İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

BÜYÜK DİL MODELLERİ · Başlangıç

Büyük Dil Modelleri Testi — Başlangıç

Dil modelinin girdiyi hangi birimle işlediğini, metni nasıl ürettiğini ve hangi sınırların yapıdan geldiğini ayırt edip edemediğinizi ölçen test.

Soru
6
Süre
8 dk
Ölçülen beceri
4
Seviye
Başlangıç

Kimler çözmeli?

Dil modelleriyle yeni çalışmaya başlayan ürün, içerik ve yazılım ekipleri için; önkoşul yalnızca temel yapay zekâ terimlerini duymuş olmak.

Ölçülen beceriler

  • Temel kavram ayrımı
  • Sınır farkındalığı
  • Yöntem eşleştirme
  • Risk okuma
01ÇÖZ

Testi çöz

Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alan önerisi alırsın.

6 soruluk testi çözmeye hazır mısın?

Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alanlar için öneri alırsın.

Sonuç anonim olarak kaydedilir: yalnızca puan ve beceri kırılımı; kimlik bilgisi tutulmaz.
02HEDEFLER

Bu test neyi ölçüyor?

Test sonrası ne bildiğini değil, hangi beceride eksik olduğunu görürsün.

  • 01

    Üretim mekanizmasını eğitim verisinden hatırlama sanısından ayırt etmek

  • 02

    Bir görevi getirme ya da ince ayar yöntemiyle eşleştirmek

  • 03

    Çıktıdaki uydurma riskini önceden gerekçelendirmek

03ÖRNEK SORULAR

Sorular sayfada görünür

Eğitim içeriği JavaScript arkasına gizlenmez. Aşağıdaki üç örnek soru, doğru cevapları ve açıklamalarıyla birlikte taranabilir durumdadır.

  1. Soru 01llm-baslangic-1Tokenlaştırma · Başlangıç · Temel kavram ayrımı

    Günümüz büyük dil modellerinde metin girdisi hangi birime ayrılarak işlenir?

    • AMetin kelime köklerine indirgenir ve her kök tek bir birim sayılır
    • BMetin token adı verilen alt kelime parçalarına bölünüp sayısal kimliğe eşlenir
    • CMetin harf harf okunur ve her harf için ayrı bir olasılık dağılımı tutulur
    • DMetin cümlelere bölünür ve her cümle tek bir vektöre indirilir

    Açıklama

    Tokenlaştırıcı metni alt kelime parçalarına böler ve her parçayı sözlükteki sayısal kimliğe çevirir; bu yüzden aynı uzunluktaki iki metin farklı sayıda token üretebilir. Harf harf işleme seçeneği karakter düzeyli eski modelleri anlatır; büyük dil modellerinde birim harf değil alt kelime parçasıdır.

    Tokenization girdisini oku
  2. Soru 02llm-baslangic-2Üretim mekanizması · Başlangıç · Temel kavram ayrımı

    Bir dil modelinin metin üretirken her adımda yaptığı temel işlem nedir?

    • AEğitim verisindeki en benzer cümleyi bulur ve küçük değişikliklerle geri verir
    • BSoruyu bir veritabanı sorgusuna çevirir ve dönen kaydı cümleye dönüştürür
    • CO ana kadarki metne bakarak sıradaki tokenın olasılık dağılımını hesaplar
    • DCümlenin dilbilgisi ağacını kurar ve kurallara göre boşlukları doldurur

    Açıklama

    Model her adımda yalnızca bir sonraki tokenın olasılık dağılımını üretir ve seçimi bu dağılımdan yapar; uzun metin bu adımın tekrarıyla oluşur. Modelin eğitim verisinden cümle kopyaladığı sanısı yaygındır, oysa metinler saklanmaz; ağırlıklarda yalnızca istatistiksel örüntü durur.

    Large Language Model girdisini oku
  3. Soru 03llm-baslangic-3Bağlam penceresi · Başlangıç · Sınır farkındalığı

    Uzun bir belgeyi modele verirken bağlam penceresinin dolması neye yol açar?

    • AModel, sığmayan bölümü kendiliğinden özetleyip pencereye sıkıştırır
    • BModel, sığmayan bölümü kalıcı olarak öğrenir ve sonraki oturumlarda hatırlar
    • CModel, sığmayan bölümü eğitim verisine yazarak ağırlıklarını günceller
    • DModel, sığmayan bölümü hiç görmez ve o bölüme dayanan soruyu yanıtlayamaz

    Açıklama

    Bağlam penceresi modelin tek seferde görebildiği token miktarını sınırlar; dışarıda kalan metin model için hiç yok gibidir. Özetleyerek sığdırma bir uygulama katmanı kararıdır, modelin kendiliğinden yaptığı bir iş değildir; bu yüzden uzun belgelerde bölme ve seçme stratejisi geliştiriciye kalır.

    Context Window girdisini oku
04SONUÇ

Skor nasıl okunur?

  • AI Curious

    0–35

    Kavramları duymuş, henüz haritası yok.

  • AI Explorer

    36–60

    Temelleri biliyor, uygulamada boşluklar var.

  • AI Practitioner

    61–80

    Uygulama kurabiliyor, değerlendirme eksik.

  • AI Builder

    81–100

    Üretim sistemi kurabiliyor ve ölçebiliyor.

LEARN

Eksik çıkan beceriyi kapat

Test sonucun beceri grafiğine işlenir; sistem hangi dersle devam etmen gerektiğini söyler.