RAG nedir? Fine-Tuning ile farkı nedir? Embedding nasıl kullanılır?

Автор: Muzaffer Kadir Yılmaz

Загружено: 2025-03-01

Просмотров: 3670

Описание:

Merhabalar, Bu videoda, yapay zeka uygulamaları geliştirirken sıkça karşılaşılan iki farklı yöntemi ele alıyoruz: RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve Fine-Tuning. Peki, bu iki yöntem arasındaki temel farklar neler? Hangi senaryoda hangisini kullanmalıyız?

📌 Videoda Ele Alınan Konular:
✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation): Dış veri kaynaklarından bilgi çekerek dinamik yanıt üretme yöntemi
✅ Fine-Tuning: Modelin ağırlıklarını değiştirerek özel bir veri setiyle eğitme süreci
✅ Embedding Nedir ve Nasıl Kullanılır?: Kelimeleri ve belgeleri sayısal vektörlere dönüştürerek arama ve bilgi getirme süreçlerini iyileştirme
✅ Hangi Yöntemi Ne Zaman Kullanmalıyız?

💡 Bu videoyu izleyerek, yapay zeka projelerinde daha doğru ve verimli kararlar alabilirsiniz!

🔔 Kanalıma abone olmayı ve bildirimleri açmayı unutmayın!

#ai #yapayzeka #RAG #finetuning #embedding #machinelearning #llm #retrievalaugmentedgeneration #chatgpt #deeplearning #artificialintelligence #nlp #llms #openai #chatgpt #neuralnetworks #airesearch #techexplained #aimodels #datascience #neuralnetworks #aiapplications #naturallanguageprocessing #semanticsearch #generativeai #aiinnovation

RAG nedir? Fine-Tuning ile farkı nedir? Embedding nasıl kullanılır?

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Yapay Zekayı Eğitmenin İki Yolu: RAG vs Fine-tuning (En Kolay Yöntem!)

Yapay Zekayı Eğitmenin İki Yolu: RAG vs Fine-tuning (En Kolay Yöntem!)

RAG mı? Fine Tuning mi? Nasıl seçmeli?

RAG mı? Fine Tuning mi? Nasıl seçmeli?

Yapay Zeka Nasıl Çalışır? | Bölüm 1 - Diyagram Tanıtımı, Tokenizer ve Embedding

Yapay Zeka Nasıl Çalışır? | Bölüm 1 - Diyagram Tanıtımı, Tokenizer ve Embedding

Large Language Model(LLM) kullanarak Retrieval Augmented Generation (RAG) Eğitimi

Large Language Model(LLM) kullanarak Retrieval Augmented Generation (RAG) Eğitimi

KAOSTAN KONTROLE: LLM'LER

KAOSTAN KONTROLE: LLM'LER

Türkçe Büyük Dil Modelini (LLM) sıfırdan eğitmek için kaç kitaplık metine ihtiyacımız var?

Türkçe Büyük Dil Modelini (LLM) sıfırdan eğitmek için kaç kitaplık metine ihtiyacımız var?

5. LLM Anatomisi Embedding Encoding Decoding Attention

5. LLM Anatomisi Embedding Encoding Decoding Attention

İnce Ayar (Fine Tuning): Belgelerinizden Sohbet (Instruct) Veri Setini Oluşturmak

İnce Ayar (Fine Tuning): Belgelerinizden Sohbet (Instruct) Veri Setini Oluşturmak

ne ulan bu? - retrieval-augmented generation (rag)

ne ulan bu? - retrieval-augmented generation (rag)

14. RAG : Retrieval Augmented Generation ve LLM Eğitimi

14. RAG : Retrieval Augmented Generation ve LLM Eğitimi

Yapay zekayı öğrenmeye nereden başlanır? / Prof. Dr. Emre Onur Kahya ile Bilim Ekstra

Yapay zekayı öğrenmeye nereden başlanır? / Prof. Dr. Emre Onur Kahya ile Bilim Ekstra

🚀 İnanılmaz Ücretsiz Uygulama! 🤯 RAG ile Llama 3.1 Modelini Nasıl Eğittim? 🧠💻

🚀 İnanılmaz Ücretsiz Uygulama! 🤯 RAG ile Llama 3.1 Modelini Nasıl Eğittim? 🧠💻

Доработайте свою степень магистра права за 13 минут. Вот как

Доработайте свою степень магистра права за 13 минут. Вот как

Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin En İyi GPU Ayarları! (VRAM & Quantization & ollama & deepseek-r1:8b)

Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin En İyi GPU Ayarları! (VRAM & Quantization & ollama & deepseek-r1:8b)

Retrieval Augmented Generation'a Giriş

Retrieval Augmented Generation'a Giriş

LLM Fine-Tuning ve Dağıtım Eğitimi | Hugging Face, Unsloth, Ollama Kullanımı

LLM Fine-Tuning ve Dağıtım Eğitimi | Hugging Face, Unsloth, Ollama Kullanımı

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

RAG Nedir? Bana 12 Dakika Ver Yapay Zekânı 10 Kat Zeki Yapayım

RAG Nedir? Bana 12 Dakika Ver Yapay Zekânı 10 Kat Zeki Yapayım

LLM ne der? - Tolga Kurtuluş - Meetup 42

LLM ne der? - Tolga Kurtuluş - Meetup 42

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA