Gemma vs Phi vs Mistral 2026: Küçük Açık Kaynak LLM Karşılaştırması Small LLM karşılaştırma tartışması 2026’da artık “hangisi en iyi?” değil, “hangisi hangi iş yüküne uygun?” sorusuna evrildi. Google’ın Gemma 2 ailesi (2B, 9B, 27B), Microsoft’un Phi-3 ve Phi-3.5 serisi (mini 3.8B, small 7B, medium 14B) ve Mistral AI’ın Mistral 7B, Mistral Small (22B) ve […]
Recommendation systems 2026: collaborative filtering, two-tower model, candidate generation + re-ranking, vector search, A/B test.
NVIDIA Triton Inference Server 2026 sürümü, multi-model serving senaryolarında dinamik batching ve ensemble pipeline özellikleriyle ortalama %57 GPU kullanım artışı ve %43 latency düşüşü sağlayarak kurumsal MLOps stack’inin omurgası haline geldi. Triton Inference Server 2026 Pazar Konumu Üretim ortamlarında 8-12 farklı modeli aynı GPU kümesinde servis etme ihtiyacı, 2024-2026 döneminde kurumsal MLOps stack’inin merkezine yerleşti. […]
Gartner’ın 2025 öngörüsüne göre 2030’a kadar ML eğitim verisinin %60’ı sentetik kaynaklı olacak; bugün bu oran %24. Mostly AI’nın 2025 raporu, sentetik veriyle eğitilen modellerin edge case’lerde %44 daha yüksek recall gösterdiğini kanıtlıyor. GDPR uyumu sadece yan etki, asıl kazanım model performansı. Konuyla ilişkili olarak Synthetic Data Generation: Gretel ve Mostly AI ile Gizlilik Dostu […]
2026 itibarıyla MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) leaderboard’da OpenAI text-embedding-3-large, Voyage AI voyage-3-large, Cohere Embed v3 ve Mixedbread mxbai-embed-large-v1 modelleri kurumsal RAG sistemlerinin %84’ünde tercih ediliyor. Doğru model seçimi $/1M token maliyetinde 6x, doğrulukta ise %22’ye varan fark yaratıyor. Konuyla ilişkili olarak Mixture of Experts (MoE) Modelleri 2026: Mixtral, DeepSeek-V3, Qwen2 Karşılaştırması rehberimiz detaylı incelemeyi […]
LLM evaluation pazarı 2026’da $480 milyona ulaştı; LangSmith, LangFuse, Helicone, Phoenix Arize, Promptfoo ve Braintrust kurumsal deployment’larda en sık karşılaşılan altı platform — Stanford HAI 2026 raporu eval tool kullanımının production AI projelerinde %78’e çıktığını gösterdi. Konuyla ilişkili olarak LLMOps ile Production AI: LangFuse, LangSmith, Helicone Karşılaştırması rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. LLM Evaluation Platform Kavramı […]
Flowise vs Langflow karşılaştırması 2026’da no-code AI workflow seçiminin merkezinde duruyor: Flowise, Node.js tabanlı (TypeScript) yapısı ve LangChain.js entegrasyonuyla kurumsal SaaS senaryolarında üretken bir alternatif sunarken; Langflow, Python ekosistemi ve LangChain Core (Python) tabanı sayesinde veri bilimi ekipleri ve hibrit ML stack’lerinde daha derin entegrasyon imkânı tanıyor. Kısa cevap: prototip hızı, kullanıcı tarafı entegrasyonu ve […]
Fine-Tuning mı RAG mı? Hızlı Karar Rehberi Fine-tuning ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) arasındaki seçim, modele “ne öğretmek” istediğinize bağlıdır. Doğrudan yanıt: bilginiz sık değişiyorsa, güncel ve kaynaklı yanıt gerekiyorsa RAG daha maliyet-etkindir. Modele belirli bir ton, format veya alana özgü davranış kazandırmak istiyorsanız fine-tuning daha uygundur. Çoğu üretim sistemi ikisini birleştirir: davranışı fine-tuning ile şekillendirir, […]
Andreessen Horowitz’in 2025 State of AI raporuna göre kurumsal LLM maliyetleri yıllık %347 büyüyor; AI bütçesinin %71’i prompt-level görünürlük olmadan harcanıyor. DataDog 2025 araştırması FinOps disiplinini uygulayan ekiplerin LLM maliyetlerini ortalama %42 düşürdüğünü gösteriyor. LLM FinOps Anatomisi ve 2026 Pazar Bağlamı LLM FinOps, geleneksel cloud FinOps’un AI iş yüklerine adapte edilmiş halidir. Üç ana boyutta […]
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) 2025 sıralamasında 4 önde gelen embedding modeli arasında retrieval doğruluk farkı %22’ye ulaşıyor. Cohere 2025 raporu, yanlış embedding seçiminin RAG doğruluğunda LLM değiştirmekten daha büyük etki yarattığını ortaya koyuyor. Embedding Model Pazarı 2026 Bağlamı Embedding modelleri kelime ve cümleleri yüksek boyutlu vektör uzayına eşler; semantik benzerlik bu uzayda ölçülür. RAG […]