https://runelab.ai/blog/RuneLab Blog2026-10-15T00:00:00+00:00https://runelab.ai/blog/post/model-distillationBüyük bir model küçük olana nasıl öğretir?2026-10-15T00:00:00+00:002026-10-15T00:00:00+00:00RuneLabDamıtma, küçük bir modeli büyüğünün yanıtlarıyla eğitir. Canlı şekiller öğretmenin yanıtı dışında bildiklerini gösterir; küçük bir öğrenciyi siz eğitirsiniz.https://runelab.ai/blog/post/quantizationBüyük bir model daha az bite nasıl sığar?2026-10-15T00:00:00+00:002026-10-15T00:00:00+00:00RuneLabNicemleme, modelin her sayısını daha az bitle saklar. Şekiller ızgaraya yuvarlamayı, tek aykırı değerin etkisini ve modelin belleğe sığıp sığmadığını gösterir.https://runelab.ai/blog/post/tek-ajan-mi-cok-ajan-miTek ajan mı, çok ajan mı?2026-10-14T00:00:00+00:002026-10-14T00:00:00+00:00RuneLabYapay zekâ ajanı nedir, ajan ekibi işi nasıl paylaşır, ikinci bir ajan neden bazı işlerde yardım edip bazılarında zarar verir: canlı şekiller ve kanıtlar.https://runelab.ai/blog/post/speculative-decodingKüçük bir model büyük olanı nasıl hızlandırır?2026-10-14T00:00:00+00:002026-10-14T00:00:00+00:00RuneLabKüçük model birkaç kelime ileriyi tahmin eder, büyük model hepsini bir kerede doğrular. Şekiller metnin neden değişmediğini ve ne zaman hızlandığını gösterir.https://runelab.ai/blog/post/veritabaniniza-turkce-sorunVeritabanınıza Türkçe sorun2026-10-13T00:00:00+00:002026-10-13T00:00:00+00:00RuneLabMetinden SQL üreten bir model Türkçe soruyu nasıl sorguya çevirir, sayıları neden veritabanı hesaplar ve Hati Glint SQL’in dürüst değerlendirmesi ne gösterir.https://runelab.ai/blog/post/dogru-maddeyi-bulmakDoğru maddeyi bulmak2026-10-13T00:00:00+00:002026-10-13T00:00:00+00:00RuneLabTürkçe hukuk gömme modeli Kenning, kelimelerinizi taşıyan maddeyi değil kastettiğinizi nasıl bulur: canlı harita ve model kartının skorları, eksikleriyle.https://runelab.ai/blog/post/rag-yanitlari-nasil-bulurRAG yanıtları nasıl bulur?2026-10-10T00:00:00+00:002026-10-10T00:00:00+00:00RuneLabRAG, canlı şekillerle: belgeler aranabilir parçalara nasıl dönüşür, soru en yakın parçaları nasıl bulur, yanıt kaynağına nasıl bağlı kalır.https://runelab.ai/blog/post/ml-ops-pipeline-i-sifirdan-kurmak-modelden-api-ye-adim-adimML Ops Pipeline’ı Sıfırdan Kurmak: Modelden API’ye Adım Adım2025-07-01T09:21:06+00:002026-03-16T09:35:04+00:00RuneLabVeri biliminde “modeli eğittik, bitti” devri çoktan kapandı. Artık işin asıl büyüsü, bu modellerin gerçek dünyada sorunsuz çalışmasını sağlamakta.…https://runelab.ai/blog/post/lora-low-rank-adaptation-ile-dev-modelleri-hafifletmek-mumkun-muLoRA (Low-Rank Adaptation) ile Dev Modelleri Hafifletmek Mümkün mü?2025-06-29T00:19:30+00:002026-02-05T14:32:55+00:00RuneLabTransformer tabanlı dil modelleri devleşiyor. Parametre sayıları milyarları geçti, eğitim maliyetleri milyon dolarlara ulaştı. Ama hâlâ herkesin…https://runelab.ai/blog/post/kisaca-cross-validation-aslinda-nedir-dogru-bilinen-yanlislarKısaca Cross Validation Aslında Nedir? Doğru Bilinen Yanlışlar2025-06-28T10:55:19+00:002025-06-28T10:55:19+00:00RuneLabMakine öğrenmesi modelleri kurarken hepimiz o tatlı anı yaşamak isteriz: Modeli eğitiriz, test verisi üzerinde çalıştırırız ve iyi bir doğruluk elde…https://runelab.ai/blog/post/llama-4-un-moe-yapisi-neden-tuketici-gpu-lari-i-cin-zorlayiciLlama 4’ün MoE Yapısı Neden Tüketici GPU’ları İçin Zorlayıcı?2025-04-22T08:18:42+00:002025-04-28T15:06:31+00:00RuneLabYapay zeka dünyası, Meta’nın yeni “Llama 4 Scout” ve “Llama 4 Maverick” duyurularıyla çalkalanıyor. Peki neden bu iki devasa dil modeli, modern…