| # BU MODEL NE, ÇOCUKLAR İÇİN ANLATIM |
|
|
| Merhaba! Sana bilgisayardaki modelimizi anlatıyorum. Sorularını düşünüp cevap yazan bu programa **yapay zekâ** denir. İçindeki "beyin"e de **model** deriz. |
|
|
| --- |
|
|
| ## 1. Model nedir? |
|
|
| Model, bir **dev ödev defteri** gibi. İçinde binlerce sayfa hesap var. Bu hesaplar ona "kelimeler nasıl yan yana gelir" diye öğretiyor. |
|
|
| - Bize bir soru sorulduğunda model, defterindeki hesaplarla en uygun kelimeyi seçer. |
| - Her seçtiği kelime, bir sonraki kelimeyi seçmesine yardım eder. Böylece cevap cümleleri oluşur. |
| - Bu modele "Qwen3.5" denen, Çin'de kurulmuş bir ailenin çocuğu diyebiliriz. Biz onu alıp **sadeleştirdik** (küçülttük), çünkü senin bilgisayarın eski ama yine de hızlı çalışsın istedik. |
|
|
| ## 2. Parametre ne demek? |
|
|
| Parametre, modelin defterindeki **küçük ayar düğmesi** gibidir. Milyonlarca düğme var: |
|
|
| - Her düğmede "şu kelime gelirse, bunu birazcık daha fazla bekle" gibi küçük bir bilgi saklanır. |
| - Düğme sayısı ne kadar çoksa model o kadar "akıllı" olur ama o kadar yavaş çalışır. |
| - Bizim modelde **337 milyon düğme** var. Bu, 337.000.000 demek! Çok büyük bir sayı ama bu model için normal. |
|
|
| ## 3. Görsel (vision) nedir? Neden önemli? |
|
|
| "Vision" İngilizce **görme** demek. |
|
|
| - Bazı modeller sadece yazı okur (buna "sadece yazı" deriz). Tıpkı gözü kapalı birinin kitap dinlemesi gibi. |
| - Ama bizim model **gözleri olan** bir model! Ona bir resim gösterip "Bu resimde ne var?" diye sorabilirsin. |
| - Model resmi küçük kutucuklara böler (tıpkı legolar gibi), her kutucuğa bakar, sonra hepsini birleştirip cevap verir. |
| - Önceki hâlimizde gözler kaybolmuştu; biz onları **geri taktık**. Test ettik ve gözleri çalışıyor! |
|
|
| ## 4. Dosyalar ne işe yarıyor? |
|
|
| Model, bilgisayarında bir klasörün içinde duruyor: |
|
|
| | Dosya | Ne işe yarar? | |
| |-------|---------------| |
| | `model.safetensors` | Modelin beyni. Bütün düğmeler burada. (En büyük dosya) | |
| | `config.json` | Beynin kullanım kılavuzu: kaç katman var, kaç göz var. | |
| | `tokenizer.json` | Kelimeleri sayılara çeviren sözlük. Model sadece sayılarla düşünür. | |
| | `preprocessor_config.json` | Resmi modelin anlayacağı şekle hazırlayan tarif. | |
|
|
| Dosyalar bir arada olmazsa model çalışmaz — tıpkı oyun hamurunun kutusu, hamuru ve kalıbı gibi, hepsi lazım. |
|
|
| ## 5. Bilgisayarıma sığar mı? |
|
|
| Modelin beyni **2.5 gigabyte** yer kaplıyor (bir film gibi). Ama endişelenme — çalışırken hepsini aynı anda kullanmıyoruz: |
|
|
| - Kullandığımız sıkıştırılmış hâli **~700MB** civarında. |
| - Senin bilgisayarında 15 gigabyte hafıza var, yani rahatça sığar. |
| - Bilgisayarın eski ama bu model onun için özel olarak küçültüldü, o yüzden yine de cevap verebilir. |
|
|
| ## 6. Modelimiz ne kadar güçlü? |
|
|
| Ölçtük (tahmin değil, gerçek deneme): |
|
|
| - Bir soruya cevap üretirken saniyede **~200 kelime** üretebiliyor. |
| - Sıkıştırılmış hâli hem hızlı hem de küçük. |
| - Gözleri olan hâli biraz daha yavaş çalışır çünkü resme de bakıyor — ama olsun, görmek güzel! |
|
|
| ## 7. Nasıl çalıştırırız? |
|
|
| 1. Bilgisayarı aç |
| 2. Modeli yükle (birkaç dakika sürer, beyni okur) |
| 3. Ona ya bir soru yaz ya bir resim göster |
| 4. Cevabı bekle — cevap kelime kelime oluşur |
|
|
| --- |
|
|
| **Özet:** Elimizde gözleri olan, Türkçe bilen, küçük ve hızlı bir model var. Resimlere bakabiliyor, sorulara cevap veriyor ve senin bilgisayarına sığıyor. Hepsi bu kadar! |
