Üretken Yapay Zekâ Yolculuğum
NLP ve CNN'lerden transformer'lara, fine-tuning'e ve RAG'a — zemin nasıl sürekli kaydı.
· güncellendi 2026-01-16
Selam! 👋 Yapay zekâ yolculuğumu anlatayım — epey hareketli geçti! Geleneksel ML ve NLP ile başladım, şimdiyse generative AI'ın heyecan verici dünyasının tam ortasındayım.
ML & NLP Geçmişim
Bir zamanlar dişlerimi Natural Language Processing üzerinde bilemiştim. Büyüleyici işlerdi — metin sınıflandırma, duygu analizi ve o takımın hepsi. Modelleri fine-tune etmek için saatler harcadığımı ve accuracy'deki küçücük iyileşmelere bile sevindiğimi hatırlıyorum.
Sinir Ağı Günleri
CNN'lerin şehrin en havalı şeyi olduğu zamanları hatırlıyor musunuz? İşte o günlerde uğraştığımız şeyin küçük bir görselleştirmesi:
Bu mimarileri anlamak için epey zaman harcadım. O "daha basit" zamanlardan bugüne ne kadar yol aldığımızı düşünmek çılgınca!
Modern Yapay Zekâya Evrim
Deep Learning Yolculuğu
Geleneksel ML'den deep learning'e geçiş göz açıcıydı. Benim için asıl oturan şeyler:
- Temel sinir ağlarıyla başladım
- Daha karmaşık mimarilere geçtim
- Sonunda transformer'lara daldım (beynim yandı 🤯)
LLM Macerası
Bugünlerde her şeyim Large Language Model'lar. NLP günlerimden ne kadar farklı olduğu inanılmaz! Artık uğraştıklarımız:
Modern LLM Kavramları
- Prompt engineering (bilimden çok sanat!)
- Context window'lar (kısa tutmayı unutmamak)
- Token optimizasyonu (her token sayılır!)
- Temperature ayarı (yaratıcı ile odaklı arasındaki o tatlı noktayı bulmak)
Son Deneyler
Epey havalı şeylerle oynuyorum:
Fine-tuning Maceraları
Model fine-tuning'e elimi bulaştırdım. Bu devasa modelleri alıp onlara yeni numaralar öğretebilmek inanılmaz! Öne çıkanlar:
- LoRA adaptasyonları
- Özel dataset oluşturma
- Hyperparameter tuning (mükemmel ayarlar için bitmeyen arayış)
RAG Implementasyonu
Retrieval-Augmented Generation oyunu değiştirdi. Şunları yapabilen sistemler kurdum:
// A simple RAG example I worked with
async function enhancedResponse(query: string) {
const relevantDocs = await vectorDB.search(query);
const enhancedPrompt = `Context: ${relevantDocs.join('\n')}
Question: ${query}`;
return await llm.generate(enhancedPrompt);
}Vercel AI Maceraları
Vercel AI SDK tam bir keşif oldu! Öğrendiklerim:
- Stream handling artık çok daha temiz
- Edge runtime'a deploy etmek çocuk oyuncağı
- AI component'leri entegrasyonu süper pürüzsüz hâle getiriyor
useCompletion ve useChat hook'larını kullanıyorum — AI web uygulamaları için gerçekten oyunu değiştiriyorlar.
Sırada Ne Var?
Şunlar için çok heyecanlıyım:
- Multimodal modeller (metin + görüntü akıl almaz)
- Agent sistemleri (korkutucu derecede zekileşiyorlar)
- Daha iyi RAG mimarileri
- Daha verimli fine-tuning yöntemleri
Yemin Ettiğim Kaynaklar
Benim için oyunu değiştirenler:
- Vercel AI Docs (cidden, altın değerinde!)
- AI Engineering Discord toplulukları
- Uygulamalı projeler (bir şey inşa etmenin yerini hiçbir şey tutmuyor)
- Twitter AI topluluğu (evet, artık ben de o insanlardan biriyim 😅)
Bu alan çılgın bir hızla ilerliyor ve kelimenin tam anlamıyla her gün yeni bir şey öğreniyorum. Bunlardan herhangi biri hakkında geek'lik yapmak isterseniz bana yazın!