LLM simülasyonları
Öğretim modeli: bu sayfadaki simülasyonlar gerçek bir dil modeli değildir. Küçük, deterministik, tarayıcıda çalışan modellerdir; kavramı göstermek için yazıldılar. Site hiçbir dış LLM servisine istek göndermez.
BPE oyun alanı: tokenlar nasıl doğar
Byte Pair Encoding küçük bir derlemde en sık yan yana gelen iki parçayı birleştirir, sonra yeniden sayar. Birleştirme sayısını artır, birleştirme listesini ve kendi cümlenin tokenlara bölünüşünü izle. Türkçe ve İngilizce derlemi karşılaştır ya da kendi derlemini yaz.
Gömme ve benzerlik: 2B izdüşüm görüntüleyici
Ders notlarından alınmış cümleler öğretim amaçlı bir gömme fonksiyonuyla 64 boyutlu vektörlere çevrilir ve PCA ile düzleme izdüşürülür. Bir soru yaz: noktası haritada belirir, en yakın üç cümle kosinüs benzerliğiyle listelenir. Özellik türünü (kelime, harf üçlüsü) değiştir ve komşuların nasıl değiştiğine bak.
Prompt kalıpları atölyesi
Aynı görevi beş kalıpla kur: sıfır atış, birkaç örnekli, rol ve kurallar, adım adım plan, etiketlerle ayrılmış veri. Oluşan promptun bölümleri renkli gösterilir, yaklaşık token sayısı ve bir kontrol listesi (rol, görev, çıktı biçimi, örnek, ayraç, belirsizlikte ne yapılacağı) anında güncellenir.
Yapılandırılmış çıktı: JSON şema doğrulayıcı
Solda bir JSON şeması, sağda bir modelin döndürmüş olabileceği çıktı. Hazır örnekleri dene: geçerli, eksik alan, yanlış tür, JSON'un çevresinde fazladan metin, izin verilmeyen değer. Doğrulayıcı hataları yollarıyla gösterir ve onarım döngüsünde modele geri gönderilecek mesajı hazırlar.
4. ünite: Yapılandırılmış çıktı: JSON şeması ve onarım döngüsü
Uçtan uca mini RAG: ders notlarından cevap
Sekiz kısa Türkçe ders notu parçalara bölünür, öğretim gömmesiyle vektöre çevrilir, soruna en yakın parçalar bulunur, isteğe bağlı olarak anahtar kelime örtüşmesiyle yeniden sıralanır ve kaynak gösteren bir cevap kurulur. Parça boyu, örtüşme, k ve eşiği değiştir; eşiğin altında sistem "notlarda yok" der. Cevap adımı gerçek bir model değil, alıntı yapan bir şablondur.
Ajan döngüsü görselleştirici: düşün → araç çağır → gözle
Üç görevden birini seç ve ajanı adım adım çalıştır. Her adımda plan (düşünce), araç çağrısı ve argümanları, aracın döndürdüğü gözlem zaman çizelgesinde görünür. Azami adım sayısını düşür ya da bir aracı bozarak ajanın hatayla nasıl başa çıktığını gör. Politika deterministiktir; araçlar (hesap makinesi, not araması, birim çevirici, takvim) gerçekten çalışır.
Değerlendirme tezgâhı: ölçütler, rubrik, dayanaklılık
Sekiz soruluk bir test kümesinde iki sistemin cevapları: A kısa ve isabetli, B uzun ve yer yer uyduruyor. Tam eşleşme, normalize eşleşme, token F1, rubrik puanı ve kaynağa dayanaklılık kontrolünü aç kapa; hangi ölçütün hangi hatayı yakaladığını tabloda gör. LLM hakem promptu yalnız gösterilir, çalıştırılmaz.
7. ünite: Değerlendirme: ölçüt, rubrik, hakem ve uydurma kontrolü
Gizlilik ve güvenlik süzgeci: kişisel veri ve enjeksiyon
Metindeki e-posta, telefon, T.C. kimlik numarası (sağlama haneli), IBAN (mod 97) ve kart numarasını (Luhn) bul ve maskele; modele gitmeden önce ne kaldığını gör. İkinci sekmede bir belge ya da araç çıktısı içindeki enjeksiyon belirtilerini tara ve veriyi talimattan ayıran sarmalamayı incele.
8. ünite: Güvenlik ve gizlilik: kişisel veri, prompt enjeksiyonu, KVKK
Servis ve maliyet hesaplayıcı: token, gecikme, önbellek
Günlük istek sayısını, istek başına giriş ve çıkış tokenını, önbelleğe alınan payı ve fiyatları gir. İstek başı ve aylık maliyeti, ilk token süresi ile toplam gecikmeyi, önbelleğin ve toplu işlemenin kazandırdığını gör. Varsayılan fiyatlar örnek liste fiyatıdır; güncelini sağlayıcının sayfasından kontrol et.
9. ünite: Servis ve maliyet: token bütçesi, önbellek, gecikme
Akışlı sohbet arayüzü: SSE olaylarından ekrandaki metne
Bir soru seç ve gönder: sahte sunucu cevabı Server-Sent Events olayları (message_start, content_block_delta, message_stop) olarak parça parça yollar; parçalar rastgele bayt sınırlarından kesilir. İstemci ayrıştırıcısı tamponlar, olayları çözer ve metni ekrana akıtır. Hızı değiştir, yarıda durdur, ham olay günlüğüne bak.
3B gömme uzayı: 64 boyuttan üç eksene
Aynı öğretim gömmesi bu kez PCA ile üç eksene izdüşürülür; her nokta bir ders notu cümlesi, renk notun konusudur. Sorunu yaz: sorgu noktası uzayda yerine kayar, en yakın k cümleye kosinüs puanlı çizgiler uzanır. Sürükleyerek döndür, iki parmakla yakınlaş; 2B düğmesi üçüncü ekseni bastırıp 2B görüntüleyicinin düzlemine iner.
RAG'ı 3B izle: sorgu → komşular → yeniden sıralama → cevap
Mini RAG'ın parçaları 3B gömme uzayında. Oynat'a bas: sorgu merkezden yerine uçar, vektör arama 2k adayı bulur, en yakın k parça seçilir, hibrit yeniden sıralama sırayı değiştirir, eşiği geçen parçalar yeşile döner ve kaynaklı cevap kurulur. k, eşik ve yeniden sıralamayı değiştir; Adım düğmesiyle tek tek ilerle.
Dikkat yayları 3B: "o" kime bakıyor?
Altı tokenlık bir cümlede seçilen sorgu tokenından her tokena bir yay uzanır; yayın yüksekliği ve kalınlığı dikkat ağırlığıdır (softmax, toplamı 1). Son kelimeyi "güçlüydü" yap, dikkat kutudan robota kayar; τ'yu büyüt, yaylar eşitlenir. Bir tokena dokunarak onu sorgu yap.