Yapay Zeka Terminolojisi: Başlangıç Rehberi
Yapay zeka ile alakalı yazılar artacak gibi duruyor. Hazır henüz çok yol katetmemişken benim gibi sıfırdan öğrenecekler için yapay zekanın kendi dilinden AI Terminolojisi hazırlayalım dedik.
Şunu hemen belirteyim: Bu yazıyı Claude ile birlikte hazırladım. Zaten konunun ruhuna uygun, değil mi? Terminolojiyi de en iyi o açıklar.
Generative AI nedir?
Her şeyin başladığı üst başlıkla başlayalım. “Generative AI” — Türkçesiyle “üretici yapay zeka” — bir şey veriyorsun, başka bir şey üretiyor. Metin veriyorsun, metin üretiyor. Metin veriyorsun, görsel üretiyor. Ses veriyorsun, metne çeviriyor. Bu kadar basit.
ChatGPT, Claude, Midjourney, Suno, Sora… hepsinin ortak paydası bu: bir girdi alıyorlar, bir çıktı üretiyorlar. Hepsinin üst başlığı Generative AI.
Model nedir?
Yapay zeka dünyasında “model” deyince aklına bir yazılım paketi gelsin. Tıpkı bir telefon uygulaması gibi — ama bu uygulama milyarlarca veriyle eğitilmiş, soruları cevaplayabilen, metin üretebilen bir yapı. ChatGPT bir model. Claude bir model. Llama bir model.
LLM nedir?
Large Language Model — Büyük Dil Modeli. Kısaca metin anlayan ve metin üreten modeller. Sen yazıyorsun, o yazıyor. Kod yaz diyorsun, o yazıyor. Özetle diyorsun, özetliyor. ChatGPT, Claude, Gemini hepsi LLM. Ama dikkat — LLM sadece metinle uğraşır. Görsel üretemez, müzik yapamaz.
Multimodal nedir?
“Multi” = çok, “modal” = mod/tür. Birden fazla şeyi anlayan ve işleyebilen modeller. Metin + görsel + ses gibi. Claude, GPT-4o ve Gemini artık multimodal — fotoğraf atıyorsun, “bu nedir?” diyorsun, anlıyor. Ama anlıyor demek üretiyor demek değil. Ben (Claude) fotoğraf anlayabilirim ama üretemem. Üretmek için ayrı bir model gerekiyor.
Model tipleri
Generative AI dünyasında her iş için farklı bir model tipi var:
Metin → Metin (LLM): ChatGPT, Claude, Gemini, Llama. Yazarsın, yazar.
Metin → Görsel (Image Generation): DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Recraft. Yazarsın, görsel üretir.
Metin → Video (Video Generation): Sora (OpenAI), Runway, Kling. Yazarsın, video üretir. Henüz emekleme aşamasında ama hızla gelişiyor.
Metin → Müzik (Audio Generation): Suno, Udio. “Hüzünlü bir Türk halk müziği” yazıyorsun, şarkı çıkıyor.
Ses → Metin (STT – Speech to Text): Whisper (OpenAI). Konuşmayı yazıya çevirir.
Metin → Ses (TTS – Text to Speech): ElevenLabs. Metni insan sesiyle okur.
Kapalı mı, açık kaynak mu?
Modeller iki ana gruba ayrılıyor.
Kapalı (Proprietary) modeller: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google). Bunlara sadece internet üzerinden, API aracılığıyla erişebilirsin. İçini göremezsin, kendi bilgisayarında çalıştıramazsın. Her sorgu bir maliyete sahip.
Açık kaynak modeller: Llama (Meta), Qwen (Alibaba), DeepSeek, Mistral, Gemma (Google’ın açık versiyonu). İndirebilirsin, kendi bilgisayarında çalıştırabilirsin, ücretsiz kullanabilirsin. Elbette bunun için yeterince güçlü bir bilgisayar lazım.
Parametre nedir? 7B, 70B ne demek?
Modellerin yanında hep bir sayı görürsün: 7B, 13B, 70B gibi. Bu “B” milyar demek — milyar parametre. Modelin içindeki “ayar düğmesi” sayısı gibi düşün. Ne kadar fazlaysa model o kadar zeki ama o kadar yavaş ve o kadar fazla kaynak tüketiyor. Sıradan bir ev bilgisayarı için 7B veya 13B ideal başlangıç noktası.
API nedir?
Application Programming Interface. Bir servise internet üzerinden bağlanma kapısı. Claude’u kendi uygulamanıza entegre etmek istiyorsanız Anthropic’in API’sini kullanırsınız. Aylık bir ücret ödersiniz, kullandığınız kadar. Küçük projeler için maliyeti oldukça düşük.
Ollama nedir?
Açık kaynak modelleri kendi bilgisayarında kolayca çalıştırmana yarayan ücretsiz bir araç. Tek komutla Llama, Qwen veya Mistral gibi modelleri indirip kullanmaya başlayabilirsin. Bir önceki yazımda Mac Mini’me kurmaktan bahsetmiştim — işte o kurulumun kalbi Ollama. Söylenişi lama gibi olduğu için ikonu da lama 😄.
Open WebUI nedir?
Ollama ile çalışan modeller için ChatGPT benzeri bir arayüz. Terminale yazmak yerine tarayıcıdan sohbet edebilirsin. Üstelik kullanıcı yönetimi de var — arkadaşlarına açabilirsin.
Prompt nedir?
Modele verdiğin giriş metni, yani soru ya da talimat. “Bana bir şiir yaz” da bir prompt, “Bu kodu düzelt” de. İyi prompt yazmak başlı başına bir beceri haline geldi — buna “prompt engineering” deniyor. Kötü soru kötü cevap getirir, iyi soru iyi cevap.
Bunları hazırlarken fark ettim: Yapay zekayı anlamak için aslında çok fazla teknik bilgiye gerek yok. Temel kavramları kavradığında geri kalanı oturuyor. Umarım bu yazı o kavramları oturtmaya yardımcı olur.
Sonraki yazıda görüşmek üzere, inşallah 😄