Yapay Zeka

Dil Modelleri

3yazı
2026–2026 2 yayında

Yıllara göre

Tüm yıllar

Bir döneme tıklayarak yazıları o yıllarla sınırlayın.

Sık geçen konular

  1. LLM-as-a-Judge for Multilingual Question Answering Evaluation: An Experimental Study on an English–Turkish Bilingual SQuAD Dataset

    İlkay Yelmen

    Bu çalışma, büyük dil modellerinin İngilizce ve Türkçe sorucevap değerlendirmesinde otomatik değerlendirici olarak kullanılabilirliğini karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Bu kapsamda, beş farklı büyük dil modelinin kısmi insan anotasyonu ve kural tabanlı vekil skorlardan oluşan karma referans puanlama yapısıyla uyumu, sınıflandırma başarımı, diller arası tutarlılığı ve prompt duyarlılığı analiz edilmiştir. Paralel İngilizce–Türkçe SQuAD veri kümesinden seçilen 100 örnek için doğru, kısmen doğru ve yanlış olmak üzere üç farklı aday yanıt oluşturulmuş, bu yanıtlar basit ve rubrik tabanlı iki prompt stratejisiyle değerlendirilmiştir. Model çıktıları Spearman sıra korelasyonu, doğruluk, makro-F1, Cohen’in kappa katsayısı ve Wilcoxon işaretli sıralar testi kullanılarak incelenmiştir. Bulgular, tüm modellerin karma referans puanlarıyla yüksek düzeyde sıra korelasyonu gösterdiğini ortaya koymuştur. GPT-4o-mini İngilizcede en yüksek korelasyonu üretirken, Türkçe değerlendirmede Claude Sonnet 4.6 ve GPT-5.4-mini en yüksek korelasyonu paylaşmış;birleşik İngilizce–Türkçe sonuçlarda ise Claude Sonnet 4.6 en yüksek korelasyonu göstermiştir. Claude Sonnet 4.6, sınıflandırma başarımı ve prompt kararlılığı açısından en dengeli model olarak öne çıkmıştır. Sonuçlar, LLM-as-aJudge yaklaşımının Türkçe soru-cevap değerlendirmesi için umut verici olduğunu ancak model seçimi, dil etkisi, prompt tasarımı ve puan kalibrasyonunun birlikte ele alınması gerektiğini göstermektedir.

    Teknik / bilimsel makale Bilimsel Dergi · Cilt: 16 Sayı: 3 · Eylül 2026

  2. Yapay Zekâ Çağında Teknoloji Sahipliği

    Doğukan Yurttaş

    Yazı, yapay zekânın toplumsal emek ve kolektif bilginin özel altyapılarda yoğunlaştırılıp metalaştırılması sürecini; veri, emek ve doğa üzerindeki gizli maliyetleriyle birlikte teknoloji sahipliği ve dijital rant kavramları çerçevesinde tartışıyor.

    Görüş ve değerlendirme Elektrik Mühendisliği · Sayı 478 · Mart 2026

  3. Dijital Dönüşüm Kimin İçin? Emek, Sermaye ve Yapay Zekâ

    Tayfun İşbilen

    Yazı, Davos 2026 Dünya Ekonomik Forumu'ndaki yapay zekâ tartışmalarından hareketle dijital dönüşümün emek piyasasına etkilerini ve Türkiye'deki sendikaların bu sürece hazırlıksızlığını ele alıyor. Yazar, algoritmik şeffaflık, veri temettüsü, çalışma sürelerinin kısaltılması ve kamusal yapay zekâ altyapısı gibi kamucu bir yol haritası önererek emek örgütlerinin ortak bir dijital emek platformu kurmasını öneriyor.

    Görüş ve değerlendirme Toplum, demokrasi ve emek Elektrik Mühendisliği · Sayı 478 · Mart 2026