Başlangıçtan ileri seviyeye teknik yol haritası
Modüller, ChatGPT’nin çalışma mantığını basitten ileriye doğru anlatır. Her bölüm kısa ama yoğun tutulmuştur; kavram, işlem sırası ve kullanım riski birlikte verilir.
Öğrenme sırası
İlk modüller temel kavramları kurar; sonraki modüller kaynak, araç, görsel/ses, güvenlik ve performans katmanlarına geçer.
ChatGPT sistem mantığı
Model, araç, güvenlik ve arayüz katmanlarının birlikte nasıl çalıştığını öğren.
İstek anlama ve yönlendirme
Prompt içindeki amaç, format, bağlam ve risk sinyallerinin nasıl ayrıldığını incele.
Tokenizasyon ve embedding
Metnin tokenlara ayrılıp sayısal vektörlere dönüşmesini kavra.
Transformer ve attention
Self-attention, multi-head attention ve KV cache mantığını öğren.
Eğitim ve hizalama
Pretraining, SFT, RLHF ve değerlendirme süreçlerini takip et.
Cevap üretimi
Logit, softmax, temperature, top-p ve streaming mantığını gör.
RAG ve kaynak kullanımı
Chunking, embedding arama, reranking ve kaynak kalitesini öğren.
Kod üretimi
Kod üretiminde güçlü yönleri, riskleri ve güvenli test akışını kavra.
Dosya ve görsel analiz
Belge, tablo, ekran görüntüsü ve görsellerin nasıl yorumlandığını incele.
Görsel üretim
Diffusion, latent uzay ve prompt parametrelerini öğren.
Video ve ses
Zamansal tutarlılık, ASR, LLM, TTS ve gecikme zincirini incele.
Tool calling ve ajanlar
Modelin araç çağırma, planlama ve izin kontrolünü nasıl yönettiğini öğren.
Güvenlik ve sınırlar
Halüsinasyon, prompt injection ve çok katmanlı güvenliği kavra.
Servis performansı
Routing, cache, kuyruk, ilk token gecikmesi ve streaming performansını öğren.
Kullanım örnekleri
ChatGPT’den daha verimli sonuç almak için prompt kalıpları, çıktı formatları ve doğrulama yöntemleri.
Bu sayfada geçen teknik terimler
Bu bölümde geçen teknik kavramların kısa ve doğrudan açıklamaları.
Modül
Eğitim konusunu parçalara ayıran bağımsız ders bölümüdür.
Tokenizasyon
Metnin modele uygun küçük parçalara ayrılmasıdır.
Embedding
Tokenların sayısal vektör temsillerine dönüştürülmesidir.
Attention
Modelin bağlamda hangi bilgilere ağırlık vereceğini hesaplayan mekanizmadır.
Inference
Eğitilmiş modelin kullanıcı isteğine cevap üretmek için çalıştırılmasıdır.