Andreessen Horowitz 2024 LLMOps raporu, üretim ölçeğindeki bir LLM uygulamasında token maliyetinin toplam altyapı bütçesinin %62’sini oluşturduğunu gösteriyor; aynı raporda semantic caching uygulayan ekiplerin maliyetlerini %35-78 aralığında düşürdüğü raporlanıyor. Semantic caching 2026’da artık opsiyonel değil, finans birimi tarafından beklenen bir LLMOps standardı. Konuyla ilişkili olarak LLM Semantic Cache: GPTCache, Redis ve Cost Düşürme 2026 rehberimiz […]
LLM ince ayar maliyetleri 2026’da kurumsal yapay zeka bütçelerinin %38’ini tüketiyor; Hugging Face 2025 raporuna göre QLoRA tekniği, full fine-tuning’e kıyasla VRAM gereksinimini 16 kat düşürürken doğruluk farkını %1,2’nin altında tutuyor. Bu yazı LoRA, QLoRA ve full fine-tuning arasında somut TCO karar matrisini ortaya koyuyor. Konuyla ilişkili olarak LoRA Adapter Merging 2026: PEFT ile Multi-Task […]
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, […]