[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-pretraining::tr":3,"gloss-cluster-pretraining::tr":26,"gloss-next-pretraining::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"pretraining","core-ai","Ön Eğitim (Pretraining)","Ön eğitim, bir dil modelini kurmanın ilk ve açık ara en pahalı aşamasıdır: temel ağ, çok geniş bir derlem üzerinde tek bir basit hedefle — bir sonraki belirteci tahmin etmek — dilbilgisini, olguları, kodu ve büyük ölçüde örtük akıl yürütme yeteneğini özümseyene kadar eğitilir. Sonradan gelen her şey (yönerge ayarı, tercih optimizasyonu, güvenlik hizalaması) ön eğitimin zaten yerleştirdiği davranışı yeniden biçimlendirir; hiçbiri aynı ölçekte bilgi eklemez. Bu sıralama, geliştiricilerin karşılaştığı birkaç şeyi açıklar. Bir model, ön eğitim verisinde hiç bulunmayan bir konuyu güvenilir biçimde yanıtlayamaz; bilgi kesim tarihi bu yüzden vardır ve standart çözüm daha fazla ince ayar değil, erişimle beslemektir. İnce ayar, üslubu, biçimi ve görev takibini modelin bildiklerinden çok daha kolay değiştirir, çünkü ince ayar kümesi bir ön eğitim derlemine göre kat kat küçüktür. Maliyet dağılımı da dengesizdir: ön eğitim küme-ayları ile ölçülen bir yatırım projesidir, önceden eğitilmiş bir modeli uyarlamak ise küçük bir ekibin yapabileceği iştir. Neredeyse her SaaS ürünü için asıl karar ön eğitim yapıp yapmamak değildir — hangi hazır temel model üzerine kurulacağı ve kalan farkın ne kadarının istem tasarımı, erişim ya da hafif bir uyarlama ile kapatılacağıdır. Sıfırdan ön eğitim, alan sözlüğü gerçekten kamuya açık metinden farklıysa veya veri kurumdan hiç çıkamıyorsa savunulabilir.","Ön eğitim, temel modelin geniş bir derlemden öğrendiği ilk ve en pahalı aşamadır; ince ayarın bilgiden çok üslubu değiştirmesinin nedeni budur.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"foundation-model","Foundation Model (Temel Model)",{"slug":18,"name":19},"instruction-tuning","Talimat Ayarlama (Instruction Tuning)",{"slug":21,"name":22},"scaling-laws","Ölçekleme Yasaları (Scaling Laws)",{"slug":24,"name":25},"self-supervised-learning","Öz-Denetimli Öğrenme",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]