Fine-tuning, RAG ve prompt engineering ne zaman tercih edilmeli? Karar matrisi, maliyet karşılaştırması ve hibrit yaklaşımlar.
Kurumsal yapay zeka entegrasyonu için 2026 mimari seçimleri, maliyet analizi, 12 haftalık roadmap, sektörel adaptasyon ve ROI hesaplaması — RAG, fine-tuning ve agentic AI karşılaştırması.
Hugging Face Open LLM Leaderboard 2026 ilk çeyrek raporuna göre kurumsal LLM dağıtımlarının %58’i artık open-source modeller üzerinde çalışıyor; 18 ay önce bu oran %29 idi. Sebep net: veri egemenliği, fine-tuning özgürlüğü ve token başına maliyetin GPT-4o seviyesindeki kapalı modellere kıyasla 5-14 kat düşmesi. 2026’nın ilk yarısında bir avuç model adı sürekli karşımıza çıkıyor — […]
Stanford HELM 2026 değerlendirmesine göre kurumsal LLM dağıtımlarının %63’ünde hallucination (uydurma yanıt) oranı %8’in üzerinde kalıyor; finansal hizmetler ve sağlık gibi düzenlemeli sektörlerde bu oran %1 altına indirilmediğinde üretime alım onayı verilmiyor. Hugging Face Open LLM Leaderboard 2026 ölçümlerinde TruthfulQA skoru %50 altındaki modeller artık “yüksek risk” etiketiyle işaretleniyor; OpenAI Evals telemetrisi 2026 Şubat sürümünde […]
Prompt engineering 2026 itibarıyla kurumsal LLM uygulamalarında doğruluğu %42’ye kadar artıran, çıktı tutarlılığını ölçülebilir biçimde iyileştiren ve token maliyetini %35’e varan oranlarda düşüren bir mühendislik disiplinine dönüşmüştür. Anthropic’in 2025 prompt rehberi, OpenAI Best Practices ve Google AI Gemini kılavuzu üç sağlayıcı üzerinde aynı temel ilkeleri tarif eder. Stanford HAI AI Index 2025 raporuna göre kurumsal […]
2026 itibarıyla üretim ortamına alınan kurumsal LLM uygulamalarının %81’i function calling veya tool use yeteneklerini aktif olarak kullanıyor; OpenAI Developer Survey 2025’e göre bu oran 2023’te yalnızca %19 düzeyindeydi. Function calling, dil modelinin doğal dil isteğini yapılandırılmış JSON çağrısına dönüştürerek dış sistemleri çalıştırmasını sağlayan ve agent mimarilerinin temel yapı taşı olan eylem katmanıdır. OpenAI Tools […]
- 1
- 2