa da, yazılım mühendisliği tecrübelerinden faydalanarak bu alana aktarımlar yapılıyor.

Bu konuyu daha iyi inceleyebilmek için yapay zeka ve yazılım mühendisliği arasındaki ilişkiyi üç farklı boyutta ele alacağım:

1. Yapay Zeka Amaçlı Geliştirilen Yazılımlar (AI-Driven Software Development)
2. Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme (AI-Enhanced Software Development)
3. Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme (AI-Embedded Software Development)

Bu sınıflandırma, benim şu anki gözlemlerime dayanıyor ve bu üç boyutun, yazılım mühendisliği ile yapay zeka arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamamızı sağlayacağını düşünüyorum. Bu içerikle, bu ilişkiye farklı bir açıdan bakmanızı umuyorum.

1. Yapay Zeka Amaçlı Geliştirilen Yazılımlar

Bu kategori, yapay zeka teorisini uygulamaya geçirmek için geliştirdiğimiz yazılımları ifade eder. Yani, yapay zekayı son kullanıcıya sunmaktan ziyade, yapay zeka kavramlarını kodlayarak yazılımlar oluşturmayı amaçlarız. Örneğin, kedi ve köpeği ayırt etmek için bir yazılım geliştirmek veya nesneleri tanıyabilen bir yazılım oluşturmak gibi. Bu tür yazılımlara "Yapay Zeka için Yazılım Geliştirme" veya doğrudan "Yapay Zeka Yazılım Geliştirmesi" de diyebiliriz. Amaç, yapay zekanın hedeflerine yönelik yazılımlar geliştirmektir.

Bu alana örnek olarak, büyük dil modellerini (LLM) verebiliriz. Büyük dil modellerinin arkasında, Transformer modeli gibi teoriler bulunur. Bu teorilerin kodlanması ve eğitilmesi, bu kategoriye girer. GPT-4 gibi modellerin geliştirilmesi, bu alandaki çalışmalara örnektir.

2. Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme

Bu boyutta, yapay zeka, yazılım geliştirme sürecini destekler. Yapay zeka, yazılım mühendislerinin verimliliğini artırmak, hataları azaltmak ve iş akışlarını kolaylaştırmak için kullanılır. Bu tür yazılımları geliştirmeye "Yapay Zeka ile Güçlendirilmiş Yazılım Geliştirme" de diyebiliriz. Bu, kod asistanları (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer gibi) gibi araçları içerir. Amaç, yazılımcıların daha verimli ve üretken olmasını sağlamaktır.

Bu kategori, kod kalitesini artırmak, hataları bulup gidermek, test süreçlerini otomatik hale getirmek ve proje yönetimini desteklemek için kullanılan araçları kapsar. Çok ajanlı altyapılar (Multi-Agent Frameworks) da bu kategoriye örnek olarak verilebilir.

3. Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme

Bu yaklaşım, yazılımlarımızın içine yapay zeka yeteneklerini entegre etmeyi ifade eder. Yazılımın daha zeki ve kullanıcı deneyiminin daha iyi olmasını sağlar. Örneğin, bir müşteri temsilcisinin sohbetini analiz ederek, kullanıcının sorularına daha akıllıca cevaplar vermek veya bir PDF dosyasındaki metni analiz ederek metnin kalitesini değerlendirmek gibi. Bu yaklaşım, kullanıcıların daha iyi bir deneyim yaşamasını, daha genel kod yazılmasını ve geliştirme süreçlerinin hızlanmasını sağlar. Bu tür yazılımlara "Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme" denir.

Bu alanda, fonksiyon çağırma (function calling) gibi yöntemler ve çoklu ajan altyapıları kullanılabilir. Özellikle, kullanıcı arayüzleri ve kullanıcı deneyimi gibi alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.

• Erişim destekli Metin Üretimi (RAG)
• Yapısal Çıktı (Structurec Output)
• Çoklu Yapay Zeka İşgörenleri (AI AGENTS)
• Fonksyion Çağırma (Function Calling)

Bu üç boyutun geleceği, YZ'nin gelişimiyle birlikte şekillenecektir. Daha gelişmiş algoritmalar, daha büyük veri kümeleri ve daha güçlü donanımlar sayesinde, bu boyutların her birinde önemli gelişmeler beklenmektedir.

Gelecekte Yazılım Mühendislerini Neler Bekliyor?

Yapay zeka ve yazılım mühendisliğinin geleceği, bu üç boyutun etkileşimine bağlı olacaktır. Yazılım mühendisleri olarak, YZ teorilerini uygulamaya geçiren, YZ araçlarını etkin bir şekilde kullanan veya geliştirdikleri yazılımlara YZ'yi entegre eden yeteneklere sahip olmamız gerekecektir. Bu, yazılım mühendislerinin rolünün yeniden şekilleneceği anlamına geliyor. Mikser örneğinde olduğu gibi, bazı görevler otomatikleşebilirken, yazılımcıların yeni beceriler kazanması ve daha karmaşık projelere odaklanması gerekecektir. Özellikle, YZ sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, uygulanması ve bakımı konusunda uzmanlaşmak, yazılım mühendisleri için önemli bir avantaj sağlayacaktır.

Gelecekte yazılım mühendislerinin, YZ'nin etik yönlerini de dikkate almaları gerekecektir. Veri gizliliği, önyargıların ortadan kaldırılması ve yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı gibi konular, yazılım mühendislerinin sorumluluğunda olacaktır. Ayrıca, farklı disiplinlerden uzmanlarla işbirliği yaparak, daha kapsamlı ve etkili çözümler üretmeleri gerekecektir.

Sizin Fikirleriniz ve Katkılarınız

Bu tartışmayı daha da zenginleştirmek için sizlerin de fikirlerini ve deneyimlerini duymak istiyorum. Yazılım mühendisliği alanında çalışan veya bu alana ilgi duyan herkesin görüşleri benim için değerli. Lütfen düşüncelerinizi, önerilerinizi ve sorularınızı yorumlar kısmında paylaşmaktan çekinmeyin.

---

🎥 Murat Karakaya Akademi YouTube Kanalı'ndaki Tamamını İzleyin

👉 Tam eğitimi izlemek için buraya tıklayın: YouTube'da İzle

Yapay Zeka ve Gömülü Yazılım Geliştirme: Entegrasyonun Derinliklerine İniyoruz

Merhaba! Murat Karakaya Akademi bloguna hoş geldiniz. Bu yazımda, daha önce eğitimine başladığımız Yapay Zeka ve Gömülü Yazılım Geliştirme serimize devam ediyoruz. Bu seferki konumuz, yapay zekayı yazılımımızın içine nasıl entegre edebileceğimiz üzerine olacak. Bu, 5 videodan oluşacak bir mini seri olacak ve her bir eğitimde adım adım ilerleyeceğiz.

Bu eğitim serisini hazırlamamın bir nedeni de, 26-28 Ekim 2024 tarihlerinde Akdeniz Üniversitesi'nde düzenlenecek olan UBMK etkinliğinde yapacağım davetli konuşma. Konuşma konusu olarak, yazılım geliştirmede yapay zekanın entegrasyonunu, güncel yaklaşımları ve gelecek öngörülerini ele alacağım. Bu eğitim serisi, o konuşmaya hazırlık niteliğinde olacak ve daha detaylı bilgiler içerecek.

Yazılım ve Yapay Zekanın Etkileşimi

Yapay zekayı yazılım geliştirmeyle farklı şekillerde etkileşimde değerlendiriyoruz. Bu etkileşimleri üç ana başlık altında inceleyebiliriz:

1. Yapay Zeka Teorilerini Hayata Geçirmek: Bazı yazılımlar, yapay zeka teorilerini uygulamak amacıyla geliştirilir. Örneğin, bir Transformer kodunun yazılması, belirli bir yaklaşımın çalışıp çalışmadığını anlamak için yapılır.
2. Yazılım Geliştirmeyi Hızlandırmak ve Verimliliği Artırmak: Yapay zeka, yazılım geliştirme sürecini hızlandırmak ve verimliliği artırmak için kullanılır. Örneğin, Copilot gibi araçlar bu kategoriye girer. Ayrıca, Cursor gibi yeni geliştirme ortamları da bu amaca hizmet eder.
3. Geleneksel Yazılım Metotlarına Yapay Zekayı Entegre Etmek: Yapay zekayı alıp, geleneksel yazılım metotlarının içine gömerek kullanırız. Bu seri boyunca bu konuyu detaylandıracağız.

Bu Eğitim Serisinde Neler Öğreneceğiz?

Bu seride, yapay zekayı kodun içine nasıl yerleştirebileceğimizi, hangi metotları kullanabileceğimizi ve bunları nasıl uygulayabileceğimizi öğreneceğiz. Ayrıca, bu adımları atmadan önce yapay zeka derken neyi kastettiğimizi ve bu konudaki güncel gelişmeleri de inceleyeceğiz. Serideki diğer eğitimlerde şunları ele alacağız:

• Yapısal Çıktı (Structured Output) Kullanımı: Yapay zekayı kullanarak yapısal verileri nasıl elde edeceğimizi göreceğiz. Örneğin, bir API'dan gelen verileri işlemek veya belirli bir formattaki verileri üretmek için bu yöntemi kullanabiliriz.
• Fonksiyon Çağırma (Function Calling): Yapay zekayı, kod içinde fonksiyon çağırma metodu olarak nasıl kullanabileceğimizi inceleyeceğiz. Bu sayede, yapay zeka modellerini belirli görevleri yerine getiren fonksiyonlarla entegre edebiliriz.
• Multi-Agent Sistemleri: Çoklu iş gören yapay zeka sistemlerini kodumuza nasıl entegre edeceğimizi öğreneceğiz. Farklı yapay zeka ajanlarının birlikte çalışarak karmaşık problemleri çözmesini sağlayabiliriz.
• Erişimli Metin Üretme (Accessible Text Generation): Yapay zekayı kullanarak erişilebilir metinlerin nasıl üretildiğini ve kodumuzda nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz. Özellikle engelli bireyler için web siteleri ve uygulamalar geliştirirken bu özellikten faydalanabiliriz.
• Veri İşleme ve Dönüştürme: Yapay zeka modellerini kullanarak verileri temizleme, dönüştürme ve analiz etme yöntemlerini inceleyeceğiz. Bu sayede, veri kalitesini artırabilir ve daha doğru sonuçlar elde edebiliriz.

Yapay Zekanın Güncel Durumu

Günümüzde yapay zeka, birçok alt başlık altında inceleniyor. En öne çıkanlardan biri, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve Transformer altyapısına dayalı yaklaşımlar. Büyük dil modelleri, özellikle 2017'de Google'ın "Attention is All You Need" makalesiyle popüler hale geldi. Bu modeller, LSTM gibi eski modellere göre önemli avantajlar sunuyor.

Büyük dil modellerini daha önce eğittiysek, onlara GPT (Generative Pre-trained Transformer) dil modelleri adını verdik. Bunların en meşhuru, OpenAI'ın ChatGPT'si oldu. OpenAI'ın bu modeli web üzerinden erişilebilir hale getirmesi, dil modellerinin gücünü daha da artırdı. Bu alandaki eğitimlerimi YouTube kanalımda bulabilirsiniz.

Büyük Dil Modellerinin Güçleri ve Sınırlılıkları

Büyük dil modelleri, muhakeme yeteneği sunar, problemleri çözebilir, adımları belirleyebilir, bilgiyi genelleştirebilir ve yeni problemlere uyum sağlayabilir. Ancak, hala bazı sınırlamaları var:

• Arama Motoru Değiller: Bilgileri doğrudan bulmak yerine, genel bir yanıt üretirler. Bu nedenle, güncel ve doğru bilgiye erişimde bazen yetersiz kalabilirler.
• Yanlılık: Verilerden kaynaklanan veya geliştiricilerin tutumlarından kaynaklanan önyargılara sahip olabilirler. Bu, özellikle sosyal ve etik açıdan hassas konularda sorunlara yol açabilir.
• Yaratıcılık Sınırlılıkları: Bazı görevlerde yeterince yaratıcı olmayabilirler. Özellikle, özgün ve yenilikçi içerik üretmekte zorlanabilirler.
• Derin Bilgi Eksikliği: Derin matematiksel soruları veya karmaşık problemleri çözmekte zorlanabilirler. Alan uzmanlığı gerektiren konularda yetersiz kalabilirler.
• Tamamlanmamış Ürün: Sürekli güncelleniyorlar ve yeni özellikler ekleniyor. Bu durum, modellerin davranışlarında ve yeteneklerinde zamanla değişiklikler olabileceği anlamına gelir.

2024 Eylül ayında, birçok dil modeli bu sınırlılıkları aşmaya başladı. Örneğin, birçok model artık internete bağlanabiliyor ve güncel bilgilere erişebiliyor. Ayrıca, metin, video, görüntü ve yapısal çıktıları (JSON, XML gibi) üretebiliyorlar. OpenAI'ın GPT-4o modeli, özellikle karmaşık matematik ve muhakeme sorularında önemli gelişmeler kaydetti.

Yapay Zekayı Kullanmanın Riskleri ve Potansiyelleri

Yapay zekayı uygulamalarımızda kullanırken bazı riskleri göz önünde bulundurmalıyız. Bu riskleri üç ana başlıkta toplayabiliriz:

1. Ahlaki ve Sosyal Riskler:

   • Yanlılık: Dil modelleri, verilerden veya eğitim süreçlerinden kaynaklanan önyargılara sahip olabilir. Bu, ayrımcılığa ve adaletsizliğe yol açabilir.
   • Etik Uygunluk: Etik değerlere uygunluk konusunda problemler yaşanabilir. Özellikle, yanıltıcı veya zararlı içerik üretme potansiyeli vardır.

2. Teknik ve Yönetimsel Riskler:

   • Veri Güvenliği: Kişisel verilerin korunması ve gizliliği önemli bir sorun. Yapay zeka modelleri, büyük miktarda veri toplar ve işler, bu da veri sızıntısı riskini artırır.
   • Güvenlik Açıkları: Saldırılara karşı güvenlik önlemleri almak zor olabilir. Yapay zeka modelleri, kötü niyetli kişiler tarafından manipüle edilebilir.
   • Maliyet: Büyük dil modelleri, önemli miktarda kaynak (donanım, enerji vb.) gerektirir. Bu, özellikle küçük ölçekli projeler için maliyetli olabilir.
   • Ölçeklenebilirlik: Büyük kitlelere hizmet sunmak zor olabilir. Yüksek talep, sistemlerin yavaşlamasına veya çökmesine neden olabilir.
   • Sürekli Değişim: Model güncellemeleri, kodunuzda değişiklikler yapmanızı gerektirebilir. Bu, sürekli uyarlama ve bakım gerektirebilir.

3. Hukuki ve Düzenleyici Riskler:

   • Yasal Uygunluk: Avrupa Birliği ve diğer ülkelerdeki düzenlemelere uymak gerekebilir. Özellikle, GDPR gibi veri gizliliği yasalarına uyum önemlidir.
   • Belirsizlik: Yeni düzenlemeler, projelerinizi etkileyebilir. Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeler, yasal belirsizliklere yol açabilir.

Bu risklere rağmen, yapay zekanın potansiyeli çok yüksek. Kullanıcı etkileşimini doğal dilde gerçekleştirmemizi, kişiselleştirilmiş içerik sunmamızı, kod geliştirme süreçlerini hızlandırmamızı ve veri odaklı kararlar almamızı sağlıyor. Ayrıca, yeni iş modelleri oluşturma ve ekip içinde etkileşimi kolaylaştırma gibi faydalar sunuyor.

Sonuç

Bu yazıda, yapay zekayı yazılım geliştirmeye entegre etmenin temel prensiplerini ve potansiyelini ele aldık. İlerleyen eğitimlerde, bu konuları daha derinlemesine inceleyeceğiz. Kanala abone olmayı ve üye olarak destek vermeyi unutmayın.

Profesör Doktor Şeref Sağıroğlu ile Yapay Zeka ve Büyük Veri Dünyasına Derin Bir Bakış

Yapay Zeka ve Büyük Veri: Geleceği Şekillendiren Teknolojiler

Bu blog yazısında, Profesör Doktor Şeref Sağıroğlu'nun katılımıyla Murat Karakaya Akademi YouTube kanalında yayınlanan canlı yayında ele alınan konuları derinlemesine inceleyeceğiz. Yapay zeka ve büyük veri dünyasının ne olduğunu, fırsatlarını, tehditlerini ve gelecekte bizi nelerin beklediğini Sağıroğlu'nun sunumu eşliğinde keşfedeceğiz.

Büyük Veri Dünyası

Yapay zekanın temelini oluşturan en önemli unsurun veri olduğunu biliyoruz. Verinin ne olduğunu ve büyük veri dünyasını anlayanlar, yapay zekayı geliştirenlerdir. Büyük veri dünyasıyla başlayıp yapay zeka ile devam edeceğiz.

İnternetin Rolü

Yapay zeka dünyasının altyapısını oluşturan ana bileşen internettir. İnternet, büyük bir yapının küçültülmüş ve görselleştirilmiş halidir. Bu dünyayı anlayan, planlayan ve verilerin nasıl işleneceğini, nasıl değer elde edileceğini bilenler gelişir ve veriden değer elde etmeyi bilir.

Yapay Zeka Alt Bileşenleri

Yapay zeka dünyasını anlamak, onun alt bileşenlerini bilmek ve şekillendirmek demektir. Bu bileşenler:

• Veriler
• İşlemciler
• Algoritmalar
• Modeller
• Altyapılar
• Uygulamalar
• Hizmetler
• Baş Hedefler

Bu bileşenleri anlayarak, dünyanın tüm dillerini konuşabilen modeller geliştirebilir, altyapılar oluşturabilir ve bunları hizmete dönüştürebiliriz. Bu da yapay zekayı son kullanıcıya kadar ulaştırılabilir, erişilebilir bir teknoloji haline getirir.

Yapay Zeka Dünyası

Yapay zeka dünyasını doğru anlamak gerekir. Programcılık, kod yazmak, algoritmalar kadar donanımla da iç içe olduğunu anlamak önemlidir. Verinin önemi, sunucu altyapısı ve eğitilmiş modellerin değeri de göz ardı edilmemelidir.

Devletler, Toplumlar ve Kullanıcılar

Yapay zeka dünyasını anlamak demek, devletleri, toplumları ve kullanıcıları anlamak demektir. Bu nedenle devletler, bu teknolojiyi yakından takip etmeli, stratejiler geliştirmeli, ar-ge'ye yatırım yapmalıdır. Yapay zekaya yapılan milyar dolarlık yatırımlar, bunun önemini göstermektedir.

Ar-Ge ve İnovasyon

Ar-Ge ve inovasyon, yapay zeka dünyasında büyük bir değişim ve dönüşümün temelini oluşturur. Temelleri 1943'te atılan bu süreç, günümüzde daha hızlı ve büyük bir ivme kazanmıştır. Ancak bu değişim ve dönüşüm, beraberinde riskleri de getirmektedir.

Riskler ve Önlemler

Yapay zeka dünyasındaki riskleri anlamak, kişisel, kurumsal, ulusal ve küresel düzeyde önemlidir. Bu riskleri bilmek, testler yapmak ve önlemler almak gerekir. En önemli sorunlardan biri de etik ve sorumluluktur. Teknoloji, insanları korkutmak yerine, onların faydasına, mutluluğuna ve refahına katkı sağlamalıdır.

İnsan ve Başarı Faktörü

Yapay zeka sürecini şekillendirirken, insan ve başarı faktörü ön plana çıkar. Korku ve kaygılar yerine, geleceği şekillendirmek ve insanlığın faydasına teknolojiler üretmek önemlidir. Sorumlu yapay zeka yaklaşımı geliştirilerek, toplumların ve üniversitelerin bu sürece katkı sağlaması gerekmektedir.

Yapay Zekanın Sunduğu Fırsatlar

Yapay zeka, büyük fırsatlar sunmaktadır. Dünyanın tüm verilerine, dillerine ve bilimine sahip olmak gibi bir imkan sunar. Artık zeki bir robotun ötesinde, yazılanı, konuşulanı, fotoğrafı ve görüntüyü anlayan, cevap veren ve gerçek zamanlı sohbet eden sistemler mevcuttur.

Gerçek Zamanlı Etkileşim

Yapay zeka sistemleri, kameralarla çevreyi yorumlayabilir, canlı soru cevap özellikleriyle insan gibi cevaplar verebilir, duygu ve aksan katabilir. Matematik denklemlerini bile başarıyla çözebilir, bilimsel başarıların temelini oluşturabilir.

Konu Bağımsız Öneri ve Tavsiyeler

Yapay zeka sistemleri, konu bağımsız her türlü konuda öneri ve tavsiyelerde bulunabilir. Farklı dillerde çeviri yapabilir ve dokümanları özetleyebilir. Bu sistemler, makale yazabilir, benim gibi hareket edebilir ve konuşabilir hale gelmiştir.

Hata Ayıklama ve Düzeltme

Yapay zeka sistemleri, hataları ayıklama, düzeltme ve giderme özelliklerine sahiptir. Yazı, konuşma, metin veya videodaki eksiklikleri tamamlayabilir, resimleri hareketlendirebilir ve tarihi canlandırabilir.

Öğrenme ve Öğretme Sürecini Optimize Etme

Yapay zeka, öğrenme ve öğretme sürecini optimize etmede mükemmeldir. Öğrencilerin ödev yapmasına, rapor hazırlamasına ve günlük işlerini çözmesine yardımcı olabilir. Ancak, öğrencilerin bu teknolojileri kullanırken etik ihlallerden kaçınması ve kaynakları doğru vermesi önemlidir.

Doktor, Mühendis, Akademisyen, Yazar ve Şair

Yapay zeka, doktorların sınavına girebilir, doktor, mühendis, akademisyen, yazar ve şair olabilir. Mesleklerin geleceği değişirken, yapay zeka destekli sistemler hayatımızın her alanında yer alacaktır.

Robotik ve İnsan Hayatı

Davinci robot gibi yapay zeka destekli robotlar, ameliyat yapabilir ve insan hayatını kolaylaştırabilir. Yazılım bilmeyenler yazılım geliştirebilir, resim çizenler ressam, müzik yapanlar müzisyen olabilir. Bu teknolojiler, insan hayal gücünü geçmişle birleştirip geleceğe taşır.

Yapay Zekanın Tehditleri

Yapay zeka, pek çok alanda tehdit oluşturabilir. Bilgi güvenliği ihlalleri, suçu özendirme, toplumsal korku, kişileri kandırma, halüsinasyon görme, cinsiyetçilik, ırkçılık, ayrımcılık ve güvenlik ihlalleri gibi riskler mevcuttur.

Karmaşık Problemleri Çözme Yeteneğinin Körelmesi

Yapay zeka, karmaşık problemleri çözme yeteneğini köreltebilir. Bu nedenle, eleştirel düşünme becerilerini geliştirmek ve teknolojiyi bilinçli kullanmak önemlidir.

Bilim ve Bilim Kurgu Ayrımı

Bilim kurguda gösterilen her şeyi bilimmiş gibi algılamamak gerekir. Problemleri anlamak ve çözmek için bilimsel yaklaşımları benimsemek önemlidir.

Toplumsal Algı ve Korkular

Yapay zeka ile ilgili korkuları gidermek ve teknolojiyi insanlığın faydasına sunmak önemlidir. Geleceği şekillendirmek ve insan odaklı teknolojiler üretmek için çaba göstermek gerekmektedir.

Yapay Zeka ve İnsan Yetenekleri

Yapay zekanın performansı, insan yetenekleriyle yarışır hale gelmiştir. Dayanıklılık, kalite ve hatasızlık gibi konularda insanları geride bırakabilir. Ar-Ge çalışmaları üniversitelerin önüne geçmiş ve sektör, yapay zeka alanında büyük bir rekabet içerisine girmiştir.

Model Eğitimi ve Altyapı

Model eğitimi, büyük modellerin bulut ortamında veya özel yapılarda eğitilmesiyle gerçekleştirilir. Bu süreç, büyük enerji ve altyapı gerektirir. Ancak, küçük dil modelleri de büyük dil modellerinin başarısına yaklaşabilir ve maliyetleri düşürebilir.

Yapay Zeka Liderliği Yarışı

Yapay zeka alanında liderliği ele geçirme yarışı devam etmektedir. Avrupa Birliği ülkeleri, Çin ve ABD bu yarışın önde gelen aktörleridir. İnsan odaklı ve sorumlu yapay zeka çalışmaları hız kazanırken, yatırımlar da artmaktadır.

Verimlilik ve Bilimsel İlerlemeler

Yapay zeka, bilimsel ilerlemelerde büyük bir rol oynamaktadır. AlfaGo, AlphaFold ve proteo gibi projeler, bilimsel araştırmalara büyük katkı sağlamaktadır. Şirketler, bilimsel ilerlemelerin dünyayı değiştireceğine inanarak bu alana yatırım yapmaktadır.

Matematik ve Yapay Zeka

Yapay zeka, matematik denklemlerini çözme konusunda büyük başarı göstermektedir. Bu, özellikle Türkiye gibi matematik ortalamasının düşük olduğu ülkelerde büyük bir avantaj sağlayabilir.

OECD Raporları ve Gelecek Tahminleri

OECD raporlarına göre, mesleklerin %90'ı yapay zekadan doğrudan veya dolaylı olarak etkilenecektir. Gelecek yıldan itibaren her meslekte %90'ın üzerinde başarı sağlayan modeller görülecektir.

Yapay Zekaya Farklı Açılardan Bakış

Ülkelerin, bilim insanlarının ve yöneticilerin yapay zekaya bakış açıları farklılık göstermektedir. Bu farklılıklar, yatırımların nereye gittiğini ve hangi dengelerin sağlandığını göstermektedir. Türkiye'nin yapay zeka indeksindeki sıralaması, bu alana daha fazla odaklanmamız gerektiğini göstermektedir.

Ülkelerin Odak Alanları

Ülkelerin yapay zekaya bakış açısı, odak alanlarını belirlemektedir. Ar-Ge, ekonomi, eğitim, politika, yönetişim, toplum ve altyapı gibi alanlar, ülkelerin stratejilerini şekillendirmektedir.

Yapay Zeka ve Regülasyonlar

Ülkeler, yapay zeka ile ilgili regülasyonlar geliştirmektedir. Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Avrupa Birliği, İngiltere ve Almanya gibi ülkeler, etik standartlar belirlemekte ve ihlaller için yaptırımlar uygulamaktadır.

Liderlerin Görüşleri

Dünya liderleri, yapay zekanın potansiyelini ve risklerini farklı şekillerde değerlendirmektedir. Kimileri, yapay zekanın ülkelerin güvenliğini tehdit edebileceğini düşünürken, kimileri de ekonomik büyümeyi artırabileceğine inanmaktadır.

Bilim İnsanlarının Endişeleri

Bilim insanları, yapay zekanın insanları değiştirebileceği ve geliştirebileceği konusunda farklı görüşlere sahiptir. Kimileri, teknolojinin insan zekasını aşacağını öngörürken, kimileri de yanlış kullanım riskine dikkat çekmektedir.

Sektörün Beklentileri

Yapay zeka sektöründeki yöneticiler, teknolojinin insan seviyesindeki zekaya ulaşmasının yeni bir dönemi başlatabileceğini düşünmektedir. Ancak, risklerin de büyük olduğunu ve sosyal eşitliği baltalayabileceğini belirtmektedir.

Yapay Zeka Riskleri ve Önlemleri

Yapay zeka riskleri, ön yargılı yaklaşımdan siber tehditlere, veri gizliliği sorunlarından çevresel zararlara, fikri mülkiyet ihlallerinden iş kayıplarına kadar geniş bir yelpazede kendini göstermektedir. Bu riskleri engellemek veya onlarla baş etmek için yapay zeka okuryazarı olmak önemlidir.

Siber Güvenlik Tehditleri

Yapay zeka, bir hackleme aracı olarak kullanılabilir ve dil modelleri, hackerların kullanıcı kılavuzu haline gelebilir. Bu nedenle, siber güvenlik önlemlerini artırmak ve algoritmik saldırılara karşı hazırlıklı olmak önemlidir.

Önlemler ve Regülasyonlar

Avrupa Birliği yasası, yapay zeka alanında öncü yasalardan biridir. Riskleri öngörerek sıkı denetim altında tutmayı ve kabul edilemez riskleri yasaklamayı amaçlar. Ülkeler, veri güvenliği ve kişisel verilerin korunması gibi konularda önlemler almalı ve regülasyonlar geliştirmelidir.

Yapay Zeka Güvenlik Enstitüleri

Yapay zeka güvenliği konusunda enstitüler kurulmalı ve test yatakları oluşturulmalıdır. Bu sayede, büyük dil modellerinin riskleri tespit edilebilir ve ulusal tehditler önlenebilir.

Yapay Zekanın Geleceği

Yapay zekanın geleceği, bilinmezlik ve belirsizliklerle doludur. Aşk ilişkilerinden doktor tavsiyelerine, psikologlardan avukatlara kadar her alanda yapay zeka destekli sistemler yaygınlaşacaktır. Ancak, bu durum beraberinde manipülasyon, yalan haber ve beyin çürümesi gibi riskleri de getirebilir.

Geliştiricilerin Öngörüleri

Yapay zeka geliştiricileri, teknolojinin çok kısa sürede hayatımıza gireceğini öngörmektedir. Yapay zeka, her alanda uzmanlaşacak, insan aklını geride bırakacak ve sınırsız hafızaya erişecektir.

Tavsiyeler ve Stratejiler

Yapay zeka okuryazarı olmak, uluslararası işbirlikleri yapmak, Yapay Zeka Üniversiteleri kurmak ve güvenlik bakış açısıyla araştırma merkezleri oluşturmak önemlidir. Ayrıca, büyük dil modellerini test etmek ve ulusal Yapay Zeka güvenlik enstitüleri kurmak da gerekmektedir.

Özet

Profesör Doktor Şeref Sağıroğlu ile yapılan bu canlı yayında, yapay zeka ve büyük veri dünyasının ne olduğunu, fırsatlarını, tehditlerini ve gelecekte bizi nelerin beklediğini detaylı bir şekilde inceledik. Yapay zeka okuryazarı olmanın, riskleri minimize etmenin ve teknolojiyi insanlığın faydasına sunmanın önemini vurguladık.

Bu blog yazısı, 30 Aralık 2024 tarihinde Murat Karakaya Akademi YouTube kanalında yayınlanan videodan derlenmiştir.

---

🎥 Murat Karakaya Akademi'de Videoyu İzleyin

Bu blog yazısı, Murat Karakaya Akademi YouTube kanalında yayınlanan bir videonun özetidir. Videoyu izleyerek konu hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

👉 Eğitimin tamamını izlemek için buraya tıklayın: YouTube'da İzle

Otomatik Fonksiyon Çağırma: Google Gemini API'sı ile Yapay Zeka Geliştirmede Yeni Bir Dönem

Merhaba Murat Karakaya Akademi takipçileri! Bu blog yazısında, Google Gemini API'sindeki otomatik fonksiyon çağırma özelliğini ele alacağız. Daha önceki fonksiyon çağırma eğitimlerimizde, fonksiyonları kodlama içinde nasıl kullanabileceğinizi detaylı bir şekilde açıklamıştık. Bu eğitimleri MuratKarakaya.net blogumuzdan veya YouTube oynatma listemizden izleyebilirsiniz.

Otomatik Fonksiyon Çağırma Nedir?

Normalde, büyük dil modelleri (LLM'ler), önceden eğitildikleri veri setindeki bilgilere dayanarak cevap üretirler. Ancak, günlük hayatta ihtiyaç duyduğumuz bilgiler bu veri setlerinde her zaman bulunmaz. Hava durumu, günün tarihi, döviz kurları gibi dinamik bilgileri LLM'ler kendi başlarına elde edemezler. Bu sorunu çözmek için kullanılan tekniklere grounding (yerleştirme) diyoruz. Grounding teknikleri arasında, bilgiyi harici kaynaklardan alarak LLM'nin cevaplarını zenginleştirmeyi amaçlayan yöntemler bulunur. Bunlardan biri de fonksiyon çağırma (function calling)'dır.

Fonksiyon çağırma, LLM'nin bir soruyla ilgili fonksiyonu tespit edip, bu fonksiyonu gerekli parametrelerle çalıştırmasını ve sonucu LLM'ye geri göndermesini içerir. LLM ise bu sonucu kullanarak doğal dilde bir cevap üretir. Bu süreçte, LLM kendisi fonksiyonu çağırmaz; hangi fonksiyonun hangi parametrelerle çağırılacağını belirler ve kod geliştirici fonksiyonu çağırıp sonucu LLM'ye iletir.

Otomatik Fonksiyon Çağırmanın Avantajları ve Dezavantajları

Otomatik fonksiyon çağırma, bu süreci basitleştirerek, LLM'nin fonksiyonu seçip çalıştırdıktan sonra sonucu doğrudan modele göndermesini sağlar. Bu, geliştiricinin ek kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır. Ancak, otomatik fonksiyon çağırmanın bazı dezavantajları da vardır:

• Hata olasılığı: LLM'nin yanlış fonksiyonu seçmesi veya yanlış parametreler kullanması durumunda hatalı sonuçlar alınabilir. Bu nedenle, fonksiyonların doğru çalıştığından emin olmak için doğrulama işlemleri yapılması gereklidir.
• Maliyet: Otomatik fonksiyon çağırma, gönderilen prompt'un ve üretilen cevabın maliyetini artırabilir. Ayrıca, context window'un büyüklüğü de maliyeti etkiler.
• Şeffaflık eksikliği: Otomatik fonksiyon çağırma, LLM'nin hangi fonksiyonları ve parametreleri kullandığını detaylı olarak göstermeyebilir. Bu, sonuçların güvenilirliğini azaltabilir.

Uygulama Örneği: Kargo Botu

Bu eğitimde, bir kargo botu örneği kullanarak otomatik fonksiyon çağırmanın nasıl uygulanabileceğini göstereceğiz. Bu bot, bir şehirden diğerine gönderilecek bir malın vergi ve nakliye ücretini hesaplayacaktır. Bu hesaplamalar için, aşağıdaki fonksiyonları tanımladık:

• calculate_delivery_cost(distance: float) -> float: Nakliye ücretini hesaplar.
• calculate_tax(value: float) -> float: Vergiyi hesaplar.
• calculate_distance(city1: str, city2: str) -> float: İki şehir arasındaki mesafeyi hesaplar (bu örnekte rastgele bir sayı üretiliyor).
• get_exchange_rate(from_currency: str, to_currency: str) -> float: Döviz kuru bilgilerini bir API'dan alır.

Bu fonksiyonları Gemini API'sine tanıtarak, botun bu fonksiyonları otomatik olarak kullanmasını sağladık. Ancak, uygulama sırasında bazı hatalar ve beklenmedik sonuçlarla karşılaştık. Bunlar, özellikle dinamik veri kaynakları kullandığımızda ve LLM'nin fonksiyon seçiminde hatalar yaptığı durumlarda ortaya çıkabilir. Bu nedenle, hata yönetimi ve sonuçların doğrulanması çok önemlidir.

Gemini API'sı ile Otomatik Fonksiyon Çağırmanın Uygulanması

Gemini API'sını kullanarak otomatik fonksiyon çağırmayı uygulamak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Gerekli kütüphaneleri içe aktarın.
2. Fonksiyonları tanımlayın ve bunların açıklamalarını (docstring) ekleyin. Açıklamalar, LLM'nin fonksiyonları anlamasını ve doğru kullanmasını sağlar.
3. Sistem prompt'unu hazırlayın. Sistem prompt'u, LLM'ye fonksiyonları nasıl kullanması gerektiğini, hangi parametreleri kullanması gerektiğini, hesaplamaları açıklamasını vs. bildirir. Temperature değerini düşük tutarak (örneğin 0'a yakın) daha güvenilir sonuçlar elde edebilirsiniz.
4. Gemini API'sini kullanarak LLM ile etkileşime geçin. tools parametresi aracılığıyla tanımladığınız fonksiyonları belirtin.
5. LLM'nin cevabını inceleyin ve gerekirse hata yönetimi mekanizmaları ekleyin. response.function_call_history özelliğini kullanarak LLM'nin hangi fonksiyonları nasıl kullandığını inceleyebilirsiniz.

Sonuçlar ve Önemli Notlar

Otomatik fonksiyon çağırma, yapay zeka geliştirmede önemli bir kolaylık sağlasa da, güvenilirliği ve hata olasılığını göz önünde bulundurmak gerekir. Hata yönetimi ve sonuçların doğrulanması, bu tekniğin etkili bir şekilde kullanılabilmesi için şarttır. Ayrıca, LLM'nin fonksiyon seçimindeki şeffaflık eksikliğini gidermek için ek mekanizmalar geliştirmek faydalıdır.

---

🎥 Murat Karakaya Akademi'de Tam Videoyu İzleyin

👉 Tam eğitimi izlemek için buraya tıklayın: YouTube'da İzleyin