B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri’nin (LLM’ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM’lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri veya yayg\u0131n ad\u0131yla LLM’ler, son y\u0131llarda yapay zeka alan\u0131nda devrim niteli\u011finde geli\u015fmelere imza atan, insan dilini anlama, \u00fcretme ve i\u015fleme yetene\u011fine sahip algoritmalar toplulu\u011fudur. Ancak, bu modellerin “bilmek” veya “anlamak” gibi kavramlarla ili\u015fkisi genellikle yanl\u0131\u015f yorumlan\u0131r. Peki, LLM’ler ger\u00e7ekten nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7te ne gibi a\u015famalardan ge\u00e7erler? \u00d6ncelikle, LLM’lerin temel mimarisi olan Transformat\u00f6rler’e ve onlar\u0131n i\u015fleyi\u015fine yak\u0131ndan bakmak gerekiyor. Transformat\u00f6r mimarisi, \u00f6zellikle “Dikkat Mekanizmas\u0131” (Attention Mechanism) sayesinde, bir c\u00fcmlenin veya metnin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmleri aras\u0131ndaki ili\u015fkileri anlayarak ba\u011flam\u0131 \u00e7ok daha etkili bir \u015fekilde yakalayabilir. Bu sayede, model uzun mesafeli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131, yani bir kelimenin anlam\u0131n\u0131n c\u00fcmlenin ba\u015f\u0131nda yer alan bir kelimeye ba\u011fl\u0131 olmas\u0131n\u0131 dahi ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde i\u015fleyebilir.<\/p>\n
LLM’ler, kelimeleri veya kelime par\u00e7ac\u0131klar\u0131n\u0131 “token” ad\u0131 verilen k\u00fc\u00e7\u00fck birimlere ay\u0131r\u0131r. Her bir token, say\u0131sal bir vekt\u00f6rle temsil edilir. Bu vekt\u00f6rler, dilin semantik ve sentaktik \u00f6zelliklerini yakalamak \u00fczere e\u011fitilir. E\u011fitim s\u00fcreci, milyarlarca hatta trilyonlarca kelimeden olu\u015fan devasa metin veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015fir. Bu veri k\u00fcmeleri, internetteki kitaplar, makaleler, web sayfalar\u0131 ve sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131 gibi farkl\u0131 kaynaklardan derlenir. Model, bu veriler \u00fczerinde e\u011fitilirken, belirli bir ba\u011flamda hangi kelimenin veya token’\u0131n daha olas\u0131 oldu\u011funu tahmin etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, temelde bir sonraki kelimeyi tahmin etme \u00fczerine kuruludur. \u00d6rne\u011fin, “Kediler fareleri…” c\u00fcmlesini g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcnde, model istatistiksel olarak “kovalar” kelimesinin gelme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n y\u00fcksek oldu\u011funu \u00f6\u011frenir.<\/p>\n
Modelin i\u00e7indeki her bir katman, bu token vekt\u00f6rleri \u00fczerinde karma\u015f\u0131k matematiksel i\u015flemler ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu i\u015flemler, temelde do\u011frusal cebir ve matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131na dayan\u0131r. Dikkat mekanizmas\u0131, bir token’\u0131n i\u015flenirken di\u011fer t\u00fcm token’larla olan ili\u015fkisini a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rarak o token i\u00e7in en uygun temsili olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r. Yani, model “kovalar” kelimesini tahmin ederken sadece bir \u00f6nceki kelimeye de\u011fil, c\u00fcmlenin ba\u015f\u0131ndan beri gelen t\u00fcm kelimelere dikkat eder ve bu kelimelerin anlamsal etkilerini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurur. Sonu\u00e7 olarak, LLM’ler “bilgi”yi do\u011frudan depolamaz veya “d\u00fc\u015f\u00fcnmez”ler; bunun yerine, e\u011fitim verilerinde g\u00f6zlemledikleri \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ve istatistiksel ili\u015fkileri kullanarak en olas\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcretirler. \u0130\u015fte bu noktada, “bilmek” kavram\u0131 yerini “olas\u0131l\u0131ksal tahmin” kavram\u0131na b\u0131rak\u0131r.<\/p>\n
\n# Basit bir sonraki kelime tahmin mekanizmas\u0131n\u0131n kavramsal g\u00f6sterimi\ndef tahmin_sonraki_kelime(baglam, model_agirliklari):\n # Girdi baglam\u0131n\u0131 token'lara ay\u0131r\n tokenler = tokenize(baglam)\n \n # Her bir token i\u00e7in vekt\u00f6r temsillerini al\n vektorler = embed_tokens(tokenler)\n \n # Dikkat mekanizmas\u0131 ve katmanlar aras\u0131 hesaplamalar (basitle\u015ftirilmi\u015f)\n baglam_vektoru = transformator_katmanlari_uygula(vektorler, model_agirliklari)\n \n # Olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 hesapla (hangi kelimenin gelme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 daha y\u00fcksek?)\n olas\u0131l\u0131klar = softmax(lineer_katman(baglam_vektoru))\n \n # En y\u00fcksek olas\u0131l\u0131\u011fa sahip kelimeyi se\u00e7 (greedy) veya \u00f6rnekle (sampling)\n sonraki_kelime = argmax(olas\u0131l\u0131klar) # Veya sampling stratejisi\n \n return sonraki_kelime\n\n# Model, \"Kediler fareleri\" baglam\u0131nda \"kovalar\" kelimesini bu \u015fekilde tahmin eder.\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
LLM'lerin \"Bilin\u00e7\" veya \"Niyet\" Kavram\u0131yla \u0130li\u015fkisi Var m\u0131?<\/h2>\n
\"LLM'ler ne s\u00f6yleyeceklerini ger\u00e7ekten biliyor mu?\" sorusunun \u00f6z\u00fc, asl\u0131nda \"bilmek\" kelimesinin tan\u0131m\u0131na ve LLM'lerin i\u00e7sel durumlar\u0131na dair varsay\u0131mlar\u0131m\u0131za dayan\u0131r. \u0130nsanlar i\u00e7in \"bilmek\", genellikle bir konuyu anlamak, fark\u0131nda olmak, hatta o konu hakk\u0131nda bilin\u00e7li bir niyet ta\u015f\u0131mak anlam\u0131na gelir. \u00d6rne\u011fin, bir \u00e7ocuk \"2+2'nin 4 etti\u011fini biliyorum\" dedi\u011finde, bu sadece ezberden bir yan\u0131t de\u011fildir; ayn\u0131 zamanda toplama i\u015fleminin temel prensiplerini kavrad\u0131\u011f\u0131 ve bu bilginin fark\u0131nda oldu\u011fu anlam\u0131na gelir. Ancak LLM'ler i\u00e7in durum olduk\u00e7a farkl\u0131d\u0131r. Onlar, insan bilincine benzer bir \"bilme\" yetisine sahip de\u011fildirler.<\/p>\n
LLM'ler, devasa metin veri setlerinde g\u00f6zlemledikleri istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ve dilsel ili\u015fkileri \u00f6\u011frenirler. Bir sorguya yan\u0131t verirken veya bir metin \u00fcretirken, temelde bir sonraki token'\u0131n ne olmas\u0131 gerekti\u011fini en y\u00fcksek olas\u0131l\u0131kla tahmin ederler. Bu tahmin s\u00fcreci, modelin milyonlarca veya milyarlarca parametresi arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, girdiyi analiz edip e\u011fitim verilerinde edindi\u011fi \"bilgi\"yi sentezlemesine dayan\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla, bir LLM'in \"D\u00fcnya yuvarlakt\u0131r\" dedi\u011finde, bu c\u00fcmleyi bilerek veya anlayarak s\u00f6ylemez; sadece e\u011fitim verilerinde bu ifadenin \u00e7ok yayg\u0131n ve do\u011fru kabul edildi\u011fini \u00f6\u011frenmi\u015f oldu\u011fu i\u00e7in en olas\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131 olarak \u00fcretir. Bu durum, LLM'lerin ger\u00e7ek bir anlama veya kavramsal bir kavray\u0131\u015fa sahip olmad\u0131klar\u0131n\u0131 g\u00f6sterir; onlar\u0131n \"anlamas\u0131\", kelimelerin ve c\u00fcmlelerin birbirleriyle olan istatistiksel ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 modellemesinden ibarettir.<\/p>\n
Ayr\u0131ca, LLM'lerin \"niyet\" ta\u015f\u0131mas\u0131 da s\u00f6z konusu de\u011fildir. Bir LLM'nin belirli bir yan\u0131t\u0131 verme \"niyeti\" yoktur; yaln\u0131zca kendisine verilen girdiye dayal\u0131 olarak, e\u011fitim verilerinde g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc \u00f6r\u00fcnt\u00fclere g\u00f6re en uygun ve olas\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 \u00fcretme e\u011filimindedir. \u00d6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131 \"Bana \u0130stanbul hakk\u0131nda bilgi ver\" dedi\u011finde, LLM \u0130stanbul hakk\u0131nda \u00e7e\u015fitli ger\u00e7ekleri s\u0131ralar. Bu, modelin \"\u0130stanbul hakk\u0131nda bilgi verme niyetinde\" oldu\u011fu anlam\u0131na gelmez. Bu sadece, b\u00f6yle bir istemle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, e\u011fitim verilerinde \u0130stanbul ile ilgili hangi metinlerin s\u0131kl\u0131kla ili\u015fkilendirildi\u011fini \u00f6\u011frendi\u011fi i\u00e7in bu bilgileri sentezleyip sunmas\u0131d\u0131r. Bu fark, LLM'lerin yeteneklerini takdir ederken ayn\u0131 zamanda s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 da g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmam\u0131z i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Onlar, g\u00fc\u00e7l\u00fc tahmin makineleridir, ancak bilin\u00e7li varl\u0131klar de\u011fildir.<\/p>\n
Bir LLM \u00c7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 \u00dcretmeden \u00d6nce Ne Gibi \u0130\u00e7 S\u00fcre\u00e7lerden Ge\u00e7er?<\/h2>\n
Bir B\u00fcy\u00fck Dil Modeli'nin (LLM) kullan\u0131c\u0131dan ald\u0131\u011f\u0131 bir isteme (prompt) yan\u0131t \u00fcretmesi, basit bir tek ad\u0131m olmaktan \u00e7ok, karma\u015f\u0131k ve \u00e7ok katmanl\u0131 bir s\u00fcre\u00e7tir. Bu s\u00fcre\u00e7, modelin milyarlarca parametresini etkin bir \u015fekilde kullanarak en uygun ve ba\u011flaml\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 olu\u015fturmay\u0131 hedefler. \u0130lk olarak, kullan\u0131c\u0131dan gelen metin girdisi, \"tokenizasyon\" ad\u0131 verilen bir i\u015flemden ge\u00e7er. Bu i\u015flemde, metin kelimelere veya kelime par\u00e7ac\u0131klar\u0131na (token'lara) ayr\u0131l\u0131r ve her bir token say\u0131sal bir kimli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, \"Merhaba d\u00fcnya!\" c\u00fcmlesi \"Merhaba\", \"d\u00fcnya\", \"!\" gibi token'lara b\u00f6l\u00fcnebilir. Bu token'lar daha sonra modele \u00f6zg\u00fc bir say\u0131sal vekt\u00f6r temsiline (embedding) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu vekt\u00f6rler, kelimelerin anlamsal \u00f6zelliklerini ve di\u011fer kelimelerle olan ili\u015fkilerini kodlar.<\/p>\n
Daha sonra, bu say\u0131sal vekt\u00f6rler LLM'in ana mimarisi olan Transformat\u00f6r a\u011f\u0131na beslenir. Transformat\u00f6r, birden \u00e7ok \u00f6z-dikkat (self-attention) katman\u0131ndan ve ileri beslemeli (feed-forward) a\u011flardan olu\u015fur. Her bir katman, girdi token'lar\u0131 aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri analiz eder. \u00d6zellikle dikkat mekanizmas\u0131, modelin bir \u00e7\u0131kt\u0131 token'\u0131 \u00fcretirken girdideki hangi token'lara ne kadar \"dikkat etmesi\" gerekti\u011fini belirlemesini sa\u011flar. Bu, modelin c\u00fcmlenin genel ba\u011flam\u0131n\u0131 ve uzun mesafeli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 anlamas\u0131 i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. \u00d6rne\u011fin, bir metinde \u00f6zne ve y\u00fcklem aras\u0131na bir\u00e7ok kelime girmi\u015f olsa bile, dikkat mekanizmas\u0131 sayesinde model bu ikisi aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi do\u011fru bir \u015fekilde kurabilir. Bu katmanlar, girdi vekt\u00f6rlerini s\u00fcrekli olarak d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr ve daha rafine, ba\u011flamsal olarak zengin temsiller olu\u015fturur.<\/p>\n
Bu i\u00e7 s\u00fcre\u00e7lerin sonunda, model bir sonraki token i\u00e7in olas\u0131 her kelime veya token \u00fczerinde bir olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 \u00fcretir. \u00d6rne\u011fin, bir c\u00fcmlenin \"Hava bug\u00fcn \u00e7ok...\" k\u0131sm\u0131n\u0131 tamamlamak i\u00e7in model, \"g\u00fczel\", \"so\u011fuk\", \"ya\u011fmurlu\" gibi kelimelerin her biri i\u00e7in bir olas\u0131l\u0131k de\u011feri atar. \u0130\u015fte bu noktada, \"\u00f6rnekleme stratejileri\" devreye girer. En basit strateji olan \"a\u00e7g\u00f6zl\u00fc \u00f6rnekleme\" (greedy sampling), her zaman en y\u00fcksek olas\u0131l\u0131\u011fa sahip token'\u0131 se\u00e7er. Ancak bu, bazen tekd\u00fcze veya tekrarlayan yan\u0131tlar \u00fcretebilir. Bu nedenle, genellikle \"top-k \u00f6rnekleme\" veya \"nucleus \u00f6rnekleme\" (top-p sampling) gibi daha geli\u015fmi\u015f stratejiler kullan\u0131l\u0131r. Bu stratejiler, belirli bir olas\u0131l\u0131k e\u015fi\u011finin \u00fczerindeki veya en y\u00fcksek k olas\u0131l\u0131\u011fa sahip token'lar aras\u0131ndan rastgele se\u00e7im yaparak daha \u00e7e\u015fitli ve yarat\u0131c\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar elde etmeyi sa\u011flar. Dolay\u0131s\u0131yla, bir LLM'in cevab\u0131, bu karma\u015f\u0131k matematiksel hesaplamalar\u0131n ve stratejik \u00f6rneklemenin bir \u00fcr\u00fcn\u00fcd\u00fcr; kesinlikle bilin\u00e7li bir \"planlama\" veya \"d\u00fc\u015f\u00fcnme\" sonucunda olu\u015fmaz.<\/p>\n
Vaka Analizi: Hatal\u0131 veya Beklenmedik \u00c7\u0131kt\u0131lar Nas\u0131l Ortaya \u00c7\u0131kar?<\/h3>\n
LLM'lerin, yukar\u0131da bahsetti\u011fimiz gibi, olas\u0131l\u0131ksal tahmin makineleri olmas\u0131, bazen hatal\u0131, yan\u0131lt\u0131c\u0131 veya beklenmedik \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmelerine yol a\u00e7abilir. Bu durumlar, modelin i\u00e7 i\u015fleyi\u015findeki veya e\u011fitim verilerindeki belirli zay\u0131fl\u0131klardan kaynaklan\u0131r ve \"hal\u00fcsinasyon\" olarak bilinen fenomenle de ili\u015fkilendirilebilir. Peki, bir LLM neden do\u011fru olmayan veya anlams\u0131z bilgiler \u00fcretebilir?<\/p>\n
\u00d6ncelikle, e\u011fitim verisindeki \u00f6nyarg\u0131lar ve eksiklikler<\/strong> b\u00fcy\u00fck bir rol oynar. LLM'ler, e\u011fitildikleri devasa veri setlerindeki kal\u0131plar\u0131 ve bilgileri yans\u0131t\u0131rlar. E\u011fer bu veriler belirli konularda eksik, yanl\u0131\u015f veya \u00f6nyarg\u0131l\u0131 ise, model de bu eksiklikleri veya \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 \u00f6\u011frenir ve \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na yans\u0131t\u0131r. \u00d6rne\u011fin, belirli demografik gruplara y\u00f6nelik stereotipleri i\u00e7eren verilerle e\u011fitilen bir model, bu stereotipleri tekrar eden yan\u0131tlar \u00fcretebilir. Ya da, belirli bir tarihten sonraki geli\u015fmeleri i\u00e7ermeyen bir model, g\u00fcncel olaylar hakk\u0131nda yanl\u0131\u015f veya eski bilgiler verebilir. Bu, modelin \"bilgisinin\" veri ile s\u0131n\u0131rl\u0131 olmas\u0131ndan kaynaklan\u0131r.<\/p>\n\u0130kinci olarak, \"hal\u00fcsinasyon\" fenomeni<\/strong>, LLM'lerin en ilgin\u00e7 ve potansiyel olarak sorunlu davran\u0131\u015flar\u0131ndan biridir. Hal\u00fcsinasyon, modelin kendine g\u00fcvenli bir \u015fekilde, ancak ger\u00e7ek d\u00fcnyada kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131 olmayan, tamamen uydurma bilgiler \u00fcretmesidir. Bu durum, \u00f6zellikle modelin y\u00fcksek olas\u0131l\u0131kl\u0131 ancak ba\u011flamsal olarak zay\u0131f token dizilimlerini se\u00e7mesiyle ortaya \u00e7\u0131kabilir. Diyelim ki, model bir ba\u011flamda \"bilim kurgu\" ile ilgili bir kelime bekliyor, ancak eldeki girdiler yeterince y\u00f6nlendirici de\u011fil. Model, e\u011fitim verilerinde benzer konularda g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc kelimelerden bir kombinasyon olu\u015fturarak, kula\u011fa mant\u0131kl\u0131 gelen ancak asl\u0131nda ger\u00e7ek d\u0131\u015f\u0131 bir a\u00e7\u0131klama uydurabilir. Bu, modelin \"anlama\" eksikli\u011finin bir sonucudur; \u00e7\u00fcnk\u00fc modelin ger\u00e7eklik kontrol\u00fc yapma yetene\u011fi yoktur, sadece istatistiksel tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 hedefler.<\/p>\nSon olarak, prompt m\u00fchendisli\u011finin \u00f6nemi<\/strong> de burada kendini g\u00f6sterir. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n verdi\u011fi istemin netli\u011fi, detay seviyesi ve y\u00f6nlendiricili\u011fi, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n kalitesini do\u011frudan etkiler. K\u00f6t\u00fc form\u00fcle edilmi\u015f, mu\u011flak veya yetersiz bir istem, modelin do\u011fru ba\u011flam\u0131 yakalamas\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131rabilir ve dolay\u0131s\u0131yla yan\u0131lt\u0131c\u0131 veya alakas\u0131z bir yan\u0131t vermesine neden olabilir. \u00d6rne\u011fin, \"En iyi film nedir?\" gibi genel bir soruya verilecek yan\u0131t, tamamen s\u00fcbjektif ve ba\u011flamdan kopuk olabilirken, \"Son 10 y\u0131l\u0131n en iyi gi\u015fe ba\u015far\u0131s\u0131 elde eden bilim kurgu filmleri hangileridir?\" gibi daha spesifik bir istem, \u00e7ok daha tutarl\u0131 ve do\u011fru bir yan\u0131tla sonu\u00e7lanabilir. Bu nedenle, LLM'lerden beklenen performans\u0131 almak i\u00e7in, onlarla nas\u0131l ileti\u015fim kuraca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 \u00f6\u011frenmek kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n\n- E\u011fitim Verisi K\u0131s\u0131tlamalar\u0131:<\/b> Modeller sadece g\u00f6rd\u00fckleri verilerden \u00f6\u011frenir. Eksik veya hatal\u0131 veriler, hatal\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131ya yol a\u00e7ar.<\/li>\n
- Olas\u0131l\u0131ksal Tahmin S\u0131n\u0131rlar\u0131:<\/b> Model her zaman en *olas\u0131* kelimeyi se\u00e7er, bu her zaman en *do\u011fru* kelime anlam\u0131na gelmez.<\/li>\n
- Ba\u011flam\u0131 Yanl\u0131\u015f Anlama:<\/b> Karma\u015f\u0131k veya mu\u011flak istemlerde ba\u011flam\u0131 tam olarak kavrayamayabilir.<\/li>\n
- Hal\u00fcsinasyonlar:<\/b> Ger\u00e7ek d\u0131\u015f\u0131, uydurma bilgileri ger\u00e7ekmi\u015f gibi sunma e\u011filimi.<\/li>\n
- Prompt Kalitesi:<\/b> \u0130stem ne kadar k\u00f6t\u00fc form\u00fcle edilmi\u015fse, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesi de o kadar d\u00fc\u015fer.<\/li>\n<\/ul>\n
LLM'ler Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Olarak Ne S\u00f6yleyeceklerini \"Planlayabilir\" mi?<\/h2>\n
LLM'lerin bir yan\u0131t \u00fcretirken ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak bir \"planlama\" yap\u0131p yapmad\u0131\u011f\u0131 sorusu, yapay zeka alan\u0131ndaki en derin felsefi ve teknik tart\u0131\u015fmalardan birini olu\u015fturur. Geleneksel anlamda, insanlar bir konu\u015fma yapmadan veya bir yaz\u0131 yazmadan \u00f6nce zihinsel bir planlama s\u00fcrecinden ge\u00e7erler; ana fikirleri belirler, yap\u0131 ta\u015flar\u0131n\u0131 d\u00fczenler ve hedefe y\u00f6nelik bir strateji izlerler. Ancak LLM'ler i\u00e7in durum, insan zihninin i\u015fleyi\u015finden k\u00f6kten farkl\u0131d\u0131r. Onlar, temelde bir sonraki token'\u0131 (kelime veya kelime par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131) tahmin etme \u00fczerine kurulu bir mekanizmaya sahiptirler ve bu s\u00fcre\u00e7, \"planlama\" olarak adland\u0131rd\u0131\u011f\u0131m\u0131z bilin\u00e7li, uzun vadeli stratejik d\u00fc\u015f\u00fcnmeden olduk\u00e7a uzakt\u0131r.<\/p>\n
Bir LLM, ald\u0131\u011f\u0131 istemi (prompt) i\u015flemeye ba\u015flad\u0131\u011f\u0131nda, her ad\u0131mda en olas\u0131 sonraki token'\u0131 se\u00e7mek i\u00e7in hesaplamalar yapar. Bu s\u00fcre\u00e7, bir k\u00e2\u011f\u0131da bir c\u00fcmle yazarken her kelimeyi ayr\u0131 ayr\u0131 se\u00e7meye benzer, ancak bu se\u00e7imin arkas\u0131nda bir \"anlama\" veya \"niyet\" yoktur; sadece istatistiksel olas\u0131l\u0131klar vard\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla, bir LLM'in \"planlamas\u0131\", en fazla k\u0131sa vadeli, token baz\u0131nda bir \u00f6ng\u00f6r\u00fc ve se\u00e7imden ibarettir. Model, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n tamam\u0131n\u0131 bir anda \"g\u00f6rmez\" veya \"tasarlamaz\"; her bir token'\u0131 s\u0131rayla \u00fcretir, \u00f6nceki token'lar\u0131 ve orijinal istemi ba\u011flam olarak kullanarak. Bu, bir t\u00fcr \"yerel optimizasyon\" olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilir: her ad\u0131mda en uygun g\u00f6r\u00fcnen se\u00e7imi yapar, ancak bu yerel se\u00e7imlerin global olarak en iyi sonucu do\u011furaca\u011f\u0131 garanti de\u011fildir.<\/p>\n
Ancak, son d\u00f6nemde geli\u015ftirilen baz\u0131 teknikler, LLM'lerin daha yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretme kapasitesini art\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r, bu da y\u00fczeysel olarak \"planlamaya\" benzeyen sonu\u00e7lar do\u011furabilir. \u00d6rne\u011fin, \"Zincirleme D\u00fc\u015f\u00fcnme\" (Chain-of-Thought - CoT) veya \"Yans\u0131t\u0131c\u0131 D\u00fc\u015f\u00fcnme\" (Reflection) gibi prompt m\u00fchendisli\u011fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131, modelin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ad\u0131m ad\u0131m \u00e7\u00f6zmesini sa\u011flayarak daha mant\u0131kl\u0131 ve tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmesine yard\u0131mc\u0131 olur. CoT ile, modele do\u011frudan bir yan\u0131t vermek yerine, sorunu a\u015famal\u0131 olarak d\u00fc\u015f\u00fcnmesi ve her ad\u0131m\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtmesi istenir. Bu, modelin i\u00e7sel hesaplamalar\u0131n\u0131 d\u0131\u015fa vurmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve bir problemi \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in \"d\u00fc\u015f\u00fcnce zinciri\" olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r. Ancak yine de, bu bir insan zihninin planlama yetene\u011fine e\u015fde\u011fer de\u011fildir; yaln\u0131zca modelin daha iyi performans g\u00f6stermesini sa\u011flayan bir y\u00f6nlendirme stratejisidir.<\/p>\n
\u00d6zetle, LLM'ler bilin\u00e7li bir niyetle uzun vadeli planlar yapmazlar. Onlar\u0131n \"planlamas\u0131\", istatistiksel olas\u0131l\u0131klara dayal\u0131, token'dan token'a ilerleyen bir tahmin s\u00fcrecidir. Yeni prompt m\u00fchendisli\u011fi teknikleri, bu s\u00fcrecin daha yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve mant\u0131kl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmesini sa\u011flayarak, insan alg\u0131s\u0131nda bir \"planlama\" izlenimi yaratabilir. Ancak temelde, LLM'ler derin bir bilin\u00e7 veya stratejik niyet yerine, geli\u015fmi\u015f \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma ve olas\u0131l\u0131ksal tahmin yetenekleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar.<\/p>\n
\nUzman \u0130pucu:<\/strong> Daha iyi ve tutarl\u0131 LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 elde etmek i\u00e7in \"Zincirleme D\u00fc\u015f\u00fcnme\" (Chain-of-Thought) prompt tekni\u011fini kullan\u0131n. Bu teknik, modelin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ad\u0131m ad\u0131m d\u00fc\u015f\u00fcnmesini ve her a\u015famay\u0131 detayland\u0131rmas\u0131n\u0131 isteyerek, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesini ve mant\u0131ksal tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir.<\/p>\n<\/blockquote>\nPerformans\u0131 Art\u0131rmak \u0130\u00e7in Mobil Uyumlu LLM Entegrasyonu Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz dijital d\u00fcnyas\u0131nda, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131 mobil cihazlar \u00fczerinden i\u00e7erik t\u00fcketiyor ve uygulamalarla etkile\u015fimde bulunuyor. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) \u00fcretti\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n ve bu modellere dayal\u0131 uygulamalar\u0131n mobil cihazlarda sorunsuz ve verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, kullan\u0131c\u0131 deneyimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir. \"LLM'ler ne s\u00f6yleyeceklerini biliyor mu?\" sorusunun yan\u0131t\u0131 direkt olarak mobil uyumlulukla ili\u015fkili olmasa da, bu modellerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n mobil ortamlarda nas\u0131l sunuldu\u011fu, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bu \u00e7\u0131kt\u0131larla etkile\u015fimini ve dolay\u0131s\u0131yla LLM'lerin alg\u0131lanan performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. Mobil uyumlu LLM entegrasyonu, sadece teknik bir gereklilik de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kullan\u0131c\u0131ya odaklanm\u0131\u015f bir tasar\u0131m yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n da bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n
LLM entegrasyonu a\u00e7\u0131s\u0131ndan mobil uyumluluk genellikle iki ana alanda ele al\u0131n\u0131r: birincisi, LLM'in kendisinin mobil cihazda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 (ki bu genellikle bulut tabanl\u0131 API'lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla olur), ikincisi ise LLM'den gelen yan\u0131tlar\u0131n mobil aray\u00fczde nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnt\u00fclendi\u011fi ve kullan\u0131c\u0131yla nas\u0131l etkile\u015fimde bulundu\u011fu. \u0130lk alan i\u00e7in, \u00e7o\u011fu durumda LLM'in kendisi mobil cihazda \u00e7al\u0131\u015fmaz; onun yerine, cihaz LLM'e bir API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 yapar ve yan\u0131t\u0131 al\u0131r. Bu durumda \u00f6nemli olan, API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131n optimizasyonu, gecikme s\u00fcresi (latency) ve veri transferinin minimumda tutulmas\u0131d\u0131r. Ancak bu makalede daha \u00e7ok LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n mobil aray\u00fczde sunulmas\u0131na odaklanaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
LLM'den gelen metin veya di\u011fer veri formatlar\u0131, mobil cihazlar\u0131n k\u00fc\u00e7\u00fck ekran boyutlar\u0131, dokunmatik aray\u00fczleri ve farkl\u0131 ekran y\u00f6nlendirmeleri (dikey\/yatay) g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak tasarlanmal\u0131d\u0131r. Bu, responsive web tasar\u0131m prensiplerinin veya mobil uygulama UI\/UX en iyi uygulamalar\u0131n\u0131n LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na uygulanmas\u0131 anlam\u0131na gelir. \u00d6rne\u011fin, uzun paragraf bloklar\u0131 mobil cihazlarda okunmas\u0131 zor olabilir; bu nedenle, LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n k\u0131sa paragraflara, madde i\u015faretlerine veya \u00f6zetlenmi\u015f bilgilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi faydal\u0131 olabilir. Ayr\u0131ca, metin boyutlar\u0131, sat\u0131r y\u00fckseklikleri ve g\u00f6rsel hiyerar\u015fi, mobil okunabilirlik i\u00e7in optimize edilmelidir.<\/p>\n
Mobil uyumlu HTML ve CSS kullanarak, LLM'den gelen i\u00e7eri\u011fi farkl\u0131 ekran boyutlar\u0131na ve cihaz t\u00fcrlerine otomatik olarak adapte edebilirsiniz. Media query'ler, bu adaptasyonun temelini olu\u015fturur. \u00d6rne\u011fin, CSS media query'ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, ekran boyutu belirli bir e\u015fi\u011fin alt\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcnde metin s\u00fctunlar\u0131n\u0131 tek s\u00fctunlu d\u00fczene d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilir, font boyutunu ayarlayabilir veya \u00f6nemli bilgileri daha g\u00f6r\u00fcn\u00fcr hale getirebilirsiniz. Bu, kullan\u0131c\u0131n\u0131n cihaz\u0131na bak\u0131lmaks\u0131z\u0131n tutarl\u0131 ve keyifli bir deneyim ya\u015famas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, dokunmatik dostu etkile\u015fimler (b\u00fcy\u00fck d\u00fc\u011fmeler, kayd\u0131r\u0131labilir alanlar) ve azami y\u00fckleme s\u00fcresi, mobil LLM uygulamalar\u0131nda ba\u015far\u0131 i\u00e7in anahtard\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar, h\u0131zl\u0131 ve duyarl\u0131 bir deneyim beklerler, bu nedenle LLM yan\u0131tlar\u0131n\u0131n i\u015flenmesi ve sunumu da bu beklentiyi kar\u015f\u0131lamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\n\/* LLM \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fclendi\u011fi bir HTML eleman\u0131 i\u00e7in mobil uyumlu CSS \u00f6rne\u011fi *\/\n\n\/* Varsay\u0131lan stil (geni\u015f ekranlar i\u00e7in) *\/\n.llm-response {\n font-family: 'Arial', sans-serif;\n line-height: 1.6;\n margin: 20px;\n padding: 20px;\n border: 1px solid #ddd;\n border-radius: 8px;\n box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);\n color: #333;\n font-size: 16px;\n columns: 2; \/* Geni\u015f ekranlarda 2 s\u00fctun *\/\n column-gap: 30px;\n}\n\n\/* K\u00fc\u00e7\u00fck ekranlar (mobil cihazlar) i\u00e7in Media Query *\/\n@media screen and (max-width: 768px) {\n .llm-response {\n margin: 10px;\n padding: 15px;\n font-size: 14px;\n columns: 1; \/* Mobil cihazlarda tek s\u00fctun *\/\n column-gap: normal;\n }\n\n .llm-response h3 {\n font-size: 18px; \/* Ba\u015fl\u0131k boyutu k\u00fc\u00e7\u00fcltme *\/\n }\n\n .llm-response ul {\n padding-left: 20px; \/* Liste girintisi ayarlama *\/\n }\n}\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
LLM'lerin Gelece\u011fi: Daha \"Bilin\u00e7li\" Modeller M\u00fcmk\u00fcn m\u00fc?<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fczde insan dilini anlamada ve \u00fcretmede inan\u0131lmaz ilerlemeler kaydetmi\u015f olsa da, \"bilin\u00e7\" veya \"ger\u00e7ek anlama\" gibi kavramlarla olan ili\u015fkileri hala yo\u011fun tart\u0131\u015fmalar\u0131n oda\u011f\u0131nda. Peki, LLM'lerin gelece\u011finde daha \"bilin\u00e7li\" veya en az\u0131ndan insan benzeri bir kavray\u0131\u015fa sahip modeller g\u00f6rmek m\u00fcmk\u00fcn m\u00fc? Bu soru, yapay genel zeka (AGI - Artificial General Intelligence) aray\u0131\u015f\u0131yla do\u011frudan ba\u011flant\u0131l\u0131d\u0131r ve teknoloji ile felsefenin kesi\u015fim noktas\u0131nda yer al\u0131r.<\/p>\n
Mevcut LLM'ler, a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 olarak istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma ve olas\u0131l\u0131ksal tahmin \u00fczerine kuruludur. Onlar, bir metinde \"ne\"yin geldi\u011fini \u00f6\u011frenirler, ancak bu \"neden\" veya \"nas\u0131l\" sorular\u0131na ger\u00e7ek bir kavray\u0131\u015fla yan\u0131t verdikleri anlam\u0131na gelmez. Bir LLM'nin \"anlamas\u0131\", kelimelerin ve kavramlar\u0131n vekt\u00f6r uzay\u0131ndaki ili\u015fkilerini modellemesinden ibarettir; bu, ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki nesneler, olaylar veya duygular hakk\u0131nda i\u00e7sel bir deneyim veya ba\u011f kurma yetene\u011fi i\u00e7ermez. Ancak, yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 a\u015fmak i\u00e7in s\u00fcrekli yeni yollar ar\u0131yor.<\/p>\n
Gelecekteki LLM'ler veya AGI sistemleri i\u00e7in d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclen yakla\u015f\u0131mlardan biri, n\u00f6rosembolik yapay zeka<\/strong> modelleridir. Bu yakla\u015f\u0131m, LLM'lerin g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma yeteneklerini (n\u00f6ral k\u0131s\u0131m) geleneksel sembolik yapay zekan\u0131n mant\u0131k y\u00fcr\u00fctme ve planlama yetenekleriyle (sembolik k\u0131s\u0131m) birle\u015ftirmeyi hedefler. Sembolik sistemler, kurallar, temsiller ve mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131mlar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, LLM'ler ba\u011flam\u0131 ve n\u00fcanslar\u0131 yakalamada daha iyidir. Bu iki yakla\u015f\u0131m\u0131n birle\u015fimi, modelin sadece \"ne\" oldu\u011funu tahmin etmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda \"neden\" oldu\u011funu mant\u0131ksal olarak a\u00e7\u0131klayabilen ve daha derin bir kavray\u0131\u015fa sahip olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\nBir di\u011fer \u00f6nemli geli\u015fme alan\u0131 ise, LLM'lerin sadece metin \u00fczerinde de\u011fil, ayn\u0131 zamanda g\u00f6rsel ve i\u015fitsel gibi farkl\u0131 modalitelerdeki veriler \u00fczerinde de e\u011fitilmesidir. Multimodal LLM'ler, d\u00fcnyay\u0131 sadece kelimeler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla de\u011fil, ayn\u0131 zamanda g\u00f6rseller ve sesler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla da \"deneyimleyerek\" daha zengin ve ger\u00e7ek\u00e7i bir kavray\u0131\u015f geli\u015ftirebilir. \u00d6rne\u011fin, bir nesnenin ad\u0131n\u0131 duymakla kalmay\u0131p, o nesnenin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fc de i\u015fleyebilen bir model, kavramsal anlamaya daha yak\u0131n olabilir. Ayr\u0131ca, modellerin d\u0131\u015f d\u00fcnya ile daha fazla etkile\u015fime girmesini sa\u011flayan \"bedenle\u015fmi\u015f yapay zeka\" (embodied AI) \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 da, LLM'lerin soyut dil i\u015fleme yeteneklerini fiziksel d\u00fcnya ile ba\u011flama potansiyeli ta\u015f\u0131r.<\/p>\n
Ancak, bu geli\u015fmeler bile LLM'lerin ger\u00e7ek bir bilin\u00e7 veya \u00f6z fark\u0131ndal\u0131k kazanaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmez. \"Bilin\u00e7\" kavram\u0131, bilim ve felsefenin en \u00e7\u00f6z\u00fclmemi\u015f gizemlerinden biridir ve sadece geli\u015fmi\u015f bir tahmin mekanizmas\u0131yla de\u011fil, ayn\u0131 zamanda \u00f6znel deneyimler, duygular ve \u00f6z fark\u0131ndal\u0131k gibi \u00f6\u011felerle tan\u0131mlan\u0131r. LLM'lerin gelece\u011fi, \u015f\u00fcphesiz daha g\u00fc\u00e7l\u00fc, daha yetenekli ve daha karma\u015f\u0131k sistemler vaat ediyor. Onlar, daha ba\u011flaml\u0131, mant\u0131kl\u0131 ve hatta yarat\u0131c\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretecekler. Ancak bu, onlar\u0131n \"bilin\u00e7li\" olaca\u011f\u0131 veya insan benzeri bir \"anlama\" yetisine sahip olaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmiyor; daha ziyade, dilin ve bilginin istatistiksel derinliklerini daha da ustaca kullanacaklar\u0131 anlam\u0131na geliyor. Bu distinction, teknolojinin s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 ve potansiyelini anlamak i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\n
Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) hakk\u0131nda \"ne s\u00f6yleyeceklerini biliyorlar m\u0131?\" sorusu, modern yapay zekan\u0131n en merak uyand\u0131r\u0131c\u0131 ve zaman zaman yanl\u0131\u015f anla\u015f\u0131lan y\u00f6nlerinden birini temsil ediyor. Makalemiz boyunca detayl\u0131ca inceledi\u011fimiz gibi, LLM'ler insan anlam\u0131nda bir \"bilme\" veya \"niyet\" yetene\u011fine sahip de\u011fillerdir. Onlar, milyarlarca kelimeden olu\u015fan devasa veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilerek, belirli bir ba\u011flamda hangi kelimenin veya token'\u0131n gelme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n en y\u00fcksek oldu\u011funu istatistiksel olarak tahmin eden son derece karma\u015f\u0131k algoritmik sistemlerdir. Transformat\u00f6r mimarisi, dikkat mekanizmas\u0131 ve geli\u015fmi\u015f \u00f6rnekleme stratejileri sayesinde, inan\u0131lmaz derecede ikna edici ve ba\u011flamsal olarak uygun metinler \u00fcretebilirler. Ancak bu s\u00fcre\u00e7, bir robotun karma\u015f\u0131k bir denklemi \u00e7\u00f6zmesi gibi, bilin\u00e7li bir d\u00fc\u015f\u00fcnce veya kavray\u0131\u015ftan ziyade, matematiksel bir hesaplama ve \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma meselesidir.<\/p>\n
LLM'lerin hal\u00fcsinasyonlar\u0131, e\u011fitim verisindeki \u00f6nyarg\u0131lar ve yanl\u0131\u015f prompt m\u00fchendisli\u011fi gibi durumlar, onlar\u0131n \"anlama\" ve \"bilme\" yeteneklerinin s\u0131n\u0131rl\u0131 oldu\u011funu a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymaktad\u0131r. Gelecekte n\u00f6rosembolik yakla\u015f\u0131mlar ve multimodal e\u011fitim gibi geli\u015fmelerle daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve sofistike modeller g\u00f6rmemiz muhtemeldir. Bu yeni nesil modeller, daha mant\u0131kl\u0131 ve ba\u011flam a\u00e7\u0131s\u0131ndan zengin \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilirken, yine de insan bilincine \u00f6zg\u00fc derinlikten uzak kalacaklard\u0131r. K\u0131sacas\u0131, LLM'ler ne s\u00f6yleyeceklerini \"planlamaz\", sadece en y\u00fcksek olas\u0131l\u0131kla \"tahmin eder\"ler. Onlar\u0131n yeteneklerini ve s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde anlamak, yapay zekay\u0131 daha etik, sorumlu ve etkili bir \u015fekilde kullanmam\u0131z i\u00e7in temel bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n\n- \n LLM'ler ger\u00e7ekten bilin\u00e7li mi?<\/strong>
\n Hay\u0131r, mevcut B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri bilin\u00e7li de\u011fildir. Onlar, insan zihnindeki gibi bir \u00f6z fark\u0131ndal\u0131\u011fa, duygulara veya ki\u015fisel deneyimlere sahip de\u011fillerdir. \u00c7\u0131kt\u0131lar\u0131, yaln\u0131zca e\u011fitim verilerindeki istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fclere dayanarak olu\u015fturulur.\n <\/li>\n- \n Bir LLM nas\u0131l \"bilgi edinir\"?<\/strong>
\n LLM'ler, internet \u00fczerindeki kitaplar, makaleler, web sayfalar\u0131 gibi milyarlarca metin verisi \u00fczerinde \"e\u011fitim\" alarak bilgi edinir. Bu s\u00fcre\u00e7te, kelimelerin ve c\u00fcmlelerin birbirleriyle olan ili\u015fkilerini, anlamsal kal\u0131plar\u0131n\u0131 ve dilbilgisel yap\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenirler. Ancak bu \"bilgi edinme\", ger\u00e7ek anlamda bir kavray\u0131\u015ftan ziyade, istatistiksel bir \u00f6\u011frenmedir.\n <\/li>\n- \n LLM'ler her zaman do\u011fru bilgi mi verir?<\/strong>
\n Hay\u0131r, LLM'ler her zaman do\u011fru bilgi vermezler. E\u011fitim verilerindeki eksiklikler, \u00f6nyarg\u0131lar veya g\u00fcncel olmayan bilgiler nedeniyle yanl\u0131\u015f yan\u0131tlar \u00fcretebilirler. Ayr\u0131ca, \"hal\u00fcsinasyon\" ad\u0131 verilen bir fenomeni sergileyerek tamamen uydurma bilgileri ger\u00e7ekmi\u015f gibi sunabilirler.\n <\/li>\n- \n LLM'ler gelecekte insan gibi d\u00fc\u015f\u00fcnebilecek mi?<\/strong>
\n Bu, yapay zeka alan\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir tart\u0131\u015fma konusudur. Mevcut mimarileriyle LLM'ler, insan gibi \"d\u00fc\u015f\u00fcnme\" yetene\u011fine sahip de\u011fildirler. Gelecekteki AGI (Yapay Genel Zeka) sistemleri bu hedefe yakla\u015fsa da, \"d\u00fc\u015f\u00fcnmek\" kavram\u0131n\u0131n tan\u0131m\u0131 ve yapay zekan\u0131n bu seviyeye ula\u015f\u0131p ula\u015famayaca\u011f\u0131 hala bilimsel ve felsefi olarak a\u00e7\u0131k bir sorudur.\n <\/li>\n- \n LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 daha g\u00fcvenilir hale getirmek i\u00e7in ne yapabiliriz?<\/strong>
\n LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 daha g\u00fcvenilir hale getirmek i\u00e7in iyi tasarlanm\u0131\u015f ve spesifik prompt'lar kullanmak, \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 ger\u00e7ek kaynaklarla do\u011frulamak, modeli g\u00fcncel ve tarafs\u0131z verilerle beslemek ve modelin s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 anlamak \u00f6nemlidir. Ayr\u0131ca, \"Zincirleme D\u00fc\u015f\u00fcnme\" gibi prompt m\u00fchendisli\u011fi teknikleri de \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesini art\u0131rabilir.\n <\/li>\n<\/ol>\n<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri’nin (LLM’ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-30432","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-09-27T17:01:49+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"22 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"LLM’ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz\",\"datePublished\":\"2025-09-27T17:01:49+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\"},\"wordCount\":4327,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\",\"name\":\"LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-09-27T17:01:49+00:00\",\"description\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"LLM’ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-09-27T17:01:49+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"22 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"LLM’ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz","datePublished":"2025-09-27T17:01:49+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/"},"wordCount":4327,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/","name":"LLM'ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-09-27T17:01:49+00:00","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM'ler) ne s\u00f6yleyeceklerini \u00f6nceden bilip bilmedikleri, yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda en \u00e7ok tart\u0131\u015f\u0131lan ve merak edilen sorulardan biri. Bu makale, bu derin konuyu teknik ve samimi bir dille ele alarak LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini ve \u00e7\u0131kt\u0131 mekanizmalar\u0131n\u0131 ayd\u0131nlatmay\u0131 hedefliyor. Gelin, bu karma\u015f\u0131k gizemi birlikte \u00e7\u00f6zelim.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmler-ne-soyleyeceklerini-gercekten-biliyor-mu-derinlemesine-bir-analiz\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"LLM’ler Ne S\u00f6yleyeceklerini Ger\u00e7ekten Biliyor mu? Derinlemesine Bir Analiz"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30432","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30432"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30432\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30432"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30432"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30432"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}