[{"data":1,"prerenderedAt":56},["ShallowReactive",2],{"video-yapay-zeka-modeli-nasil-egitilir-pretraining-fine-tuning-ve-rlhf":3,"video-related-yapay-zeka-modeli-nasil-egitilir-pretraining-fine-tuning-ve-rlhf":22},{"videoId":4,"title":5,"slug":6,"description":7,"thumbnailUrl":8,"videoUrl":9,"videoProvider":10,"duration":11,"channel":10,"musicUrl":12,"transcript":12,"viewCount":13,"likeCount":13,"commentCount":13,"isPublished":14,"publishedAt":15,"categoryId":16,"categoryName":17,"isActive":14,"isDeleted":18,"createDate":19,"updatedDate":20,"deletedDate":12,"createdUserId":21,"updatedUserId":21,"deletedUserId":12},"562d8080-bfbf-4274-b9e4-4724dac726f9","Yapay Zeka Modeli Nasıl Eğitilir? Pretraining ve RLHF","yapay-zeka-modeli-nasil-egitilir-pretraining-fine-tuning-ve-rlhf","Bir dil modelinin ham hâli aslında bir asistan bile değildir — sadece metni tamamlar. Onu yardımsever ChatGPT'ye dönüştüren şey, üç aşamalı bir eğitim sürecidir. Bu videoda bir modelin sıfırdan nasıl eğitildiğini animasyonla öğreniyoruz: pretraining (devasa metinle bilgi kazanma), fine-tuning (asistan gibi davranmayı öğrenme) ve RLHF (insan tercihleriyle hizalama). Ham modelin neden tek başına yetmediğini gerçek bir örnekle de görüyoruz. Hiçbir ön bilgi gerekmiyor.\n\n\"Yapay Zeka & LLM Nasıl Çalışır\" serisinin altıncı videosu.\n\nBölümler:\n0:00 Giriş — Ham model bir asistan değildir\n0:33 Bu bölümde ne öğreneceğiz\n0:51 Üç aşamaya genel bakış\n1:29 1 · Pretraining (devasa metin, next-token)\n2:15 Ham model neden yetmez? (somut örnek)\n2:59 2 · Fine-tuning (talimat ayarı)\n3:38 3 · RLHF (insan geri bildirimi)\n4:30 Üçü bir arada = ChatGPT\n5:09 Özet\n5:40 Kapanış\n\nBu videoda öğrenecekleriniz:\n- bir modelin eğitiminin üç aşaması ve sıralaması (önce bilgi, sonra itaat, en son değerler)\n- pretraining: devasa metinle next-token tahmini ve \"ham temel model\"\n- ham/temel modelin neden soru yanıtlamak yerine metni \"devam ettirdiği\"\n- fine-tuning: talimat örnekleriyle asistan davranışı kazandırma\n- RLHF: insan tercihleri, ödül modeli ve pekiştirmeli ince ayar\n- pretraining'in pahalı, fine-tuning ve RLHF'in görece ucuz olması\n\nSabit soru: Sence bir yapay zekanın değerlerini yalnızca birkaç bin insanın tercihleri mi belirlemeli? Yorumlara yaz.\n\nBeni takip et:\nWeb: https://bapati.com\nX: https://x.com/FG_1903\nYouTube: https://youtube.com/@BapatiTech\nLinkedIn: https://linkedin.com/in/fırat-gurkan\nGitHub: https://github.com/FiratGurkan\n\n📚 Serinin tüm bölümleri: https://bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber","https://img.youtube.com/vi/FujxwiBdHYI/maxresdefault.jpg","https://youtu.be/FujxwiBdHYI",1,379,null,0,true,"2026-07-27T21:33:49","f316c5b4-4a96-4d84-8bbc-2fa95f1ee7bc","Yapay Zeka & LLM Nasıl Çalışır",false,"2026-06-10T14:01:29.571945","2026-09-17T15:15:37.6588507","ea4ea297-567a-491b-ac52-37db0674498b",[23,34,45],{"videoId":24,"title":25,"slug":26,"description":27,"thumbnailUrl":28,"videoUrl":29,"videoProvider":10,"duration":30,"channel":10,"musicUrl":12,"transcript":12,"viewCount":13,"likeCount":13,"commentCount":13,"isPublished":14,"publishedAt":31,"categoryId":16,"categoryName":17,"isActive":14,"isDeleted":18,"createDate":32,"updatedDate":33,"deletedDate":12,"createdUserId":21,"updatedUserId":21,"deletedUserId":12},"5bec5ff2-a5d4-4d77-9c35-5a6b7b08a829","Yerel Yapay Zeka Kurulumları Neden Batıyor? 🤖","yerel-yapay-zeka-kurulumlari-neden-batiyor","\"17 GB'lık model, 16 GB ekran kartıma sığar\" — sığmıyor. Çünkü o rakam ekran kartı belleği değil, sistemin toplam belleği. Asıl unutulan ikinci sebep KV önbelleği: modelin o ana kadar okuduğu her kelime için tuttuğu bir not defteri. Hesap üç kalem: ağırlıklar (17 GB'lık dosyanın 4 bitlik sürümü yaklaşık 9 GB) + KV önbelleği (birkaç bin kelimede 1-2 GB) + sistem payı (yaklaşık 1 GB) = 12 GB, 16 GB'lık kartta rahat çalışır. Kırılma noktası uzun belgeyi yapıştırdığın an: 32 bin kelimelik bağlamda not defteri tek başına 8 GB'a çıkabiliyor. Çözüm de aynı yerde — bağlam penceresini ihtiyacın kadar tut ve mümkünse not defterini de kuantize et. 🤖\n\nAbone olarak yeni içeriklere ulaşabilirsiniz.\n\n📚 Serinin tüm bölümleri: https://bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber","https://img.youtube.com/vi/bjt3L6vHqrE/maxresdefault.jpg","https://www.youtube.com/watch?v=bjt3L6vHqrE",93,"2026-09-09T12:00:00","2026-09-17T12:18:26.9319348","2026-09-17T15:14:59.8590609",{"videoId":35,"title":36,"slug":37,"description":38,"thumbnailUrl":39,"videoUrl":40,"videoProvider":10,"duration":41,"channel":10,"musicUrl":12,"transcript":12,"viewCount":13,"likeCount":13,"commentCount":13,"isPublished":14,"publishedAt":42,"categoryId":16,"categoryName":17,"isActive":14,"isDeleted":18,"createDate":43,"updatedDate":44,"deletedDate":12,"createdUserId":21,"updatedUserId":21,"deletedUserId":12},"16a86731-735d-46ed-9759-ed0a3948f955","Yapay Zeka Modeli Neden JPEG Gibi Küçülüyor? 🤖","yapay-zeka-modeli-neden-jpeg-gibi-kuculuyor","Bir yapay zeka modelinin dosyası 54 gigabayt; sıradan bir dizüstünde 8 gigabayt bellek var. Yine de aynı model o dizüstünde çalışıyor. Sırrın adı kuantizasyon: modelin içindeki her sayı 16 bit yerine 4 bitle saklanıyor ve dosya dörtte birine iniyor. Aynı fikri her gün kullanıyorsun — telefonunun çektiği ham fotoğraf JPEG'e dönerken gözünün fark etmediği detay atılıyor. Peki bedeli? 4 bitte kayıp o kadar küçük ki çoğu zaman farkı göremiyorsun; 3 bitte model saçmalamaya başlıyor. Ve laptopa giren aslında devin kendisi değil, 7 milyarlık küçük kardeşi: 4 bitten yaklaşık 4 gigabayt. 🤖\n\nAbone olarak yeni içeriklere ulaşabilirsiniz.\n\n📚 Serinin tüm bölümleri: https://bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber","https://img.youtube.com/vi/HuM2xoxZjqI/maxresdefault.jpg","https://www.youtube.com/watch?v=HuM2xoxZjqI",89,"2026-09-08T12:00:00","2026-09-17T12:18:26.5642168","2026-09-17T15:15:00.2254745",{"videoId":46,"title":47,"slug":48,"description":49,"thumbnailUrl":50,"videoUrl":51,"videoProvider":10,"duration":52,"channel":10,"musicUrl":12,"transcript":12,"viewCount":13,"likeCount":13,"commentCount":13,"isPublished":14,"publishedAt":53,"categoryId":16,"categoryName":17,"isActive":14,"isDeleted":18,"createDate":54,"updatedDate":55,"deletedDate":12,"createdUserId":21,"updatedUserId":21,"deletedUserId":12},"f3cf1d98-8ec2-410a-8c79-fd1ccff61117","54 GB'lık Yapay Zeka 8 GB Laptopa Nasıl Sığıyor?","54-gb-lik-yapay-zeka-8-gb-laptopa-nasil-sigiyor","Bir yapay zeka modelinin ağırlıkları düz haliyle yüz gigabaytlarca yer tutar ve onu çalıştıran makineler bir arabadan pahalıdır. Ama aynı modelin küçültülmüş bir sürümü, internet bağlantısı bile olmayan sıradan bir dizüstünde çalışıyor. Arada sihir yok — üç mühendislik hilesi var.\n\nBu video \"nasıl kurulur\" anlatmıyor. Bir sorunun peşinden gidiyor: yapay zeka neden bulut istiyordu, ve neden artık istemiyor?\n\nBirinci hile kuantizasyon. Model ağırlıkları on altı bitlik sayılar olarak saklanıyordu; o hassasiyetin çoğu israftı. Sayıları dört bite indirdiğinizde dosya dörtte birine iniyor ve cevaplar hâlâ işe yarıyor — çünkü bir ağırlığın tam değeri değil, komşularına göre yeri önemli.\n\nİkinci hile uzman karışımı. Otuz milyar parametrelik bir modelin her soruda otuz milyarı birden çalışmıyor. Bir yönlendirici hangi uzmanların uyanacağına karar veriyor; geri kalanı uyumaya devam ediyor. Diskte büyük, hesapta küçük.\n\nÜçüncü hile bellek muhasebesi. Çoğu kurulum burada batıyor, çünkü insanlar yalnız model dosyasına bakıyor. Oysa belleğe model artı KV önbelleği artı işletim sistemi giriyor. KV önbelleği siz yazdıkça büyüyen bir not defteri — hesaba katılmayınca sistem takas alanına düşüyor ve her şey beş on kat yavaşlıyor.\n\nSonra somut rakamlar: 8 GB belleğe ne sığar, 16 GB'ın tatlı noktası nerede, saniyede kaç kelime okuma hızını geçer. Ve asıl ilginç soru: küçük model neden hâlâ akıllı? Çünkü küçültülmedi — damıtmayla yetiştirildi.\n\nKapanışta dürüst kısım da var: yerel model bulutun yerini tutmuyor, ve \"bedava\" olan şey aslında bir hamle.\n\n🤖 İLGİLİ VİDEO\n\nAbone olarak yeni içeriklere ulaşabilirsiniz.\n\n📚 Serinin tüm bölümleri: https://bapati.com/news/yapay-zeka-llm-nasil-calisir-rehber","https://img.youtube.com/vi/Qyv4uQuT8TQ/maxresdefault.jpg","https://www.youtube.com/watch?v=Qyv4uQuT8TQ",563,"2026-09-07T12:00:00","2026-09-17T12:18:26.1786574","2026-09-17T15:15:00.59597",1789725845660]