YZ Sözlüğü — 210 Terim

Google tarafından önerilen; farklı şirketlerin ürettiği ajanların ortak bir mesajlaşma protokolü üzerinden birbirleriyle güvenli şekilde görev devredip iş birliği yapmasını sağlayan açık standart.

Belirli bir hedefi gerçekleştirmek için bağımsız kararlar alabilen, araçlar (tools) kullanan ve planlama yeteneğine sahip otonom YZ sistemi.

Bir dil modelinin etrafına kurulan; planlama döngüsü, araç çağırma, bellek, hata toleransı ve güvenlik denetimini bir arada yöneten yazılım iskeleti (Örn: Claude Code, Cursor, OpenHands harness'ları).

Ajanın "düşün → araç çağır → sonucu oku → karar ver" adımlarını hedef tamamlanana veya durdurma koşuluna kadar tekrarladığı temel yürütme döngüsü.

Bir ajanın belirli bir görevi (örn: PDF çıkarma, sözleşme özeti) yapabilmesi için paketlenmiş; talimat, örnek prompt, araç ve dosya bütününü içeren modüler yetenek paketi.

Sonradan ajana dönüştürülmüş bir sohbet botu değil, en başından itibaren otonom hareket etme, araç kullanma ve döngü yönetme yeteneğiyle tasarlanmış mimari veya model.

Bir işin tek bir hamlede bitirilmesi yerine; planlama, yürütme, hata denetimi ve kendi kendini düzeltme (self-correction) adımlarından oluşan döngüsel süreç.

Kullanıcının veya diğer ajanların yanıt vermesini beklemeden, arka planda uzun vadeli görevleri ve hesaplamaları yürütmeye devam edebilen ajan yapısı.

İnsan müdahalesi olmadan kendi alt görevlerini oluşturan, önceliklendiren ve hedef doğrultusunda araçları tetikleyen bağımsız sistem.

Ajanın gerçek bir web tarayıcısını sürüp form doldurma, kaydırma, tıklama ve veri çekme işlemlerini DOM erişimi veya ekran okuma yoluyla yapabilmesi (Örn: Playwright, browser-use).

Bilgisayarın terminal/komut satırı arayüzüne (CLI) doğrudan erişebilen, işletim sistemi seviyesinde kod çalıştırıp dosya yönetebilen ajan uzmanlığı.

Modelin Python kodu yazıp izole bir sandbox'ta çalıştırarak veri analizi, hesap, grafik üretimi ve dosya işleme yapabilmesini sağlayan araç.

Modelin ekran görüntüsünü görüp fare ve klavyeyi kontrol ederek tıpkı bir insan gibi uygulamaları kullanması; tarayıcı, ofis programları ve işletim sisteminde otonom işlem yapabilmesi.

OpenAI tarafından tanıtılan; ekran görüp fare/klavye kullanarak masaüstü ve web uygulamalarında çok adımlı görevleri tamamlayan ajan kategorisi.

Bir ajanın ürettiği çıktıyı, sistemdeki başka bir ajanın (veya aynı ajanın bir denetim katmanının) kalite kontrolünden geçirip kusurları düzelttirdiği tasarım kalıbı.

Bir konu hakkında onlarca kaynağı paralel tarayan, bulguları çapraz doğrulayan ve uzun, kaynaklı bir rapor üreten araştırma ajanı kipi (OpenAI/Gemini/Perplexity).

Ajanın geçmiş etkileşimlerini (kim, ne zaman, ne yaptı) zaman damgalı olaylar şeklinde saklayıp benzer durumlarda geri çağırdığı bellek türü.

Bir modelin veya ajanın belirli görevlerde gerçek dünyada ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçen, tekrarlanabilir test ve puanlama setleri.

Modelin bir araç çağırması → sonucun bağlama eklenmesi → modelin yeni adıma karar vermesi şeklinde, görev bitene veya adım limiti dolana kadar süren temel ajan döngüsü.

Tool calling'de bir fonksiyonun adı, açıklaması ve parametrelerinin JSON Schema formatında modele bildirildiği yapı.

Otonom ajanların kritik kararlarda (finansal işlemler, veri silme veya canlıya kod alma) durarak insandan onay veya yönlendirme almasını sağlayan güvenlik mimarisi.

Yapay zeka ajanlarının doğrudan kod editörlerine (Cursor, VS Code vb.) gömülerek yazılımcı gibi dosya oluşturması, hata ayıklaması ve projeyi derlemesi süreci.

Üretilen çıktıların kalitesini, doğruluğunu veya tonunu puanlamak için ayrı bir güçlü modelin hakem olarak kullanılması deseni.

Anthropic tarafından geliştirilen; yapay zeka modellerinin veri tabanlarına, yerel dosyalara ve harici geliştirme araçlarına standart, güvenli ve protokol seviyesinde bağlanmasını sağlayan açık kaynaklı standart.

Kısa vadeli bellek bağlam penceresinde tutulurken; uzun vadeli bellek vektör DB veya yapılandırılmış depoda saklanan, oturumlar arası kalıcı kullanıcı/iş bilgisidir.

Ajanın anlık çalışma belleğindeki logları analiz ederek önemli bilgileri ve kalıpları uzun vadeli belleğe (vektör veri tabanına) anlamlı özetler halinde aktarma süreci.

Birden fazla uzmanın veya ajanın, karmaşık bir problemi çözmek için birbiriyle protokoller üzerinden haberleştiği ve görev paylaştığı sistemler (Örn: CrewAI).

OpenAI'nin web tarayıcısını otonom kullanarak rezervasyon, alışveriş, form doldurma gibi günlük dijital işleri kullanıcı adına yürüten ajan ürünü.

Çoklu ajan sistemlerinde merkezi yönetimi sağlayan; hangi ajanın ne zaman devreye gireceğini ve bilgi akışını organize eden ana mekanizma.

Karmaşık ve büyük bir görevi yürütmeden önce makro düzeyde bir alt görev listesi ve yol haritası çıkaran, ardından her adımı sırayla icra eden ajan stratejisi.

Bir modelin yüksek seviyeli planı, başka bir (genelde daha ucuz/hızlı) modelin ise tek tek adımları gerçekleştirdiği iki katmanlı ajan deseni.

Ajanların bir problemi çözerken eş zamanlı olarak hem akıl yürütme (Düşünce) hem de eylem yapma (Araç çağırma) adımlarını ardışık olarak kullanması.

Ajanın geçmişteki başarısız denemelerini veya aldığı hataları analiz ederek, sonraki adımlarda stratejisini kendi kendine revize etmesi.

Kullanıcıdan gelen isteğin niyetini analiz ederek talebi en optimize modele veya o alandaki en uzman alt ajana paslayan köprü ajan.

Ajanların kod çalıştırırken veya komut tetiklerken üretim sistemlerine zarar vermesini engellemek için izole edilmiş, kaynak ve ağ erişimi kısıtlanmış güvenli yürütme ortamı.

Girdileri kelime eşleşmesine göre değil, taşıdıkları anlamsal vektör yakınlığına göre önceden belirlenmiş rotalara veya fonksiyonlara ışık hızında yönlendiren mimari bileşen.

Bir ajanın sonsuz döngüye girmesini engellemek için tanımlanan maksimum araç çağrısı veya iterasyon sayısı.

Ana ajanın belirli bir alt görevi (araştırma, kod yazımı, doğrulama) devredebileceği, kendi bağlam penceresi ve araç setiyle çalışan uzmanlaşmış yardımcı ajan.

Merkezi bir hiyerarşik lider olmadan, çok sayıda basit ajanın belirli yerel kurallarla etkileşime girerek kolektif bir zeka ve çözüm üretmesi.

Bir LLM'in başka bir LLM'in çıktısını puanlayarak (LLM-as-judge) insan değerlendirmesinin yerini kısmen aldığı, ölçeklenebilir değerlendirme yöntemi.

Bir aracın adı, ne işe yaradığı, girdi/çıktı şeması ve güvenlik kısıtlarını JSON formatında modele bildiren yapı; ajanın hangi aracı ne zaman çağıracağına bu manifeste bakarak karar verir.

Modelin, prompt içinde kendisine tanımlanan harici API'leri, hesap makinelerini veya arama motorlarını ne zaman ve hangi parametrelerle çağıracağını kendisinin seçmesi.

Modelin hangi noktada hangi aracı çağırması gerektiğini sentetik veri üzerinden kendi kendine öğrendiği erken dönem araç-kullanımı eğitim yöntemi.

Konuşma tanıma, dil modeli ve seslendirmeyi tek bir gerçek zamanlı boru hattında birleştiren; telefonla müşteri görüşmesi yapabilen ajan türü (Örn: Realtime API, Vapi).

Modelin çıktılarının ve davranışlarının insan etiği, toplumsal güvenlik, doğruluk ve fayda kriterleriyle uyumlu hale getirilmesi.

Modelin bir metni işlerken cümle içindeki kelimelerin birbirleriyle olan anlamsal ilişkilerini ve ağırlıklarını hesaplamasını sağlayan matematiksel yapı.

Devasa veri havuzlarında sadece bir sonraki kelimeyi tahmin etmek üzere eğitilmiş, henüz sohbet veya talimat modifiyesine uğramamış ham sinir ağı.

Modelleri standart bir görev seti (MMLU, GSM8K, SWE-Bench vb.) üzerinde karşılaştırmalı olarak puanlayan, sektörel referans kabul edilen testler.

Eğitim verisindeki dengesizlikler veya eksiklikler nedeniyle modelin belirli gruplara, fikirlere veya sonuçlara karşı gösterdiği sistematik ve istenmeyen taraflılık.

Modelin tek bir işlem döngüsünde (girdi ve çıktı toplamı olarak) okuyup hafızasında tutabileceği maksimum token/metin kapasitesi.

RLHF yöntemine alternatif olan; ayrı bir ödül modeli kurmaya gerek kalmadan, modeli doğrudan iyi ve kötü çıktı çiftleriyle insan tercihlerine göre hizalayan verimli eğitim yöntemi.

Kelime, cümle veya görsellerin, aralarındaki anlamsal benzerliklerin hesaplanabilmesi için çok boyutlu bir koordinat sistemindeki sayılara (vektörlere) dönüştürülmüş hali.

Önceden eğitilmiş genel bir modelin, daha spesifik ve odaklanmış bir veri setiyle eğitilerek belirli bir dilde, tonda veya uzmanlık alanında keskinleştirilmesi.

Çok geniş ve genel veri setlerinde eğitilmiş, üzerine ince ayar yapılarak veya ajan sistemlerine entegre edilerek binlerce farklı göreve uyarlanabilen ana modeller (Örn: GPT-4, Llama-3).

Modelin bilgi boşluklarını doldurmak için gerçekte var olmayan, tamamen uydurma verileri çok ikna edici ve emin bir dille üretmesi durumu.

Modelin parametre ağırlıklarını kalıcı olarak değiştirmeden, sadece o anki prompt içinde verilen talimat ve örneklerden yola çıkarak yeni bir görevi anlık kavraması.

Temel bir modelin, emirleri ve görev tanımlarını bir asistan gibi algılayıp yerine getirebilmesi için soru-cevap formatındaki veri setleriyle eğitilmesi.

Standart Transformer modellerinde metin uzadıkça işlem yükünün karesel (N²) artması problemini, doğrusal (N) seviyeye çekerek uzun bağlamları hafifletmeyi amaçlayan matematiksel yaklaşım.

Milyarlarca parametreye sahip, derin öğrenme tabanlı, insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneği gelişmiş Büyük Dil Modeli.

Büyük dil modellerinin prototipten üretime geçiş, dağıtım, maliyet optimizasyonu, sürüm kontrolü ve canlı izleme (monitoring) süreçlerinin yönetimi.

200K – 2M+ token gibi çok büyük girdileri tek seferde işleyebilen modellerin sahip olduğu genişletilmiş bağlam penceresi yeteneği.

Dikkat mekanizması kullanmayan, çok uzun metinleri ve veri akışlarını geleneksel Transformer mimarilerine göre çok daha az RAM ve işlem gücüyle işleyen doğrusal alternatif mimari.

Modelin içinde farklı konularda uzmanlaşmış alt ağlar barındırması ve gelen her token veya soru için tüm modeli değil, sadece ilgili uzman katmanları devreye sokarak tasarruf sağlayan mimari (Örn: Mixtral).

Yapay zekanın metin, görsel, ses ve video gibi farklı veri türlerini aynı anda girdi olarak kabul edip işleyebilmesi ve bu modlar arasında çapraz çıktılar üretebilmesi.

SFT (İnce Ayar) ve Tercih Optimizasyonu adımlarını tek bir eğitim döngüsünde birleştirerek modellerin ceza/ödül dengesini çok daha hızlı kurmasını sağlayan yeni nesil algoritma.

Yapay sinir ağındaki düğümler arasındaki bağlantı güçlerini temsil eden ve eğitim sürecinde optimum değerleri öğrenilen değişken sayılar.

Bir dil modelinin bir sonraki kelimeyi tahmin ederken yaşadığı belirsizliğin matematiksel ölçümü. Bu değer ne kadar düşükse, modelin tahmin tutarlılığı o kadar yüksektir.

Modelin dil yapısını, mantık yürütmeyi ve genel dünya bilgisini edinmesi için internet ölçeğindeki devasa ham verilerle aylarca eğitildiği ilk ve en maliyetli aşama.

Model çıktılarının insanlar tarafından puanlanması ve bu puanlarla eğitilen bir ödül modeli üzerinden yapay zekanın takviyeli öğrenmeyle hizalanması tekniği.

Kelimelerin cümle içindeki mutlak konumlarını ezberlemek yerine, birbirlerine olan göreceli mesafelerini dönen matrislerle hesaplayan modern pozisyon kodlama yöntemi.

Modelin veri kümesi boyutu, parametre sayısı ve ayrılan hesaplama gücü (compute) arttıkça, performansının ve zekasının ne kadar öngörülebilir şekilde artacağını gösteren ampirik formüller.

Bilgisayarlarda veya mobil cihazlarda yerel (lokal) olarak çalışabilecek şekilde optimize edilmiş, parametre sayısı az (örn: 1B - 8B arası) ama verimliliği yüksek Küçük Dil Modeli.

Metinlerin yapay zeka tarafından işlenmek üzere bölündüğü en küçük anlamlı hece, karakter veya kelime parçası.

Düz metin girdilerini modelin anlayacağı sayısal token dizilerine (veya tam tersine) dönüştüren dönüştürücü bileşen.

2017'de "Attention Is All You Need" makalesiyle duyurulan, paralel veri işlemeye izin vererek bugünkü üretken yapay zeka devrimini başlatan temel sinir ağı mimarisi.

Sabit bir arama-zincir yerine; ajanın gerektiğinde tekrar arama yapmasına, soruyu parçalamasına ve farklı kaynaklara başvurmasına izin veren dinamik RAG mimarisi.

Anahtar kelime sıklığı ve doküman uzunluğunu hesaba katan, RAG hibrit aramalarında halen güçlü baz hat sayılan klasik bilgi-getirme algoritması.

Modele nihai cevabı vermeden önce adım adım akıl yürütmesini ve ara basamakları yazmasını söyleyerek mantık hatalarını azaltan prompt tekniği.

RAG sistemlerinde uzun dokümanların, anlamsal bütünlükleri ve bağlamları kaybolmayacak şekilde kaçar kelimelik veya karakterlik bloklar halinde bölüneceğini belirleyen mimari plan.

Sadece prompt yazımı değil; ajanın bağlam penceresine hangi belgenin, hangi araç sonucunun, hangi sırayla ve ne kadar token bütçesiyle yerleştirileceğini tasarlama disiplini.

Sorgu ve aday belgeyi birlikte işleyerek her çift için ince taneli alaka skoru üreten; RAG re-ranking aşamasında kullanılan yüksek doğruluklu model türü.

Embedding modeli sürümü değiştiğinde eski ve yeni vektörlerin uyumsuz hale gelmesi; RAG indekslerinin yeniden hesaplanmasını gerektiren operasyonel sorun.

Metin veya görseli sabit boyutlu vektöre çeviren özel model (Örn: text-embedding-3, BGE, E5); RAG'ın anlamsal arama katmanını besler.

Modele prompt içerisinde görevin nasıl yapılacağını gösteren birkaç net soru-cevap örneği sunarak çıktı kalitesini artırma yöntemi.

Verileri sadece düz metin parçaları olarak değil, aralarındaki yapılandırılmış ilişkilerle (Bilgi Grafiği) birlikte saklayan; bütünsel, ilişkisel ve çok daha derin analizler yapabilen gelişmiş RAG mimarisi.

Klasik anahtar kelime arama (BM25) ile vektör (anlamsal) aramayı birleştirerek hem terim hem kavram düzeyinde en iyi sonucu bulma yöntemi.

Model API'lerinin, çıktının her koşulda geçerli (parse edilebilir) bir JSON olmasını garanti eden zorunlu çıktı kipi.

Kavramları düğümler (nodes) ve aralarındaki ilişkileri çizgilerle (edges) gösteren, yapay zekanın mantıksal çıkarımlar yapmasını kolaylaştıran harici veri yapısı.

Özellikle görsel ve ses üretim modellerinde, çıktıda kesinlikle yer alması istenmeyen unsurların (Örn: "bulanık", "asimetrik") belirtildiği talimat alanı.

RAG aramasında veri tabanından küçük ve spesifik metin parçalarını (Child) bulup, modele anlamı kaçırmaması için bu parçanın bağlı olduğu büyük paragrafı veya bölümü (Parent) gönderme tekniği.

Modellerden en kararlı, doğru ve işlevsel çıktıyı almak için girdi metinlerini, sistem talimatlarını ve bağlam yapılarını tasarlama mühendisliği.

Kötü niyetli girdilerle modelin sistem yönergelerini (system prompt) veya güvenlik filtrelerini çiğnemesini sağlayarak sistemi manipüle etme açığı.

Modelin kendi statik eğitim verisi dışındaki harici kaynaklardan (şirket içi dokümanlar, canlı web verileri vb.) ilgili bilgiyi anlık bulup getirerek soruyu cevaplamasını sağlayan mimari.

RAG aramasında veri tabanından dönen ilk sonuç havuzunu, daha hassas bir cross-encoder modeliyle tekrar tarayarak en alakalı içerikleri en üste yerleştirme işlemi.

Modele önce cevabın ana başlıklarını ve yapısını çıkarttıran, ardından bu başlıkların altını paralel olarak doldurtarak üretim hızını artıran prompt iş akışı.

Modelin serbest metin yerine, önceden tanımlı bir JSON şemasına veya tip tanımına birebir uyan çıktı üretmesi; yazılım entegrasyonları için kritik özellik.

Modele sohbetin başında en üst yetkiyle verilen; rolünü, davranış sınırlarını, üslubunu ve uyması gereken katı güvenlik kurallarını belirleyen ana kılavuz.

Bir isteğin sistem promptu, RAG bağlamı, sohbet geçmişi ve çıktı için ayırdığı toplam token üst sınırının bilinçli planlanması.

Modelin karmaşık bir problemi çözerken birden fazla düşünce patikası (olasılık) tasarlayıp, her patikayı kendi içinde değerlendirerek en mantıklı ağaç dalından ilerlemesini sağlayan teknik.

Metin veya görsellerin matematiksel embedding değerlerini saklayan, anlamsal yakınlık aramalarını (vektör benzerliği) milisaniyeler içinde gerçekleştiren özel veri tabanı türü.

Modele prompt içinde hiçbir örnek veya ön bilgi vermeden, doğrudan görevi söyleyerek çıktı üretmesini istemek.

Modellerin bağlam penceresini uzatmak amacıyla geçmiş katmanlardaki aktivasyon bilgilerini sıkıştırarak saklayan ve bellek tasarrufu sağlayan yapı.

Modeli küçültürken (quantization) en kritik öneme sahip parametre ağırlıklarını koruyarak doğruluk kaybını neredeyse sıfıra indiren donanım dostu sıkıştırma yöntemi.

Model parametrelerini geleneksel 16-bit yerine sadece üç değerden (-1, 0, 1) oluşan 1.58-bit seviyesine indiren, GPU bağımlılığını azaltıp standart CPU'larda bile yüksek hız sunan devrimsel mimari.

Modellerin eğitimi, ince ayarı veya çıkarımı için harcanan donanımsal (GPU/TPU/CPU) işlem ve güç birimi yükü.

Büyük, hantal ve öğretmen konumundaki bir modelin bilgisini ve yeteneklerini; daha küçük, hızlı ve ucuz çalışan bir öğrenci modele aktarma tekniği.

Grafik işlemci belleği (SRAM) ile genel GPU hafızası (HBM) arasındaki veri transfer hızını optimize ederek Transformer hesaplamalarını ve uzun bağlam yönetimini hızlandıran çekirdek algoritma.

Derin öğrenme ve yapay zeka işlemlerinin temelini oluşturan matris ve vektör çarpımlarını binlerce çekirdeğiyle paralel olarak yapabilen ekran kartı işlemcisi.

Dikkat mekanizmasındaki bazı anahtar değerleri gruplayarak model kalitesinden ödün vermeden çıkarım (inference) hızını ve bellek verimliliğini artıran optimizasyon yöntemi.

Dil modeli çıkarımı için tasarlanmış özel "Language Processing Unit" çiplerinde, GPU'lara kıyasla çok daha yüksek token/s hızı sunan inference altyapısı.

Eğitimi tamamlanmış canlı bir modelin, kendisine gelen yeni bir girdiyi işleyerek gerçek zamanlı olarak çıktı (yanıt) üretmesi süreci.

Çıkarım esnasında geçmiş token'ların matematiksel değerlerini hafızada saklayarak, modelin her yeni kelimede tüm konuşma geçmişini baştan hesaplamasını engelleyen hızlandırıcı bellek mekanizması.

Kullanıcının isteği gönderdiği an ile yapay zekanın ilk yanıt token'ını ekrana basmaya başladığı an (Time-to-First-Token) arasında geçen süre.

Modeli tamamen fine-tune etmek yerine, orijinal ağırlıkları dondurup araya çok küçük matematiksel matris katmanları ekleyerek eğitim maliyetini %90'ın üzerinde düşüren teknik.

Tekrar tekrar gönderilen büyük sistem talimatlarının veya doküman bloklarının modele bir kez işletilip sonraki çağrılarda önbellekten okunarak gecikmenin ve maliyetin düşürülmesi.

Model ağırlıklarının hassasiyet derecesini (Örn: 16-bit floating point) daha düşük bit değerlerine (Örn: 4-bit integer) çekerek model boyutunu küçültme ve RAM tüketimini azaltma işlemi.

Büyük ve yavaş bir model yerine, küçük ve hızlı bir modelin (SLM) önceden birkaç kelime tahmin etmesi, büyük modelin ise bu tahminleri arka planda tek seferde onaylaması esasına dayanan hızlandırma yöntemi.

Modelin yanıtı tamamlanmadan, token üretildikçe parça parça (SSE/WebSocket üzerinden) istemciye gönderilmesi; algılanan gecikmeyi büyük ölçüde azaltır.

Modelin çıktı üretirken ne kadar yaratıcı/rastgele veya ne kadar deterministik/tutarlı olacağını belirleyen hiperparametre (0=kesin ve tekrarlanabilir, 1=yaratıcı ve kestirilemez).

Tek bir GPU hafızasına sığmayan devasa bir model katmanını dikey parçalara bölerek aynı anda birden fazla GPU üzerinde eş zamanlı hesaplama tekniği.

Bir yapay zeka çıkarım sisteminin saniyede üretebildiği veya işleyebildiği toplam token sayısı (Tokens Per Second - T/S).

Modelin bir sonraki kelimeyi seçerken, kümülatif olasılıkları belirlenen bir P yüzdesine (örn: %90) ulaşan en yüksek ihtimalli kelime havuzunu sınırlandırma ayarı.

Google tarafından özellikle yapay sinir ağları ve tensör hesaplamalarını hızlandırmak amacıyla özel olarak geliştirilmiş entegre devre/işlemci birimi.

Sayfa tabanlı sanal bellek yönetimi (PagedAttention) kullanarak LLM sunucularında boşa harcanan KV Cache alanını engelleyen ve çıkarım hızını dramatik olarak artıran popüler motor.

Yapay sinir hücresine gelen girdi sinyallerinin toplamını alıp, hücrenin aktifleşip aktifleşmeyeceğini belirleyen doğrusal olmayan (non-linear) matematiksel fonksiyon (Örn: ReLU, Sigmoid).

Girdi verisini önce düşük boyutlu bir gizli alana sıkıştıran (Encoder), ardından bu sıkıştırılmış veriden orijinal girdiyi minimum kayıpla yeniden inşa eden (Decoder) yapay sinir ağı mimarisi.

Modelin yaptığı hataları çıktı katmanından girdi katmanına doğru geriye doğru yayarak, sinir ağındaki ağırlıkların ne yönde güncelleneceğini hesaplayan temel algoritma.

Girdi olarak verilen verinin (görsel, metin, ses), önceden tanımlanmış kategorilerden hangisine ait olduğunu tahmin etme işlemi.

Yapay zekanın dijital görselleri ve videoları insan gözüne benzer şekilde işlemesini, nesneleri tanımasını ve anlamlandırmasını sağlayan bilim dalı.

Verideki özellik (boyut) sayısı arttıkça veri noktaları arasındaki mesafelerin anlamsızlaşması ve modeli sağlıklı eğitmek için gereken veri miktarının üssel olarak büyümesi problemi.

Çok sayıda gizli katmandan oluşan yapay sinir ağları kullanarak verideki karmaşık ve soyut özellikleri kendi kendine öğrenebilen makine öğrenmesi alt dalı.

Eğitim veri setindeki tüm verilerin, yapay sinir ağı tarafından bir tam tur boyunca tamamen okunup işlenmesi aşaması.

Derin ağların eğitimi sırasında geriye yayılım esnasında hata katsayılarının (gradyanların) kontrolsüzce büyüyerek model ağırlıklarını bozması ve eğitimi kararsızlaştırması problemi.

Modelin hata fonksiyonunu (Loss) minimum seviyeye indirmek için ağırlıkları türev doğrultusunda adım adım güncelleyen temel optimizasyon algoritması.

Kesin ve mutlak matematiksel sonucu bulmanın çok uzun sürdüğü durumlarda, makul bir sürede pratik ve kabul edilebilir bir çözüm üreten yaklaşım veya kural.

Modelin eğitimi başlamadan önce veri bilimciler tarafından dışarıdan elle ayarlanan ve öğrenme sürecini doğrudan etkileyen kontrol değişkenleri (Örn: Öğrenme oranı, batch boyutu).

Gerçek dünyadaki karmaşık verilerin (Örn: Yüksek çözünürlüklü bir fotoğraf), yapay zekanın anlamlandırabileceği en yalın, sıkıştırılmış ve soyut matematiksel koordinat sistemine indirgenmiş hali.

Modelin eğitim esnasında hatalarından ders çıkarırken ağırlıklarını her adımda ne kadar büyük veya küçük katsayılarla güncelleyeceğini belirleyen kritik hiperparametre.

Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi düz bir çizgi ile modelleyerek sürekli sayısal değer tahmini yapmaya yarayan klasik istatistiksel yöntem.

Modelin tahmin ettiği değer ile gerçekte olması gereken doğru değer arasındaki farkı (hatayı) ölçen matematiksel fonksiyon.

Bilgisayarlara açık kurallarla kodlama yapmadan, verilerden kalıplar ve istatistiksel çıkarımlar yaparak kendi kendine öğrenme yeteneği kazandıran bilim dalı.

Takviyeli öğrenmede bir ajanın bulunduğu ortamı, gerçekleştirdiği eylemleri, durum geçişlerini ve kazandığı ödülleri matematiksel bir çerçeveye oturtan olasılık modeli.

İnsan beynindeki biyolojik nöronların çalışma prensiplerinden ilham alınarak tasarlanan, katmanlar halinde birbirine bağlı yapay hücrelerden oluşan hesaplama yapısı.

Bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması, analiz etmesi ve üretmesiyle ilgilenen yapay zeka ve dilbilim alt alanı.

Modelin eğitim verisindeki gürültüleri ve detayları o kadar çok ezberlemesi ki, daha önce hiç görmediği yeni test verilerinde başarısız olması durumu.

Bir yapay zeka ajanın belirli bir ortamda deneme-yanılma yöntemiyle, yaptığı doğru hamleler için ödül, yanlış hamleler için ceza alarak en optimum stratejiyi öğrenmesi süreci.

Gradyan inişi algoritmasını tüm veri seti yerine her adımda rastgele seçilen küçük veri gruplarıyla (batch) icra ederek eğitimi devasa oranda hızlandıran yöntem.

Modelin, girdisi ve doğru çıktısı (etiketi) önceden insanlar tarafından belirlenmiş veri setleri kullanılarak eğitilmesi yöntemi.

Modelin çok basit kalması veya yetersiz eğitilmesi sebebiyle veri setindeki temel mantığı ve kalıpları bile öğrenememesi durumu.

Modelin önceden etiketlenmemiş ham veriler içindeki gizli benzerlikleri, gruplamaları ve kalıpları kendi kendine keşfetmesi (Örn: Kümeleme).

Çok katmanlı derin ağlarda, geriye yayılım esnasında türevsel hata sinyalinin geriye doğru gidildikçe küçülüp sıfıra yaklaşması ve ilk katmanların bir türlü öğrenememesi problemi.

Görsel üretim modellerinde yapay zekanın kendi iç yaratıcılığını mı serbest bırakacağını, yoksa girilen prompte mı harfiyen bağlı kalacağını belirleyen hassasiyet ölçeği.

Mevcut bir difüzyon modeline ek katmanlar ekleyerek üretilen görselin insan iskelet yapısını, çizgi hatlarını (edge), derinlik haritasını veya geometrisini milimetrik olarak kontrol etmeyi sağlayan sinir ağı yapısı.

Tamamen rastgele gürültüden (noise) oluşan bir pikseller yığınını adım adım temizleyerek yüksek kaliteli ve net görseller üreten modern mimari (Örn: Stable Diffusion).

Modele yeni bir nesneyi veya tarzı öğretmek için tüm modeli baştan eğitmek yerine, o nesneyi temsil eden sadece yeni bir token vektörü oluşturma tekniği.

Sahte veri üreten bir ağ (Generator) ile bu verinin gerçek mi sahte mi olduğunu denetleyen diğer ağın (Discriminator) birbiriyle yarışarak öğrenmesi mimarisi.

Mevcut verilerden yola çıkarak daha önce evrende var olmayan tamamen özgün metin, görsel, ses, kod veya video üretebilen yapay zeka sistemlerinin genel adı.

Bir modele girdi olarak bir görsel verip, ek talimatlarla o görselin tarzını, içeriğini, renk şemasını veya kompozisyonunu değiştirme işlemi.

Bir görselin belirli bir alanını maskeleyip silerek, yapay zekaya o boşluğu resmin geri kalan bağlamına ve tarzına uygun şekilde mantıksal olarak doldurtma işlemi.

Görsel üretim modellerine metin promptunun yanında referans bir "stil/içerik görseli" vererek çıktının o tarza doğrudan benzemesini sağlayan güçlü eklenti mimarisi.

Görsel üretim sürecini devasa piksel boyutunda değil, matematiksel olarak sıkıştırılmış "Latent Space" (Gizli Alan) içinde gerçekleştirerek bilgisayarı yormadan saniyeler içinde resim üretme yöntemi.

Hem görselleri hem de metinleri aynı anda işleyerek görsel analizi ve görsel üzerine sohbet imkanı sunan açık kaynaklı, popüler bir çoklu modlu model tabanı.

Bir görselin mevcut sınırlarının dışına taşarak, resmi orijinal tarzına ve perspektifine uygun şekilde dışa doğru genişletme ve arka plan büyütme işlemi.

Yazılan düz bir metin açıklamasını (prompt) görsel bir sanat eserine, çizime veya gerçekçi bir fotoğrafa dönüştürme teknolojisi.

Yazılı metinleri, insan vurgularına, nefes aralıklarına ve duygularına uygun şekilde yapay zeka ile doğal sese dönüştürme teknolojisi.

Bir insanın kısa bir ses kaydını analiz ederek, o kişinin ses tınısını, aksanını ve konuşma karakteristiğini birebir taklit edebilen yapay zeka teknolojisi.

İnsanın gerçekleştirebileceği her türlü zihinsel ve entelektüel görevi, herhangi bir insan kadar veya daha iyi yapabilen teorik yapay zeka seviyesi.

Sadece tek bir spesifik alanda (Örn: satranç oynamak, fatura analizi yapmak) uzman olan, günümüzde kullandığımız tüm mevcut yapay zeka türleri.

İnsanlığın toplam zekasından ve en akıllı insan beyninden kat kat üstün olan teorik yapay zeka evresi.

Derin öğrenme modellerinin milyarlarca parametre arasındaki ağırlık transferleriyle aldıkları kararların, hangi matematiksel gerekçeyle üretildiğinin insanlar tarafından net olarak izlenememesi durumu.

Yapay zeka algoritmaları kullanılarak bir videodaki, fotoğraftaki veya sesteki kişinin yüzünün/sesinin, başka birinin verileriyle gerçekçi ve ayırt edilemez şekilde değiştirilmesi.

Yapay zekanın kontrolsüzce gelişmesinin insanlığın sonunu getireceğine veya büyük felaketlere yol açacağına inanarak katı kısıtlamaları savunan felsefi akım/kişi.

Yapay zeka gelişiminin hiçbir yasal regülasyon veya kısıtlamayla yavaşlatılmaması gerektiğini, teknolojik ilerlemenin insanlığı kurtaracağını savunan felsefi akım.

Dünyada yapay zeka kullanımını risk kategorilerine ayırarak (kabul edilemez risk, yüksek risk vb.) yasal ve cezai müeyyidelere bağlayan ilk kapsamlı yapay zeka yasası.

Kara kutu problemini çözmeyi amaçlayan, yapay zekanın aldığı kararların arkasındaki mantığı insanların anlayabileceği grafikler ve raporlar halinde sunan sistemler.

Modellerin zararlı, yasa dışı, siber saldırı fitilleyecek veya tehlikeli içerikler üretmesini engellemek için girdi ve çıktı katmanlarına kurulan yazılımsal filtreler.

Model çıktısını çalışma zamanında şema, PII filtresi, küfür/zarar denetimi ve politika kurallarına göre doğrulayıp gerektiğinde reddeden açık kaynak güvenlik çerçevesi.

Modelin güvenlik filtrelerini ve sistem promptunu rol yapma, kodlama veya dolaylı talimatlarla aşmaya yönelik manipülasyon teknikleri.

Bir modelin eğitim verisi, yetenek sınırları, bilinen önyargıları, güvenlik testleri ve önerilen kullanım alanlarını şeffaf şekilde belgeleyen standart bilgi sayfası.

Yapay zekanın insanlığı yok etme veya geri dönülemez büyük bir küresel felakete yol açma olasılığını belirten gayriresmi olasılık oranı (Örn: p(doom) = %5).

Ad, TC kimlik no, telefon, adres gibi bir kişiyi doğrudan tanımlayabilen veriler; ajan loglarında ve prompt'larda maskelenmesi gerekir.

Bir modeli veya ajanı kasıtlı olarak istismar etmeye çalışarak prompt injection, veri sızıntısı ve zararlı çıktı açıklarını saldırgan bakışıyla test etme pratiği.

Yapay zekanın kendi kendini yapay zekayla geliştirmeye başladığı, zeka patlaması yaşayarak insan kontrolünden çıktığı o geri dönülemez teorik kırılma noktası.

Gerçek dünyadan toplanamayan veya gizlilik içeren veriler yerine, yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla başka algoritmalar tarafından simüle edilerek üretilen yapay veriler.

Alan Turing tarafından önerilen; bir insanın, metin üzerinden konuştuğu paneli denetlerken karşısındakinin insan mı yoksa bilgisayar mı olduğunu ayırt edememesi durumunda bilgisayarın "zekaya" sahip olduğunu kabul eden test.

Yapay zeka tarafından üretilen görsellere, metinlere veya videolara, insan gözünün göremeyeceği ama analiz yazılımlarının anlayabileceği "YZ tarafından üretilmiştir" imzasının kodlanması.

Uygulamayla farklı model sağlayıcıları arasında duran; anahtar yönetimi, maliyet takibi, rate limit, fallback ve loglamayı tek noktadan yapan ara katman (Örn: Lovable AI, OpenRouter).

Bir uygulamanın yapay zeka servisine kimlik doğrulayarak erişebilmesi için verilen, sunucu tarafında saklanması gereken gizli erişim anahtarı.

Sohbet içinde üretilen kod, doküman, tablo veya görselin yan panelde ayrı bir kalıcı belge olarak gösterilmesi; iterasyonu kolaylaştıran arayüz deseni (Örn: Claude Artifacts).

Tekrarlanan sorguların yanıtlarını veya RAG sonuçlarını saklayarak hem maliyeti hem gecikmeyi düşüren ara katman.

Sohbet penceresinin yanında, kullanıcı ve modelin aynı doküman/kod üzerinde birlikte düzenleme yapabildiği işbirlikçi yazma alanı (Örn: ChatGPT Canvas).

RAG sistemlerinde embedding vektör verilerini saklamak ve hızlı anlamsal arama yapmak için yaygın olarak kullanılan hafif ve açık kaynaklı bir vektör veri tabanı.

Eğitim ağırlıkları, veri seti ve kodları gizli tutulan, kullanıcılara sadece API veya web arayüzü üzerinden ücretli/ücretsiz açılan ticari modeller (Örn: OpenAI, Anthropic modelleri).

Yazılımcılara kod yazarken, ofis çalışanlarına doküman hazırlarken eşlik eden; bağlamı okuyarak bir sonraki satırı veya adımı tamamlayan yapay zeka asistan genel adı.

Model sağlayıcılarının fiyatlandırma birimi: girdi ve çıktı token'ları için ayrı ayrı belirlenen, 1.000 token başına ücret.

Ham verilerin, yapay zekanın gözetimli öğrenmeyle öğrenebilmesi için insanlar veya algoritmalar tarafından işaretlenmesi işlemi (Örn: Bir resme "lüks konut" etiketi eklemek).

Birincil modelin rate limit, hata veya yüksek gecikme verdiği durumlarda otomatik devreye giren ikinci tercih modeli.

Yapay zeka modellerinin, açık kaynak kodlu ağırlıkların, veri setlerinin ve web demolarının paylaşıldığı, yapay zeka topluluğunun ana merkezi kabul edilen platform.

Açık kaynak modelleri kendi GPU'larında host edip API olarak sunan üçüncü taraf servisler (Örn: Together, Fireworks, Groq, Replicate).

Dil modellerini (LLM) harici veri kaynaklarına, ajan zincirlerine ve araçlara bağlayarak karmaşık uygulamalar geliştirmeyi kolaylaştıran en popüler yazılım geliştirme çerçevesi (framework).

Modellerin harici yapılandırılmamış veri kaynaklarına (PDF, SQL, Notion, API'ler) kolayca bağlanmasını, indekslenmesini ve optimize edilmiş RAG sistemleri kurulmasını sağlayan veri odaklı kütüphane.

Büyük dil modellerini (Llama-3, Mistral vb.) internete ve bulut sunucularına ihtiyaç duymadan, yerel bilgisayarda (lokal) tek satır komutla çalıştırmayı sağlayan hafif araç.

Eğitim kodu/veri seti tamamen açık olmasa da, model ağırlıkları indirilebilir şekilde yayınlanan modeller (Örn: Llama, Mistral); tam open-source ile karıştırılmamalı.

Modelin ağırlıklarının herkes tarafından indirilip incelenebildiği, kendi sunucularında ücretsiz ve gizlilik içinde özelleştirilip çalıştırılabildiği modeller (Örn: Meta Llama, Mistral).

Meta tarafından geliştirilen, tensör hesaplamaları ve dinamik sinir ağları mimarisiyle dünyada yapay zeka araştırmalarında ve üretiminde en çok kullanılan açık kaynaklı Python kütüphanesi.

Bir API'nin belirli zaman aralığında kabul ettiği maksimum istek veya token sayısı; aşıldığında HTTP 429 hatası döner.

Düşük gecikmeli ses+metin akışını çift yönlü WebSocket üzerinden sunan; canlı tercüme, sesli asistan ve telefon ajanları için kullanılan API ailesi.

Açık kaynak modelleri kendi GPU/sunucularında host ederek veri gizliliği, maliyet ve özelleştirme kontrolünü tamamen elde tutma yaklaşımı.

Google tarafından geliştirilen, özellikle büyük ölçekli kurumsal üretim sistemlerinde ve donanım entegrasyonlarında tercih edilen köklü bir diğer derin öğrenme kütüphanesi.

Bir olay gerçekleştiğinde (örn: form doldurma, yeni ilan) hedef sistemin önceden tanımlı bir URL'ye otomatik HTTP POST göndermesi; ajan tetikleyicilerinin temel taşı.