Büyük Dil Modellerinde (Large Language Models) Yapay Zeka Halüsinasyonlarını ve Yanlılığını Yönetme

Large Language Models (Büyük Dil Modelleri) güçlü araçlardır, ancak ikna edici ancak yanlış bilgiler (halüsinasyonlar) üretme eğilimleri, güvenilir uygulamalar için önemli bir zorluk teşkil eder. Bu kurs, veri yanlılığı, mimari sınırlamalar ve bağlam kayması gibi konuları kapsayarak LLM'lerin neden güvenilmez çıktılar ürettiğine dair temel bir anlayış sağlar. Bu yanlışlıkları tespit etmek, hafifletmek ve azaltmak için pratik beceriler kazanacak, böylece yapay zeka sistemlerini daha fazla güven ve etik farkındalıkla dağıtabileceksiniz. Neler öğreneceksiniz: * Üretken modellerde yapay zeka halüsinasyonlarına ve veriye dayalı yanlılığa yol açan temel mekanizmaları anlayın. * Eğitim verisi kalitesinin ve bağlam penceresi (context window) sınırlamalarının model güvenilirliği üzerindeki etkisini analiz edin. * Çıktı doğruluğunu artırmak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibi etkili prompt engineering tekniklerini ve temel oluşturma (grounding) yöntemlerini uygulayın. * Güvenilmez yapay zeka çıktılarını tespit etmek ve düzeltmek için sistematik doğrulama ve geçerlilik (verification and validation) iş akışlarını uygulayın. * Üretim ortamlarında LLM'lerin sorumlu bir şekilde dağıtılması için temel koruma önlemlerini (guardrails) ve etik yönergeleri yapılandırın. Materyal, yapay zeka güvenilirliğinin temel terminolojisi ve felsefi bağlamıyla başlar, ardından yaygın hata modlarını teşhis etme ve önleme konusunda pratik yöntemlere geçer. Çıktı doğrulamasına yönelik modern yaklaşımları keşfederek sonlandırıyoruz. Bu kurs, Large Language Models ile çalışmaya başlayan ve çıktılarının güvenilir olduğundan emin olması gereken yeni başlayanlar—geliştiriciler, ürün yöneticileri ve teknik kullanıcılar—için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi uzmanlığı gerekmemektedir. Bugün okumaya başlayın ve daha güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmayı öğrenin.