Yapay Zeka Metni Sayıya Nasıl Çevirir? Token & Embedding

Bilgisayar harfleri değil sayıları işler. Peki "kedi" kelimesi bir yapay zeka modelinin içinde hangi sayı? Bu videoda metnin sayıya dönüşme yolculuğunu sıfırdan, animasyonla öğreniyoruz: token nedir, neden tek bir kimlik numarası (ID) yetmez, embedding denen anlam vektörü nedir, kelimelerin kümelendiği "anlam uzayı" nasıl oluşur ve "kral − erkek + kadın ≈ kraliçe" gibi vektör aritmetiği nasıl mümkün olur. Hiçbir ön bilgi gerekmiyor.

"Yapay Zeka & LLM Nasıl Çalışır" serisinin dördüncü videosu.

Bu videoda öğrenecekleriniz:
- token nedir ve nasıl bir kimlik numarasına (ID) dönüşür
- neden ham ID anlamı taşımaz (yakın anlam ≠ yakın numara)
- embedding nedir: kelimeyi temsil eden anlam vektörü
- anlam uzayı: benzer kelimeler neden birbirine yakın durur
- vektör aritmetiği ve ünlü kral/kraliçe analojisi
- embeddinglerin eğitimde bağlamdan kendiliğinden öğrenilmesi (dağıtımsal anlam)
- bunun attention ve modern modeller için neden temel olduğu

Sabit soru: Sence "anlam"ı saf sayılarla temsil etmek gerçekten mümkün mü, yoksa hep eksik mi kalıyor? Yorumlara yaz.

Beni takip et:
Web: bapati.com
X: x.com/FG_1903
YouTube: youtube.com/@BapatiTech
LinkedIn: linkedin.com/in/fırat-gurkan
GitHub: github.com/FiratGurkan

📚 Serinin tüm bölümleri: bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber