AIPROJE | E-Ticaret

Gelişmiş E-Ticaret Altyapısı.

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

|￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣|
TAM OTOMASYON E-TİCARET
AIPROJE
|＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿|
\ (•◡•) /
\ /
——
| |
|_ |_

[Bursa Yapay Zeka Topluluğu @bursayz]

AI coding / agent projelerinizde Search API kullanıyor musunuz?

[Bursa Yapay Zeka Topluluğu @bursayz]

LLM'lerle uğraşanların çoğu bunu en az bir kez görmüştür.

Model normal cevap verirken bir anda araya Çince karakterler sıkıştırmaya başlar.

Peki neden?

Model "Çince konuşmaya" başlamıyor. Bu, genellikle modelin matematiksel olarak hata üretmeye başladığının ilk belirtilerinden biri.

Biraz teknik bakalım. 👇

LLM'ler harf veya kelime üretmez.

Token üretir.

Tokenizer'ın sözlüğünde İngilizce de vardır, Türkçe de, emoji de, kod parçaları da, Çince karakterler de.

Model her adımda bu token'lardan birini seçer.

Quantization (Q8, Q6, Q5, Q4, Q3...) ağırlıkları daha düşük bitlerle temsil ederek modeli küçültür.

Bunun bedeli ise bilgi kaybıdır.

Bit sayısı düştükçe modelin hesapladığı olasılık dağılımı giderek bozulur.

Eskiden en doğru token %70 ihtimalle seçiliyorsa, artık %20-25 seviyelerine düşebilir.

Model ne söylemesi gerektiğinden eskisi kadar emin değildir.

İşte tam bu noktada tokenizer'ın sözlüğündeki "beklenmedik" token'lar da yarışa girer.

Çince karakterler genellikle tek token ile oldukça fazla bilgi taşıdığı ve eğitim verisinde de bol bulunduğu için bazen yanlışlıkla üst sıralara çıkabilir.

Sonuç?

Normal cümlenin ortasında:

今天
或者
字符

gibi tamamen alakasız karakterler görmeye başlarsınız.

Bu bilinçli bir dil değişimi değildir.

Yanlış token seçimidir.
Peki neden context uzayınca da aynı şey oluyor?
Çünkü attention mekanizmasının işi zorlaşır.

Model artık birkaç bin değil, on binlerce token arasında ilişki kurmaya çalışıyordur.

Context büyüdükçe;

• attention hataları artar,
• numerik hata birikir,
• KV Cache büyür,
• önceki bilgiler zayıflamaya başlar.

Özellikle quantized KV Cache kullanılıyorsa bu etki daha belirgin olabilir.

Bu yüzden uzun sohbetlerin sonunda model;

• tekrar etmeye,
• alakasız cevap vermeye,
• farklı dillere kaymaya,
• Unicode karakterler üretmeye

daha yatkın hale gelir.

Fine-tune tarafında da benzer bir durum var.

Fine-tune modeli sıfırdan eğitmez.
Base model üzerine küçük ağırlık güncellemeleri ekler.
Yani temel ne kadar sağlamsa, fine-tune da o kadar iyi çalışır.
Base model agresif quantization nedeniyle bozulursa, üzerine eklenen LoRA veya fine-tune da bundan doğrudan etkilenir.

Sorun çoğu zaman fine-tune değildir.

Temel modeldir.

Bir diğer yanlış anlaşılma da şu:
"4 bit kötüdür, 8 bit iyidir."
Bu doğru değil.
Kaliteyi sadece bit sayısı belirlemez.

Kullanılan quantization algoritması, hangi katmanların quantize edildiği, importance matrix, calibration verisi, group size ve KV Cache gibi birçok teknik detay sonucu ciddi şekilde değiştirir.

İyi hazırlanmış bir Q4 modeli, kötü hazırlanmış bazı Q6 modellerinden daha başarılı olabilir.

Özetle;

Modelin araya Çince karakterler koyması, onun Çince düşünmeye başladığını göstermez.

Genellikle olasılık dağılımının bozulduğunu gösteren erken bir semptomdur.

Bunun en yaygın sebepleri:

• Agresif quantization
• Uzayan context
• Attention doğruluğunun düşmesi
• Numerik hata birikmesi
• Base model kalitesinin bozulması

Yani gördüğünüz Çince karakterler, problemin kendisi değil; alttaki matematiksel bozulmanın dışarı yansıyan belirtileridir.

[Bursa Yapay Zeka Topluluğu @bursayz]

Yapay zeka tarafında Türkiye'de yerleşmiş ilginç bir yanlış var:

Bir modelin ağırlıkları yayınlandı diye o modele "açık kaynak" deniliyor.

Hayır.

Açık ağırlık (open-weight) ve açık kaynak (open-source) aynı şey değildir.

Bir modelin açık ağırlık olması sadece eğitilmiş parametrelerinin erişilebilir olduğu anlamına gelir. Modeli indirip çalıştırabilirsiniz. Çoğu durumda fine-tune da edebilirsiniz.

Fakat şu soruların cevabı hâlâ hayır olabilir:

- Eğitim verisi nerede?
- Veri filtreleme süreci nasıl çalıştı?
- Eğitim pipeline'ı neydi?
- Eğitim kodu nerede?
- Hiperparametreler nelerdi?
- Aynı modeli sıfırdan yeniden üretmek mümkün mü?
- Lisans hangi hakları ve kısıtlamaları içeriyor?

Bugün sektördeki birçok popüler model teknik olarak open-weight kategorisindedir. Çünkü yalnızca model ağırlıkları paylaşılmıştır.

Bir sistemi çalıştırabiliyor olmanız, o sistemi inceleyebildiğiniz anlamına gelmez.

Bir sistemi inceleyebiliyor olmanız da onu yeniden üretebildiğiniz anlamına gelmez.

Open source kavramının temel amacı yalnızca kullanım özgürlüğü değil; denetlenebilirlik, değiştirilebilirlik ve yeniden üretilebilirliktir.

Bu yüzden:

Model ağırlıkları yayınlandı → Open Weight

Modelin tamamı açık geliştiriliyor, gerekli bileşenler erişilebilir ve lisansı bunu destekliyor → Open Source

Bu ikisini eş anlamlı kullanmaya devam edersek, yapay zeka ekosistemindeki açıklık seviyesini olduğundan çok daha yüksek göstermiş oluruz.

Terminoloji önemlidir. Çünkü teknik tartışmalar yanlış kavramlarla yapıldığında, sonunda herkes farklı şeylerden bahsediyor olur.

[Bursa Yapay Zeka Topluluğu @bursayz]

🚀 Bursa'da yapay zeka teknolojilerinde geliştirme yapan ve bu alanı merak eden herkesi aynı çatı altında buluşturuyoruz!

Bursa AI Topluluğu olarak ilk büyük buluşmamız Showcase #1 için geri sayım başladı! 💻✨ 👇

[Bursa Yapay Zeka Topluluğu @bursayz]

Hafta sonu gerçekleşecek olan YKS sınavına girecek olan tüm öğrenci arkadaşlarımıza başarılar diliyoruz.

Tüm yıl boyunca verdiğiniz emeklerinizin karşılığını fazlasıyla almanız dileği ile 💚

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

AIPROJE Otomobil Yedek Parça Modülü'nü tüm iş ortaklarımız için ek ücret olmadan kullanıma açtık.

✅ Araç bazlı filtreleme
✅ Uyumlu araç listeleri
✅ OEM kod yönetimi
✅ SEO optimizasyonları
✅ Tam otomotiv entegrasyonu
Otomotiv yedek parça e-ticaretinde yeni standart. 🚀

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

@instagram aptal yapay zeka tarafından kapatılan "aiproje" kullanıcı adlı marka hesabımızı geri verin lütfen. bağlı bir diğer hesap ise müşterilerimizde güven kırıklığı yarattı ve firmanızı zedeledi.

[Ethan @Ethan1cc]

Kimi K2.6 artık Canopy Wave’de yayında.

Kodlama ve agent yeteneklerinde SOTA seviyesinde, 4000+ araç çağrısı ve uzun süreli görevleri destekler. Gerçek üretim senaryoları için tasarlandı.

Hemen deneyin 👇

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

@kris 🤘

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

🚗 Doğru parçayı anında bul.
🔍 Akıllı (semantik) parça arama
🤖 Yapay zekâ ile parça sohbeti
💸 Fiyat karşılaştırma + en ucuz sıralama
Aracıma uyar mı? Muadili ne? Nasıl takılır?
Cevap tek yerde.
👉 https://t.co/RhN6GT6059

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

Otomobil Yedek Parça Otomasyonu Tanıtım Filmi | Hasan'ın Hikayesi
https://t.co/eXleeWoV2l

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

Milletimizin Başı Sağ Olsun 🇹🇷
Yalova’da DEAŞ terör örgütüne yönelik yürütülen operasyon sırasında çıkan çatışmada şehit olan kahraman polislerimize Allah’tan rahmet; ailelerine, yakınlarına ve Emniyet Teşkilatımıza sabır ve başsağlığı, yaralı polislerimize acil şifalar diliyoruz

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

E-Ticarete başlamak lazım derler ama AIPROJE'yi aramaya üşenirler 🤗

[Y @ymnozt]

erkekler hakkında linc edilecegin bir fikrini söyle

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

7/24 stabil çalışan altyapı ile satışlarını asla yarım bırakma.

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

Sayfaların ışık hızında açılıyorsa, müşteriler daha uzun kalır ve daha çok satın alır.
AIPROJE’nin yenilikçi altyapısı ve güçlü sunucuları sayesinde hız artık sorun değil.
Hızlı altyapı, hızlı satış. 🚀

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

Angaryaya gömülen saatler çöpe, hız ve büyüme sahneye.
AIPROJE ile sipariş, kargo, stok gibi rutin işleri otomasyon halleder; sen sadece işinin patronluğunu yaparsın.
Daha az uğraş, daha çok satış isteyenler için tam zamanı.
https://t.co/oUOkIMg3vZ

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

E-ticarette en çok sinir bozan şeyler belli: stoklar kendi kendine yanlış düşer, kargo entegrasyonları arıza çıkarır, müşteri sepeti bırakır, panel yavaşlar, bir de her gün “bu neden böyle oldu?” diye uğraşırsın. Süreç yönetmek satış yapmaktan daha çok zaman yer.

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

@nurhancetinkaya @mehmett_tuna Sadece web siteye bakarak bile EAE firması tercih edilebilir. Yenilemenizi ve rakibinizden daha iyisini yaptırmanızı öneririm.

[AIPROJE | E-Ticaret @TlCARET]

AIPROJE Yedek Parça Asistanı,
İnternetteki binlerce kaynaktan hızlıca yüksek çözünürlüklü, stok uyumlu görseller tespit eder ve sisteminize entegre eder.