Yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM), dijital dönüşümün ön saflarında yer alarak iş dünyasında büyük bir değişim yaratmaya başladı. Devsfield olarak, deneyimli yazılım mühendislerimizden oluşan ekibimiz, bu alanda derinlemesine bilgiye ve ileri düzey yetkinliklere sahip. LLM’ler, iş süreçlerini optimize etmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve yeni fırsatlar yaratmak için güçlü bir araç sunuyor.
Ekibimiz, LLM projelerinde sadece geliştirme değil, aynı zamanda kapsamlı danışmanlık hizmetleri de sunarak, işletmelerin bu teknolojiden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı oluyor. Bu blogda, Devsfield ekibimizin LLM projelerindeki uzmanlık alanlarını ve danışmanlık hizmetlerimizle nasıl değer yarattığımızı aşağıda konu başlıklarıyla detaylandırıyoruz:
- LLM’lerin İşleyişi ve Parametre Ayarları: Büyük dil modellerinin parametrelerini, ağırlıklarını ve çıkarım süreçlerini optimize etme yetkinliği.
- Transformer Mimarisi ve Neural Network Bilgisi: Transformer modelleri, dikkat mekanizmaları ve sinir ağları konusunda derinlemesine bilgi.
- Model İnferansı ve Hız Optimizasyonu: Düşük gecikme süreleriyle yüksek performanslı çıkarım süreçleri geliştirme.
- Model İnce Ayar (Fine-Tuning) ve Özelleştirme: İş ihtiyaçlarına yönelik LLM modellerini ince ayarlama ve kişiselleştirme.
- Veri Gizliliği ve Güvenlik: LLM’lerin güvenli kullanımı, veri gizliliği ve prompt enjeksiyonlarını önleme.
- Reinforcement Learning (RLHF) Kullanımı: Geri bildirimle güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) tekniklerini kullanarak model performansını artırma.
- Prompt Mühendisliği: Chain of Thought ve Tree of Thoughts gibi tekniklerle etkili prompt hazırlama.
- LLM’lerde Bellek Yönetimi: Uzun vadeli bellek (RAG) ve GPT’lerle hatırlama süreçlerini optimize etme.
- Embeddings ve Vektör Veritabanları ile Çalışma: RAG modelleri için vektör veritabanları kullanarak bilgiye dayalı arama çözümleri geliştirme.
- Çok Modlu İşleme (Multimodalite): Dil, görsel ve diğer verilerin birleştirilmesiyle karmaşık çözümler oluşturma.
- API Entegrasyonu ve Otomasyon: OpenAI, Google Gemini ve Claude API’leri gibi popüler LLM API’leri ile entegrasyon.
- Yerel ve Açık Kaynak Modellerle Çalışma: Llama3 ve Huggingface gibi açık kaynaklı modelleri kullanarak projeler geliştirme.
- Model Sıkıştırma ve Verimlilik Teknikleri: Model boyutlarını küçültmek için quantization ve pruning yöntemlerini kullanma.
- Otonom AI Ajanları Geliştirme: Langchain ve benzeri araçlarla sosyal medya içerik üretimi ve diğer görevler için otonom ajanlar oluşturma.
- Güvenlik ve Risk Yönetimi: LLM sistemlerinde jailbreak girişimlerini tespit etme ve engelleme yeteneği.
- Sıfır Atış (Zero-Shot) ve Az Atış (Few-Shot) Öğrenme: Yeni alanlara minimal veri ile model adaptasyonu sağlama.
- Dağıtık Hesaplama ile Ölçeklenebilirlik: LLM modellerini GPU ve TPU altyapıları kullanarak ölçeklendirme.
- Model İzleme ve Performans Değerlendirme: Üretim ortamlarında modellerin performansını izleme ve optimize etme.
- İnsan Destekli Öğrenme (Human-in-the-Loop): İnce ayar ve model iyileştirmelerinde insan geri bildiriminden yararlanma.
