Araştırma

AI Model
Araştırmaları

Büyük dil modeli mimarileri, model davranış analizi ve yorumlanabilirlik üzerine sistematik araştırmalar yürütüyoruz. Transformer mimarilerinin iç yapısını anlamak, modellerin neden belirli kararlar aldığını açıklamak ve güvenli AI sistemleri geliştirmek temel hedeflerimizdir.

Anthropic, DeepMind ve akademik kuruluşların yayımladığı araştırmalardan ilham alarak bağımsız deneyler tasarlar, sonuçlarımızı ölçülebilir metriklerle değerlendiririz.

Odak Noktaları

Araştırma Alanları

01

Model Yorumlanabilirliği

Attention pattern analizi, katman aktivasyon görselleştirmesi ve activation patching yöntemleriyle modelin hangi girdiye neden yanıt verdiğinin açıklanması.

02

Davranış Analizi

Sistematik prompt deneyleri ve red-teaming teknikleriyle LLM davranış sınırlarının haritalanması. Tutarsızlık ve saldırıya açık nokta tespiti.

03

Mimari Karşılaştırma

Decoder-only, encoder-decoder ve mixture-of-experts mimarilerinin performans ve yorumlanabilirlik açısından karşılaştırmalı analizi.

04

Fine-Tuning Araştırması

LoRA, QLoRA ve adapter yöntemlerinin etkinliği. Catastrophic forgetting'i önleme ve alan uyarlamasında optimum yaklaşımların belirlenmesi.

05

Reasoning & Planlama

Chain-of-thought, tree-of-thought ve reward modeling yaklaşımlarının karmaşık akıl yürütme görevlerindeki etkinliğinin ölçülmesi.

06

Güvenlik & Alignment

RLHF ve Constitutional AI yaklaşımlarının karşılaştırılması. Jailbreak saldırılarına karşı savunma mekanizmalarının araştırılması.

Araç Seti

Teknoloji Yığını

PyTorch
Deep Learning
Transformers
HuggingFace
CUDA
GPU Compute
vLLM
Inference
BitsAndBytes
Quantization
PEFT
Fine-Tuning
Weights & Biases
Experiment Track
Jupyter
Research Env
LangChain
LLM Pipelines
einops
Tensor Ops
TransformerLens
Interpretability
Flash Attention
Efficient Attn

İşbirliği Yapalım

AI araştırma konularında iş birliği veya danışmanlık için bize ulaşın.

İletişime Geç Tüm Projeler
İletişim