LLM Öğreticileri

Özellikle büyük belge koleksiyonlarında, getirilen bilgilerin doğruluğunu ve ilgililiğini artırmak için LlamaIndex kullanarak RAG sistemlerinde özyinelemeli getirmeyi nasıl uygulayacağınızı öğrenin.

Reflection-Tuning ile eğitilen Reflection Llama-3.1 70B, GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet’i geride bıraktığını iddia ediyor ancak şu ana kadar yeniden üretilebilirlik ve doğrulama sorunlarıyla karşılaştı.

Açık kaynaklı yapay zekâlı kodlama asistanı Roo Code'u nasıl kurup kullanacağınızı öğrenin ve özelliklerini Cline ile karşılaştırın.

Sinir ağları, sembolik akıl yürütme ve Monte Carlo Ağaç Araması (MCTS) kombinasyonunu kullanarak RStar çerçevesinin basitleştirilmiş bir uygulamasını nasıl oluşturacağınızı öğrenin.

PrismML'nin hızlı ve verimli 1-bit Bonsai modelini Windows'ta yerel olarak nasıl çalıştıracağınızı, indirme ve kurulumdan WebUI testine kadar öğrenin; saniyede 88,6 token hızına ulaşın.

GLM-4.7 modelini tek bir NVIDIA H100 80GB GPU üzerinde çalıştırmak için llama.cpp kurulumu; GPU offload, Flash Attention, optimize bağlam boyutu, verimli batching ve ayarlı CPU iş parçacıklarıyla saniyede 20 token’a kadar ulaşma.

Kimi K2’yi 250 GB RAM’li tek bir A100 GPU üzerinde llama.cpp ile nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.

LLaMA 3’ü GPT4ALL ve Ollama ile yerelde çalıştırın, VSCode’a entegre edin. Ardından Langchain ve Chroma DB ile bir Soru-Cevap alma sistemi kurun.

Qwen3-Coder’ı yerelde kullanabileceğiniz kolay ama güçlü yöntemleri öğrenin.

Qwen3-Coder-Next’i RTX 3090 üzerinde llama.cpp ile yerelde çalıştırın, ardından Qwen Code CLI ile dakikalar içinde eksiksiz bir analitik panoyu vibe coding ile oluşturun.

Runway Act-One'ı hem web arayüzü hem de API'si üzerinden nasıl kullanacağınızı öğrenin ve Runway Gen3-Alpha ile nasıl birleştireceğinizi keşfedin.

Runway Gen-4’ün yeteneklerini uygulamalı örneklerle öğrenin ve GPT-4o ile Gemini’nin görsel üretim modellerini kullanarak kısıtlarını nasıl aşabileceğinizi keşfedin.