AI Sözlüğü
Yönetim toplantılarında ve teknik ekiplerde en çok geçen yapay zeka terimlerinin sade tanımları. Her terimde bir şema, bir örnek, neden önemli olduğu ve en çok karıştırıldığı kavram yer alır.
01Temeller16
Artificial IntelligenceAI
Yapay zekaDili anlama, görüntüleri tanıma, karar verme ve problem çözme gibi normalde insan zekası gerektiren işleri yapan bilgisayar sistemleri geliştirme alanı.
Machine LearningML
Makine öğrenmesiYapay zekanın, bir sistemin örneklerden örüntüler öğrendiği ve bunları tahmin yapmak ya da karar vermek için kullandığı dalı; kuralları bir insan elle yazmaz.
Deep Learning
Derin öğrenmeMakine öğrenmesinin, görüntü, ses ve metin gibi ham veriden doğrudan öğrenmek için çok katmanlı sinir ağları kullanan dalı.
Neural Network
Sinir ağı · yapay sinir ağıNöronlardan gevşek biçimde esinlenen, birbirine bağlı basit birimlerin katmanlarından oluşan ve bu birimler arasındaki bağlantıların gücünü ayarlayarak öğrenen hesaplama sistemi.
Generative AIGenAI
Üretken yapay zekaBir isteğe yanıt olarak metin, görsel, ses, video ya da kod gibi yeni içerik üreten yapay zeka; bunu çok büyük miktarda mevcut içerikten öğrendiği örüntülere dayanarak yapar.
Large Language ModelLLM
Büyük dil modeliSıradaki token'ı tahmin etmek üzere çok büyük miktarda metinle eğitilmiş yapay zeka modeli; bu sayede yazabilir, özetleyebilir, çevirebilir, analiz edebilir, soruları yanıtlayabilir ve kod üretebilir.
Small Language ModelSLM
Küçük dil modeliEn büyük modellere göre çok daha az parametresi olan, ucuz ve hızlı çalışmak üzere geliştirilmiş dil modeli; çoğu zaman tek bir cihazda ya da şirketin kendi sunucularında çalışır.
Foundation Model
Temel modelGeniş kapsamlı veriyle eğitilen ve birçok farklı işe uyarlanabilen büyük yapay zeka modeli; uygulamaların üzerine kurulduğu ortak taban görevini görür.
Frontier Model
Sınır model · öncü modelBelirli bir anda mevcut olan en yetenekli yapay zeka modellerinden biri; teknolojinin yapabildiklerinin en ileri ucunda yer alır.
Open-weight Model
Açık ağırlıklı modelEğitilmiş ağırlıkları yayımlanan yapay zeka modeli; lisansının koşulları içinde herkes onu indirebilir, kendi donanımında çalıştırabilir ve uyarlayabilir.
Transformer
Transformer · dönüştürücü mimariModern dil modellerinin neredeyse tamamının arkasındaki sinir ağı mimarisi; modelin girdinin her parçasını aynı anda diğer bütün parçalara göre tartmasını sağlayan dikkat mekanizması üzerine kuruludur.
Diffusion Model
Difüzyon modeliRastgele gürültüden başlayıp gürültüyü adım adım temizleyerek, isteğe uyan bir sonuç ortaya çıkana kadar ilerleyen ve böylece görsel, video ya da ses üreten üretken model.
Multimodal AI
Çok kipli yapay zeka · çok modlu yapay zekaMetin, görsel, ses ve video gibi birden fazla içerik türünü tek bir modelin içinde alabilen, bazen de üretebilen yapay zeka.
Natural Language ProcessingNLP
Doğal dil işlemeBilgisayarların insan dilini, yazılı ve sözlü biçimde, anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamayla ilgilenen yapay zeka alanı.
Computer Vision
Bilgisayarlı görüBilgisayarların görüntülerden ve videodan bilgi çıkarmasını sağlayan yapay zeka alanı: neyin gösterildiği, nerede olduğu ve ne olup bittiği.
Artificial General IntelligenceAGI
Yapay genel zekaBir insanın yapabildiği her zihinsel işi, yalnızca tek bir uzmanlık alanında değil bütün alanlarda, insan düzeyinde ya da üzerinde yapabilen varsayımsal yapay zeka sistemi.
02Model nasıl çalışır18
Token
Dil modelinin okuduğu ve yazdığı metin birimi: bir kelime, kelimenin bir parçası ya da bir noktalama işareti.
Tokenization
Token'lara ayırmaMetni modelin üzerinde çalıştığı token dizisine, modelin ürettiği token'ları da yeniden metne çeviren adım.
Context Window
Bağlam penceresiModelin bir seferde göz önünde tutabildiği, token ile ölçülen en fazla metin miktarı: talimatlar, konuşma, belgeler ve kendi yanıtı birlikte.
Parameters
Parametreler · ağırlıklarSinir ağının içindeki, eğitim sırasında ayarlanan ve birlikte modelin yaptığı her şeyi belirleyen sayılar.
Training
EğitimModelin parametrelerinin, tahminleri kendisine gösterilen veriyle örtüşene kadar örnek örnek ayarlandığı süreç.
Pre-training
Ön eğitimEğitimin ilk ve en büyük aşaması: model, herhangi bir göreve uyarlanmadan önce çok geniş bir metin birikiminden dilin ve bilginin genel örüntülerini öğrenir.
Training Data
Eğitim verisiModelin eğitim sırasında öğrendiği metin, kod, görsel ve diğer malzeme; içeriği ve kalitesi modelin ne bildiğini ve nasıl davrandığını biçimlendirir.
Inference
ÇıkarımEğitilmiş bir modelin çıktı üretmek üzere çalıştırılması: modelin ürettiği her yanıt, özet ya da araç çağrısı bir çıkarım işlemidir.
Next-token Prediction
Sonraki token tahminiDil modelinin özündeki tek işlem: o ana kadarki metne bakarak, sıradaki her olası token'ın ne kadar olası olduğunu tahmin etmek.
Attention
Dikkat mekanizmasıModelin, her token için metindeki diğer token'lardan hangilerinin onu anlamak açısından en önemli olduğunu tartmasını sağlayan mekanizma.
Embedding
Gömme vektörüBir metin parçasının anlamını temsil eden sayı listesi; anlamı yakın metinlerin sayıları da birbirine yakın olur.
Latent Space
Gizil uzayModelin öğrendiklerini temsil ettiği çok boyutlu iç uzay; bu uzaydaki konumlar ve yönler kavramlara ve ilişkilere karşılık gelir.
Temperature
SıcaklıkModelin sıradaki her token'ı seçerken ne kadar rastgelelik kullanacağını belirleyen ayar: düşük değerler tutarlı, yüksek değerler çeşitli çıktı verir.
Sampling
Örnekleme · top-p, top-kModelin olasılık listesinden sıradaki token'ı hangi kuralla seçtiği; top-k ve top-p seçimi en olası adaylarla sınırlar.
Hallucination
HalüsinasyonAkıcı ve kendinden emin ama yanlış ya da dayanaksız çıktı: modelin gerçekmiş gibi sunduğu uydurma bir bilgi, kaynak, alıntı ya da ayrıntı.
Knowledge Cutoff
Bilgi kesim tarihiModelin eğitiminden gelen bilgisinin bittiği tarih; sonrasında olan her şey, kullanım anında verilmedikçe model için bilinmezdir.
Reasoning Model
Akıl yürüten modelYanıt vermeden önce problemi adım adım çözen; planlamaya, farklı yollar denemeye ve kendi işini kontrol etmeye ek hesaplama harcayan dil modeli.
Extended Thinking
Uzun düşünmeModele yanıt vermeden önce akıl yürütmesi için ek bir token bütçesi tanınan mod; bütçeyi kullanıcı ya da geliştirici belirler.
03Prompt ve bağlam16
Prompt
İstemModele verilen girdi: aldığı ve yanıtladığı talimatlar, sorular, örnekler ve malzeme.
System Prompt
Sistem istemiBir yapay zeka ürününün geliştiricisi tarafından konuşmanın başına yerleştirilen; modelin rolünü, kurallarını, üslubunu ve kullanabileceği araçları belirleyen talimatlar.
Prompt Engineering
İstem mühendisliğiModelin bir görevi güvenilir biçimde yapması için ona verilen talimatları tasarlama, test etme ve iyileştirme pratiği.
Context Engineering
Bağlam mühendisliğiModelin bağlam penceresinde her adımda hangi bilginin bulunacağına karar verme disiplini: talimatlar, belgeler, araç sonuçları, geçmiş ve bellek.
Zero-shot Prompting
Örneksiz istemModelden bir görevi, istenen çıktıya dair hiçbir örnek göstermeden, yalnızca talimatla yapmasını istemek.
Few-shot Prompting
Birkaç örnekli istemModelin istediğiniz kalıbı, biçimi ve üslubu çıkarabilmesi için isteme az sayıda çözülmüş örnek eklemek.
Chain of ThoughtCoT
Düşünce zinciriModelden son yanıtını vermeden önce problemi adım adım çözmesinin istendiği istem tekniği.
Prompt Chaining
İstem zincirlemeBir görevi sabit bir istem dizisine bölmek; her adımın çıktısı bir sonrakinin girdisi olur.
Meta-prompting
Meta istemHer istemi elle yazmak yerine, bir model için istem yazdırmak, eleştirtmek ya da iyileştirtmek üzere bir model kullanmak.
Persona
Modele, genellikle sistem isteminde atanan; nasıl konuşacağını ve hangi bakış açısını benimseyeceğini biçimlendiren rol, karakter ya da ses.
Structured Output
Yapılandırılmış çıktıÖnceden tanımlanmış bir biçime, tipik olarak bir şemaya uyan JSON'a uygun model çıktısı; yazılım onu tahmine gerek kalmadan okuyup işleyebilir.
Grounding
TemellendirmeModelin yanıtını belirli bir kaynak malzemeye (belgeler, veri, arama sonuçları) bağlamak; böylece iddialarının izi sürülebilir ve doğrulanabilir.
Prompt Caching
İstem önbelleklemeTekrarlanan bir istem ön ekinin işlenmiş halini saklayan sağlayıcı özelliği; aynı ön eki kullanan sonraki istekler daha ucuz ve daha hızlı olur.
Context Rot
Bağlam çürümesiBağlam penceresi daha fazla token'la doldukça, sınıra ulaşılmamış olsa bile, modelin doğruluğunda ve odağında görülen düşüş.
Compaction
Bağlam sıkıştırmaUzun bir konuşma geçmişini daha kısa bir özetle değiştirmek; böylece yapay zeka oturumu bağlam penceresinin içinde sürebilir.
Memory
BellekBir yapay zeka sisteminin bilgiyi bir konuşmadan ya da oturumdan diğerine taşımasını sağlayan her türlü mekanizma; çünkü modelin kendisi istekler arasında hiçbir şey saklamaz.
04Bilgi ve erişim13
Retrieval-Augmented GenerationRAG
Erişimle zenginleştirilmiş üretimİlgili belgelerin soru anında getirilip modelin bağlamına konduğu teknik; model böylece yalnızca eğitiminden değil, sizin bilginizden yanıt verir.
Retrieval
Erişim · getirmeBir soruyla en ilgili bilgi parçalarını daha büyük bir içerik yığınının içinden bulup getiren adım; getirilenler modele verilir.
Vector Database
Vektör veritabanıEmbedding'leri saklamak ve anlamı bir sorguya en yakın olan kayıtları çok hızlı bulmak için tasarlanmış veritabanı.
Semantic Search
Anlamsal aramaBirebir kelimeler yerine anlam üzerinden eşleştiren arama; sorgu farklı kelimeler kullansa bile ilgili içeriği bulur.
Hybrid Search
Hibrit aramaAnahtar kelime eşleştirmesini ve anlamsal eşleştirmeyi birlikte çalıştırıp sonuçlarını tek bir sıralı listede birleştiren arama.
Chunking
ParçalamaBelgeleri dizinlemeden önce daha küçük pasajlara bölmek; böylece her pasaj tek başına bulunup modele verilebilir.
Reranking
Yeniden sıralamaGetirilen pasajları, her birinin sorguyu ne kadar iyi yanıtladığına göre yeniden sıralayan ikinci geçiş; böylece modele ulaşanlar en iyi birkaç pasaj olur.
Knowledge Base
Bilgi tabanıBir kurumun politikalar, prosedürler, ürün bilgileri ve yanıtlar gibi bilgilerinin düzenli ve bakımlı biçimde tutulduğu, insanların ve yapay zeka sistemlerinin yetkili kaynak olarak başvurduğu içerik bütünü.
Knowledge Graph
Bilgi grafıBilgiyi; kişiler, şirketler ve ürünler gibi varlıkların ve aralarındaki adlandırılmış ilişkilerin oluşturduğu bir ağ olarak saklama biçimi. Böylece bağlantılar izlenebilir ve sorgulanabilir.
GraphRAG
Graf tabanlı RAGÖnce bir belge koleksiyonundaki varlıkların ve ilişkilerin grafını kuran, sonra bunu bağlantılara ya da koleksiyonun bütününe dayanan soruları yanıtlamak için kullanan bir RAG türü.
Agentic RAG
Ajan tabanlı RAGGetirme adımını bir yapay zeka ajanının yönettiği RAG: ajan neyi nerede arayacağına karar verir, sonuçların yeterli olup olmadığını değerlendirir ve yanıt vermeden önce yeniden arar.
Citations
Kaynak gösterme · atıfBir yapay zeka yanıtına eklenen ve her iddianın hangi kaynaktan geldiğini gösteren göndermeler; okurun iddiayı kontrol edebilmesini sağlar.
Enterprise Search
Kurumsal aramaBir kurumun belgeler, e-posta, sohbet, wiki ve iş uygulamaları gibi kendi sistemlerinde tek yerden yapılan ve her kullanıcının görmeye yetkili olduğu içerikle sınırlı kalan arama.
05Yapay zeka aramasında görünürlük11
Generative Engine OptimizationGEO
Üretken motor optimizasyonuİçeriği ve çevrimiçi varlığı; ChatGPT, Perplexity ve Google'ın yapay zeka yanıtları gibi sistemlerin onu getireceği, kaynak göstereceği ve markayı doğru anlatacağı biçimde düzenleme çalışması.
AI OptimizationAIO
Yapay zeka optimizasyonuBir markanın içeriğini yapay zeka sistemlerinin kolayca bulacağı, anlayacağı ve doğru aktaracağı hale getirme çalışmalarının çatı adı; aynı kısaltma Google'ın AI Overviews özelliği için de yaygın biçimde kullanılır.
Answer Engine OptimizationAEO
Yanıt motoru optimizasyonuİçeriği, soruları doğrudan yanıtlayan sistemlerin (yapay zeka asistanları, sesli asistanlar, arama sayfasındaki yanıt kutuları) onu yanıt olarak seçeceği biçimde yapılandırma.
AI Overviews
Yapay zeka özetleriGoogle'ın arama sonuç sayfasının en üstünde gösterdiği, sorguyu doğrudan yanıtlayan ve dayandığı kaynaklara bağlantı veren yapay zeka özetleri.
Answer Engine
Yanıt motoruBir soruya bağlantı listesi yerine, genellikle arayıp okuduğu kaynaklara dayanan yazılı bir yanıtla karşılık veren sistem.
llms.txt
Önerilmiş bir yöntem: web sitesinin kök dizinine konan ve yapay zeka modellerine sitenin en önemli içeriğine dair kısa, seçilmiş bir kılavuz sunan Markdown dosyası.
AI Crawler
Yapay zeka tarayıcısı · yapay zeka botuBir yapay zeka şirketinin çalıştırdığı ve web sayfalarını ziyaret ederek içeriklerini toplayan otomatik program; amaç model eğitmek, yapay zeka arama dizini kurmak ya da bir kullanıcının sorusunu o anda yanıtlamak olabilir.
Query Fan-out
Sorgu dallandırmaBir yapay zeka arama sisteminin tek bir soruyu birbiriyle ilişkili birkaç aramaya böldüğü, bunları aynı anda çalıştırdığı ve sonuçları tek bir yanıtta birleştirdiği teknik.
Zero-click Search
Tıklamasız arama · sıfır tıklamalı aramaYanıt sonuç sayfasında gösterildiği için orada biten, kullanıcının hiçbir web sitesine tıklamadığı arama.
AI Visibility
Yapay zeka görünürlüğüBir markanın, ürünün ya da web sitesinin, yapay zeka asistanlarının ve yapay zeka arama motorlarının verdiği yanıtlarda ne sıklıkta ve ne kadar doğru yer aldığı.
Structured Data
Yapılandırılmış veri · Schema.org işaretlemesiBir web sayfasının koduna eklenen ve içeriğin tam olarak ne olduğunu makinelere söyleyen standart etiketler: bir ürün ve fiyatı, bir makale ve yazarı, bir soru ve yanıtı.
06Model uyarlama10
Fine-tuning
İnce ayarZaten eğitilmiş bir modelin eğitimini, kendi örneklerinizden oluşan daha küçük bir kümeyle sürdürmek; böylece ağırlıkları belirli bir göreve, üsluba ya da çıktı biçimine doğru kayar.
LoRA
Düşük dereceli uyarlama · düşük ranklı uyarlamaModelin özgün ağırlıklarını dondurup adaptör denen küçük bir ek ağırlık kümesini eğiten fine-tuning yöntemi; adaptör ayrı bir dosya olarak saklanır ve modelin üzerine uygulanır.
Transfer Learning
Aktarımlı öğrenme · transfer öğrenmeBir modelin bir görevde ya da veri kümesinde öğrendiklerini başka bir görevin başlangıç noktası olarak yeniden kullanmak; böylece sıfırdan eğitime göre çok daha az veri, zaman ve hesaplama gücü gerekir.
Distillation
Damıtma · bilgi damıtmaÖğrenci denen küçük bir modeli, öğretmen denen büyük bir modelin davranışını yeniden üretecek biçimde eğitmek; böylece kalitenin büyük bölümü, maliyetin ve yanıt süresinin küçük bir kısmıyla korunur.
Quantization
Nicemleme · kuantizasyonModelin her ağırlığını saklamak için kullanılan bit sayısını, örneğin 16'dan 4'e düşürmek; model böylece daha az bellek ister ve daha hızlı çalışır, karşılığında kaliteden biraz kaybeder.
Synthetic Data
Sentetik veri · yapay veriGerçek dünyadan toplanan verinin yerini tutmak ya da onu çoğaltmak üzere bir model, bir simülasyon ya da bir kurallar kümesiyle yapay olarak üretilen veri.
Data Labeling
Veri etiketleme · veri işaretlemeBir veri kümesindeki her örneğe doğru yanıtı iliştirmek: bir kategori, bir etiket, bir nesnenin çevresine çizilen kutu ya da bir kalite puanı. Model bu yanıtlardan öğrenir ya da onlara göre sınanır.
Supervised and Unsupervised Learning
Denetimli / denetimsiz öğrenme · gözetimli / gözetimsiz öğrenmeBir modelin veriden öğrenmesinin iki klasik yolu: denetimli öğrenme doğru yanıtıyla birlikte gelen örnekleri kullanır; denetimsiz öğrenme ise yanıt iliştirilmemiş veride yapı arar.
Reinforcement LearningRL
Pekiştirmeli öğrenme · takviyeli öğrenmeBir sistemin eyleyerek öğrendiği eğitim yolu: sistem eylemler dener, sonuçlarına göre ödül ya da ceza alır ve zamanla en çok ödül kazandıran davranışı benimser.
Reinforcement Learning from Human FeedbackRLHF
İnsan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenmeİnsanların bir modelin yanıtlarını puanladığı ya da karşılaştırdığı, modelin de insanların tercih ettiği türden yanıtlar üretecek biçimde ayarlandığı eğitim tekniği.
07Ajanlar27
Agent
Yapay zeka ajanıBir hedefe ulaşmak için adımlarına kendisi karar veren yapay zeka sistemi: araç çağırır, sonuca bakar ve iş bitene kadar devam eder.
Agentic AI
Ajan tabanlı yapay zekaBir hedefe doğru, sınırlı gözetimle çok adımlı çalışan yapay zeka: plan yapar, araç kullanır, kendi sonucunu kontrol eder ve yönünü düzeltir.
Agentic Workflow
Ajan tabanlı iş akışıAdımları modellerin yürüttüğü, ama adımların kendisini ve sırasını insanların önceden kodla belirlediği süreç.
Agent Loop
Ajan döngüsüHer yapay zeka ajanının merkezindeki yinelenen çevrim: model durumu okur ve bir eylem seçer, bir araç bunu uygular, sonuç bağlama eklenir ve bir durma kuralı devreye girene kadar çevrim yeniden başlar.
ReAct
Düşün-uygula döngüsüAjan kurmak için kullanılan bir örüntü: dil modeli sırada ne yapacağı üzerine akıl yürütür, bir araçla eyleme geçer, sonucu okur ve yanıt verebilecek duruma gelene kadar bu üçünü dönüşümlü sürdürür.
Tool Use
Araç kullanımı · function callingModelin yazılımınızdan bir fonksiyon çalıştırmasını (arama yapmak, bir kaydı getirmek, mesaj göndermek) isteyip sonucunu kullanmasını sağlayan mekanizma.
Model Context ProtocolMCP
Model bağlam protokolüYapay zeka uygulamalarını dış araçlara ve verilere bağlamak için açık bir standart; tek bir bağlayıcı, uyumlu her asistanla çalışır.
Agent2AgentA2A
Ajanlar arası protokolFarklı tedarikçilerin farklı çatılarla geliştirdiği yapay zeka ajanlarının birbirini bulmasını, görev alışverişi yapmasını ve sonuç bildirmesini sağlayan açık protokol.
Agent Skills
Ajan becerileriBir ajanın yalnızca görev gerektirdiğinde yüklediği; talimat, betik ve başvuru dosyalarından oluşan yeniden kullanılabilir paketler.
Agent Harness
Ajan çatısı · harnessBir dil modelini çalışan bir ajana dönüştüren, modelin etrafındaki yazılım: döngüyü yürütür, araç çağrılarını çalıştırır, bağlamı ve belleği yönetir, yetkileri uygular ve ne zaman durulacağına karar verir.
Orchestration
OrkestrasyonHangi işi hangi modelin, aracın, ajanın ya da insanın hangi sırayla yapacağına karar veren ve işin durumunu izleyen koordinasyon katmanı.
Multi-agent System
Çok ajanlı sistemHer biri kendi rolüne, talimatına ve bağlamına sahip birden fazla yapay zeka ajanının tek bir görev üzerinde birlikte çalıştığı düzen.
Subagent
Alt ajanBir ajanın, görevin tek bir parçasını kendi ayrı bağlamında halletmesi için başlattığı ve yalnızca sonucu geri getiren başka bir ajan.
Handoff
Devir · devir teslimBir görevin sorumluluğunun, işi sürdürmek için gereken bağlamla birlikte bir yapay zeka ajanından başka bir ajana ya da bir insana aktarılması.
Planning
Planlama · görev ayrıştırmaBir ajanın, eyleme geçmeden önce hedefi sıralı adımlara bölme ve sonuçlar geldikçe bu adımları gözden geçirme yeteneği.
Agent Memory
Ajan belleğiBir ajanın kendi işinin izini bağlam penceresinin dışında tutma yolları: görev sırasında notlar ve dosyalar, sonraki çalışmalarda başvurduğu geçmiş çalışma, bilgi ve prosedür depoları.
Long-running Agent
Uzun süre çalışan ajanTek bir görev üzerinde saatlerce ya da günlerce, birçok bağlam penceresi ve oturum boyunca, arada çok az insan girdisiyle ya da hiç girdi olmadan çalışan yapay zeka ajanı.
Computer Use
Bilgisayar kullanımıModelin yazılımı bir insan gibi kullanmasını sağlayan yetenek: ekrana bakar, sonra tıklar, yazar ve kaydırır.
Browser Agent
Tarayıcı ajanı · web ajanıGörevleri web sitelerinde, bir web tarayıcısını kullanarak yerine getiren yapay zeka ajanı: sayfaları açar, okur, tıklar, formları doldurur ve iş bitene kadar siteler arasında dolaşır.
Coding Agent
Kodlama ajanı · yapay zeka kodlama ajanıYazılım işlerini bütün bir kod tabanı üzerinde yürüten yapay zeka ajanı: kodu okur, dosyaları düzenler, komutları ve testleri çalıştırır, ortaya çıkan değişikliği bir insanın incelemesine sunar.
Vibe Coding
Sezgiyle kodlamaNe istediğinizi yapay zekaya anlatıp yazdığı kodu okumadan kabul ederek, yalnızca sonucun çalışıp çalışmadığına bakarak yazılım geliştirmek.
Deep Research
Derin araştırma · araştırma moduYapay zeka asistanlarında, bir soru üzerinde dakikalarca çalışan özellik: plan yapar, çok sayıda arama yürütür, bulduğu kaynakları okur ve kaynak gösteren, yapılandırılmış bir rapor yazar.
Copilot
Yardımcı pilot · yapay zeka yardımcısıBir çalışma aracının içine yerleşen; kullanıcının yanında taslak yazan, öneren ve özetleyen, her kararı ve son eylemi o kişiye bırakan yapay zeka asistanı. Aynı zamanda Microsoft ve GitHub'ın ürün markasıdır.
Chatbot
Sohbet botu · sohbet robotuİnsanların yazıyla ya da sesle, gündelik dille konuştuğu ve bir sohbet içinde yanıt veren program. Eski sohbet botları senaryo izler; bugünküler büyük dil modelleri üzerine kuruludur.
Autonomy Levels
Otonomi seviyeleri · özerklik düzeyleriBir yapay zeka sisteminin insan olmadan ne kadarını yapabileceğini, yalnızca öneri sunmaktan tek başına hareket edip sonradan rapor vermeye kadar derecelendiren ölçek. Yapay zeka ajanları için tek bir standart ölçek yoktur.
Human-in-the-LoopHITL
Döngüde insanYapay zeka sisteminin belirli noktalarda durup bir insanın incelemesini, düzeltmesini veya onayını beklediği tasarım yaklaşımı.
Human-on-the-LoopHOTL
Döngü üstünde insanYapay zeka sisteminin kendi başına hareket ettiği, bir insanın ise onu izleyip gerektiğinde müdahale edebildiği ya da durdurabildiği gözetim modeli.
08Güvenlik21
Lethal Trifecta
Ölümcül üçlüBir yapay zeka ajanında üç yeteneğin bir araya gelmesi: özel verilere erişim, güvenilmeyen içeriğe maruz kalma ve dışarıya veri gönderebilme. Üçü birlikteyse veri çalınabilir.
Prompt Injection
İstem enjeksiyonuModelin okuduğu bir metnin (web sayfası, e-posta, belge) içine yerleştirilmiş talimatları, model kullanıcısından gelmiş gibi uyguladığında ortaya çıkan saldırı.
Indirect Prompt Injection
Dolaylı istem enjeksiyonuYapay zekanın getirdiği ya da ona verilen içerik (web sayfası, e-posta, belge, araç sonucu) üzerinden yapılan prompt injection; saldırgan sistemle hiç temas etmez.
Jailbreak
Kısıt aşmaModelin yerleşik güvenlik kurallarını yok saymasını ve reddetmek üzere eğitildiği içeriği üretmesini sağlayan istem ya da teknik.
Data Exfiltration
Veri sızdırmaVerinin yetkisiz biçimde sistem dışına aktarılması; yapay zekada çoğunlukla kandırılmış bir ajanın özel bilgiyi saldırgana göndermesi.
Guardrails
Koruma bariyerleriModelin etrafına yerleştirilen, giren ve çıkan içeriği denetleyen ve kuralı çiğneyeni engelleyen, yeniden yazan ya da insana yönlendiren kontroller.
Red Teaming
Kırmızı takım testiKendi yapay zeka sisteminize, bir saldırganın yapacağı gibi bilerek saldırıp açıklarını başkasından önce bulmak.
Sandbox
Kum havuzuYapay zeka ajanının, dışındaki hiçbir şeye ulaşamadan kod çalıştırıp eylem yapabildiği yalıtılmış ortam.
Least Privilege
En az yetki ilkesiBir yapay zeka ajanına yalnızca o anki görevinin gerektirdiği erişim ve yetkileri verme, fazlasını vermeme ilkesi.
Excessive Agency
Aşırı yetkiBir yapay zeka ajanının görevinin gerektirdiğinden fazla araca, daha geniş izinlere ya da onaysız hareket etme serbestliğine sahip olması; böylece bir hata ya da manipülasyon gerçek zarara dönüşebilir.
Confused Deputy
Şaşırtılmış vekil · confused deputy sorunuMeşru yetkileri olan bir programın, daha az yetkili bir tarafça kandırılıp bu yetkileri o taraf adına kullanması biçimindeki güvenlik açığı; güvenilmeyen içerikle iş gören yapay zeka ajanları bunun tipik örneğidir.
Tool Poisoning
Araç zehirlemeBir yapay zeka ajanına sunulan aracın açıklamasına ya da üst verisine gizli talimat yerleştirilerek yapılan saldırı; model bunları bağlamının parçası olarak okur ve uygulayabilir, kullanıcı ise yalnızca aracın adını görür.
Data Poisoning
Veri zehirlemeBir modelin öğrendiği ya da getirdiği veriye manipüle edilmiş örnekler yerleştiren saldırı; model sonradan saldırganın istediği gibi davranır: hedefli hatalar yapar, bir sonucu kayırır ya da gizli bir tetikleyiciye tepki verir.
Adversarial Attack
Çekişmeli saldırı · düşmanca saldırıBir yapay zeka modelini, bu amaçla hazırlanmış girdiyle bilerek yanıltma girişimi; çoğu zaman insanın fark edemeyeceği kadar küçük bir değişiklik modeli kendinden emin bir yanlış yanıta götürür.
Shadow AI
Gölge yapay zekaBir kurumda yapay zeka araçlarının BT'nin, güvenliğin ya da yönetimin bilgisi ve onayı olmadan kullanılması.
Deepfake
Yapay medya sahteciliğiGerçek bir kişiyi, hiç söylemediği bir şeyi söylerken ya da hiç yapmadığı bir şeyi yaparken gösteren, yapay zekayla üretilmiş ya da değiştirilmiş ses, video ya da görsel; gerçek sanılacak kadar inandırıcıdır.
Personally Identifiable InformationPII
Kişisel veri · kişisel olarak tanımlanabilir bilgiTek başına ya da başka verilerle birleşince belirli bir kişiyi tanımlayan bilgi: ad, kimlik numarası, e-posta adresi, yüz. Daha çok ABD'de kullanılan bir terimdir; Avrupa ve Türk hukuku daha geniş olan kişisel veri kavramını kullanır.
Alignment
Hizalama · yapay zeka hizalamasıBir yapay zeka sisteminin, geliştiricilerinin ve kullanıcılarının amaçladığı hedefleri izlemesini ve değerlere uymasını sağlama çalışması; kimsenin önceden tarif etmediği durumlar da buna dahildir.
AI Safety
Yapay zeka güvenliği · yapay zeka emniyetiYapay zeka sistemlerinin zarar vermesini önlemeyi amaçlayan alan; zarar insanların kötüye kullanımından, sistemin kendi hatalarından ya da toplum üzerindeki geniş etkilerden doğabilir.
Sycophancy
Kullanıcıyı gereğinden fazla onaylama · yaltaklanmaModelin insanlara duymak istediklerini söyleme eğilimi: doğru yanıt vermek yerine katılmak, övmek ve geri adım atmak.
Slop
Yapay zeka çöpü · AI slopYapay zekayla bol miktarda üretilen ve insan kontrolünden pek geçmeden yayımlanan ya da iletilen düşük kaliteli içerik: bitmiş gibi görünen ama az şey söyleyen makaleler, görseller, videolar, raporlar ve kod.
09Değerlendirme ve kalite13
Evals
Değerlendirmeler · eval'lerBir yapay zeka sisteminin kuruluş amacı olan işleri ne kadar iyi yaptığını ölçen sistematik testler; model, istem ya da veri her değiştiğinde aynı sabit vaka seti üzerinde yeniden çalıştırılır.
Benchmark
Kıyaslama testiYapay zeka modellerini birbiriyle karşılaştırmak için kullanılan, görevleri ve puanlama yöntemi sabit olan, kamuya açık standart test.
LLM-as-a-Judge
Hakem olarak LLM · hakem modelBir dil modelinin başka bir yapay zeka sisteminin çıktısını yazılı ölçütlere göre puanladığı değerlendirme yöntemi; açık uçlu yanıtların, insan değerlendiricilerin yetişemeyeceği hacimde puanlanmasını sağlar.
Golden Dataset
Altın veri seti · altın setHer biri bir girdi ile uzmanların onayladığı yanıttan oluşan, özenle seçilmiş test vakaları seti; bir yapay zeka sisteminin değerlendirildiği sabit referans olarak saklanır.
Ground Truth
Referans doğru · kesin referansBelirli bir girdi için ölçümle, kayıtlarla ya da uzman yargısıyla belirlenmiş, doğrulanmış doğru yanıt; bir yapay zeka sisteminin çıktısı bununla karşılaştırılır.
Precision and Recall
Kesinlik ve duyarlılık · precision ve recallBüyük bir kümeden öğe seçen bir sistemin iki ölçüsü: precision (kesinlik) seçtiklerinin ne kadarının doğru olduğunu, recall (duyarlılık) doğru olanların ne kadarını seçtiğini gösterir.
Human Evaluation
İnsan değerlendirmesiYapay zeka çıktılarının konu uzmanları, eğitimli etiketleyiciler ya da son kullanıcılar gibi insanlar tarafından, tanımlı ölçütlere göre puanlanması, karşılaştırılması ya da düzeltilmesi.
Observability
Gözlemlenebilirlik · yapay zeka gözlemlenebilirliğiÜretimde çalışan bir yapay zeka sisteminin gerçekte ne yaptığını ve neden yaptığını görebilme yeteneği: her istek, adımları, maliyeti, hızı ve sonucun kalitesi, sorunlar bulunup açıklanabilecek biçimde kaydedilir.
Tracing
İzleme kaydı · traceBir yapay zeka sisteminin tek bir isteği ya da tek bir ajan çalışmasını nasıl işlediğinin adım adım kaydı: her prompt, model çağrısı, getirilen belge, araç çağrısı ve çıktı, süreleri ve maliyetiyle birlikte yer alır.
Model Drift
Model kayması · model driftBir modelin kullanımdaki kalitesinin zamanla düşmesi: karşılaştığı veri ya da anlattığı dünya, eğitildiği ve test edildiği durumdan uzaklaşmıştır ya da hizmetin arkasındaki model değişmiştir.
Bias
Yanlılık · algoritmik yanlılıkBir modelin sonuçlarındaki sistematik sapma: hep aynı yöne eğilen hatalar ve kurumlar için en önemli anlamıyla, bazı insan grupları için ötekilere göre istikrarlı biçimde daha kötü çıkan sonuçlar.
ExplainabilityXAI
Açıklanabilirlik · açıklanabilir yapay zekaBir modelin çıktısı için insanlara anlaşılır gerekçeler sunulabilme derecesi: bu sonuca hangi girdilerin ve etkenlerin yol açtığı, etkilenen ya da sorumlu kişinin üzerine harekete geçebileceği bir dille anlatılır.
Overfitting
Aşırı öğrenme · aşırı uyumBir modelin eğitim verisini, içindeki gürültü ve tesadüflerle birlikte gereğinden yakından öğrenmesi; model gördüğü örneklerde çok iyi, yeni örneklerde ise kötü sonuç verir.
10Altyapı ve maliyet15
GPU
Grafik işlemci · grafik işlem birimiÇok sayıda basit hesabı aynı anda yapmak üzere tasarlanmış işlemci; grafik için geliştirildi, bugün yapay zeka modellerini eğitmenin ve çalıştırmanın standart donanımıdır.
Compute
Hesaplama gücü · işlem gücüYapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için kullanılan işlem gücü; çoğunlukla GPU'larla sağlanır, GPU-saat gibi birimlerle ölçülür. Veri ve algoritmalarla birlikte yapay zekanın üç temel girdisinden biridir.
Inference Cost
Çıkarım maliyetiEğitilmiş bir modeli çalıştırmanın tekrarlayan maliyeti: her istekte token ya da GPU süresi olarak ödenir; kullanıcı sayısıyla, istemlerin ve yanıtların uzunluğuyla birlikte büyür.
Token Pricing
Token fiyatlandırması · token başına ücretlendirmeYapay zeka modellerinin API üzerinden satılmasında standart yöntem: milyon token başına fiyat. Gönderilen metin ve üretilen metin ayrı ayrı ücretlendirilir; çıktı birkaç kat pahalıdır.
Latency
Gecikme · yanıt süresiModele bir istek gönderilmesi ile yanıtın alınması arasında geçen süre; dil modellerinde ilk token'ı bekleme süresi ile geri kalan token'ların üretilme süresinin toplamıdır.
Time to First TokenTTFT
İlk token süresiBir isteğin gönderilmesinden model yanıtının ilk token'ının gelmesine kadar geçen süre; bir yapay zeka uygulamasının ne kadar hızlı hissettirdiğinin başlıca ölçüsü.
Rate Limit
İstek sınırı · hız sınırıModel sağlayıcısının, bir müşterinin belirli bir sürede, çoğunlukla bir dakikada gönderebileceği istek ve token sayısına koyduğu üst sınır; sınırı aşan istekler kapasite açılana kadar reddedilir.
Streaming
Akış · akışlı yanıtModel yanıtının üretildikçe parça parça iletilmesi; kullanıcı yanıtın tamamını beklemek zorunda kalmaz, ilk kelimeleri birkaç an içinde görür.
Batch Processing
Toplu işleme · batch APIÇok sayıda model isteğini tek bir iş olarak gönderip saatler içinde tamamlatmak; karşılığında daha düşük fiyat ve ayrı, daha yüksek hacim sınırları elde edilir.
Model Router
Model yönlendirici · model yönlendirmeHer istek için onu hangi modelin karşılayacağına karar veren bileşen: kolay işler küçük ve ucuz modellere gider, en yetenekli model onu gerçekten gerektiren isteklere ayrılır.
AI Gateway
Yapay zeka geçidi · LLM gatewayBir kurumun tüm uygulamalarının yapay zeka modellerine ulaştığı tek, denetimli giriş noktası; anahtarlar, limitler, bütçeler, kayıt, guardrail'ler ve yedek sağlayıcıya geçiş tek yerden uygulanır.
LLMOps
LLM operasyonlarıBüyük dil modelleri üzerine kurulu uygulamaları canlı ortamda işletmenin pratikleri ve araçları: prompt ve model sürümleme, değişiklikleri değerlendirme, davranışı izleme, maliyeti denetleme ve güvenli yayın.
On-premise / Self-hosted
Yerinde barındırma · kendi altyapınızda çalıştırmaYapay zeka modellerini kurumun denetimindeki altyapıda, yani kendi veri merkezinde ya da kendi bulut hesabında çalıştırmak; prompt'lar ve veriler bir model sağlayıcısının paylaşımlı servisinden hiç geçmez.
Edge AI
Uçta yapay zeka · cihaz üzerinde yapay zekaVerinin ortaya çıktığı cihazda çalışan yapay zeka: telefon, dizüstü bilgisayar, otomobil, kamera ya da fabrikadaki bir makine. Her isteğin bir veri merkezine gönderilmesi gerekmez.
Open Source vs. Closed Model
Açık kaynak ve kapalı model · açık model mi, kapalı model miAğırlıklarını indirip kendiniz çalıştırabildiğiniz modeller ile yalnızca sağlayıcının servisi olarak sunulan modeller arasındaki seçim; modelin, verinin, maliyetin ve değişim hızının kimin elinde olacağını belirler.
11Strateji ve yönetişim16
AI Strategy
Yapay zeka stratejisiBir kurumun, yapay zekanın işini nerede değiştireceğine, hangi birkaç girişime kaynak ayıracağına ve bunları mümkün kılacak temellere, işletim modeline ve sınırlara ilişkin verdiği kararlar bütünü.
AI Maturity
Yapay zeka olgunluğuBir kurumun yapay zekayı tekrarlanabilir ve yönetilen biçimde kullanmada ne kadar yol aldığının ölçüsü; genellikle strateji, veri, teknoloji, insan, yönetişim ve operasyon gibi boyutlarda kademelerle anlatılır.
AI Governance
Yapay zeka yönetişimiBir kurumun hangi yapay zeka sistemlerini, hangi koşullarda kullanacağına ve bunların hesabını kimin vereceğine karar verdiği roller, politikalar ve süreçler bütünü.
Responsible AI
Sorumlu yapay zeka · güvenilir yapay zekaAdilliğin, şeffaflığın, hesap verebilirliğin, gizliliğin, güvenilirliğin ve insan kontrolünün birer gereklilik sayıldığı ve uygulamada denetlendiği bir yapay zeka geliştirme ve kullanma yaklaşımı.
Human Oversight
İnsan gözetimiİnsanların bir yapay zeka sistemini anlayabilmesini, izleyebilmesini, kararını geçersiz kılabilmesini ve durdurabilmesini şart koşan ilke; kontrolün derecesi, söz konusu riskin büyüklüğüne göre belirlenir.
EU AI Act
AB Yapay Zeka Yasası · (AB) 2024/1689 sayılı TüzükAvrupa Birliği'nin yapay zeka yasası; yükümlülükleri riske göre belirler: birkaç kullanım yasaktır, yüksek riskli kullanımlar sıkı kurallara bağlıdır, bazıları şeffaflık gerektirir, çoğu ise serbesttir.
GDPR / KVKK
Kişisel verilerin korunması · Genel Veri Koruma Tüzüğü ve 6698 sayılı KanunAvrupa Birliği'nin ve Türkiye'nin veri koruma yasaları; kişisel verinin her türlü işlenmesini düzenler ve bu veri bir yapay zeka sistemine prompt, belge, kayıt ya da eğitim malzemesi olarak girdiği her durumda uygulanır.
ISO/IEC 42001
Yapay zeka yönetim sistemi standardıBir kurumun geliştirdiği ya da kullandığı yapay zeka için bir yönetim sistemini nasıl kuracağını, işleteceğini ve iyileştireceğini tanımlayan uluslararası standart; kurum buna göre bağımsız bir denetçi tarafından belgelendirilebilir.
NIST AI RMF
Yapay zeka risk yönetimi çerçevesiABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) hazırladığı gönüllü çerçeve; kurumlara yapay zeka sistemlerinin risklerini belirlemek, ölçmek ve yönetmek için ortak bir yapı sunar.
Model Card
Model kartıBir yapay zeka modelini anlatan kısa ve standart yapıda belge: modelin ne için tasarlandığını, hangi veriyle eğitildiğini, hangi testlerde nasıl sonuç verdiğini ve bilinen sınırlarının nerede olduğunu söyler.
AI Literacy
Yapay zeka okuryazarlığıİnsanların yapay zekayı kendi rollerinde sağduyuyla kullanmak için ihtiyaç duyduğu bilgi ve muhakeme: ne yapabildiği ve yapamadığı, çıktısına ne zaman güvenileceği, nasıl kontrol edileceği, hangi risklerin ve kuralların geçerli olduğu.
Pilot Purgatory
Pilot arafıBir kurumun sürekli yeni yapay zeka pilotları ve kavram kanıtları başlattığı, ama bunların pek azının ya da hiçbirinin canlı kullanıma geçip ölçülebilir bir sonuç vermediği durum.
AI Center of ExcellenceCoE
Yapay zeka mükemmeliyet merkezi · AI CoEBir kurumun az bulunan yapay zeka uzmanlığını bir araya toplayan ve iş birimlerinin kendi yapay zeka kullanım senaryolarını hayata geçirmesi için gereken ortak standartları, platformları ve desteği sağlayan ekip.
Data Readiness
Veri hazırlığı · yapay zekaya hazır veriBelirli bir yapay zeka kullanım senaryosunun ihtiyaç duyduğu verinin erişilebilir, o amaçla kullanımına izin verilmiş, güncel, belgelenmiş ve yeterli kalitede olma derecesi.
Augmentation vs. Automation
Güçlendirme ve otomasyonYapay zekayı işe uygulamanın iki yolu: güçlendirmede yapay zeka bir kişinin işi daha iyi ya da daha hızlı yapmasına yardım eder ve karar o kişide kalır; otomasyonda ise işi sistemin kendisi yapar.
AI-native
Yapay zeka doğumlu · AI-firstEn baştan yapay zekanın yapabildiklerinin çevresinde tasarlanmış şirketi, ürünü ya da süreci anlatır: yapay zeka işleyişin çekirdeğidir ve tasarım yeniden yapılmadan çıkarılamaz.
Bu aramayla eşleşen terim yok.