Çevrimdışı Yapay Zeka ile İçerik Üretimi: Mini LLM Rehberi

Çevrimdışı Yapay Zeka Neden Önemli

İnternete bağlı olmadan çalışan yapay zeka sistemleri, bağlantının zayıf olduğu sahalarda, veri gizliliğinin kritik olduğu işlerde ve maliyet kontrolü gereken ekiplerde önemli avantaj sunar. Gecikme azalır, veriler cihazdan çıkmaz ve öngörülebilir bir üretim akışı kurulur.

Gizlilik ve gecikme

Veri cihazda kalır. Bu sayede müşteri bilgileri, saha notları veya ücretli araştırma raporları sunucuya iletilmez. Ayrıca yanıt süresi ağ trafiğine bağlı olmadığından daha istikrarlıdır.

Maliyet ve kontrol

API ücreti yoktur, kullanım ölçeği arttıkça maliyet sabit kalır. Model sürümünü ve davranışını siz belirlersiniz. Güncellemeler planlı yapılır, ani sürpriz değişiklikler yaşanmaz.

Mini LLM Nedir

Mini LLM, düşük bellek ve işlem gücüyle çalışacak şekilde sıkıştırılmış veya küçük boyutlu dil modelidir. Amaç, dizüstü bilgisayar, telefon ya da tek kart bilgisayarlarda makul hız ve kalite dengesini sağlamaktır.

Parametre boyutu basitçe

Parametre, modelin öğrendiği ağırlıkları temsil eder. Parametre sayısı azaldıkça model hafifler, daha hızlı çalışır ancak karmaşık görevlerde hataya daha yatkın olabilir. Doğru boyut, kullanım senaryosuna göre seçilir.

Cihaz gereksinimleri

8 ila 16 GB RAM çoğu mini model için yeterlidir. GPU varsa hız artar ama şart değildir. Depolama tarafında 3 ila 8 GB arası model dosyaları için alan planlanmalıdır.

Kullanım Senaryoları

Kırsal saha ekipleri

İnternetin zayıf olduğu bölgelerde saha notlarını özetleme, talimat dökümanı hazırlama ve rapor şablonu üretme gibi görevler çevrimdışı yapılabilir.

Yerel esnaf ve hizmet sağlayıcılar

Ürün açıklamaları, kısa reklam metinleri, sosyal medya gönderileri ve teklif taslağı gibi içerikler lokalde hızlıca üretilebilir.

Seyahat ve röportaj ortamları

Ses kaydından metne aktarım, anında özet çıkarma ve soru listesi genişletme işlemleri internet gerektirmeden çözülebilir.

Model Seçimi ve Sıkıştırma

İyi bir denge için doğru model ve sıkıştırma tekniği gerekir. Amaç, yeterli doğrulukla düşük güç tüketimidir.

Kuantizasyon nedir

Kuantizasyon, model ağırlıklarının daha az bit ile temsil edilmesidir. Bu sayede dosya boyutu küçülür ve RAM kullanımı düşer. 4 bit kuantizasyon genelde taşınabilir cihazlar için iyi bir başlangıçtır.

Distillasyon ve LoRA basit anlatım

Distillasyon, büyük bir modelin bilgisini küçük bir modele aktarma tekniğidir. LoRA ise modele hafif eklentilerle alan uzmanlığı kazandırma yöntemidir. İkisi birlikte kullanıldığında küçük model kalite kaybını sınırlı tutar.

Türkçe performansı

Modelin eğitim verisindeki Türkçe oranı önemlidir. Türkçe performansı zayıfsa LoRA ile küçük bir Türkçe alan seti üzerinde ince ayar yaparak kaliteyi artırabilirsiniz.

Kurulum ve Uygulama Adımları

Donanım önerisi

Güncel bir 8 çekirdekli CPU ve 16 GB RAM ile 4 bit kuantize bir model akıcı çalışır. Pil ömrü için verimli güç planı ve soğutma önemlidir.

Masaüstü ve dizüstü kurulum fikirleri

Yerel çalıştırma araçlarıyla model indirilir ve basit bir arayüz üzerinden etkileşim sağlanır. Metin üretimi, çeviri ve özetleme gibi görevler tek pencereden yönetilir. İsteğe bağlı olarak tarayıcı eklentisiyle panodan metin gönderip alma süreci hızlandırılır.

Android tarafı

Mobil uygulamalar ya da yerel sunucu çözümleriyle telefon üzerinde çalıştırma mümkündür. Düşük ısı ve pil tüketimi için küçük bağlam penceresi ve kısıtlı eş zamanlı görev sayısı tercih edilmelidir.

Prompt şablonları

Hız için sabit şablonlar kullanın. Örnek yapı: Amaç, hedef kitle, dil tonu, biçim ve uzunluk. Örneğin Amaç ürün tanıtımı, Kitle genç ebeveynler, Ton samimi, Biçim 3 paragraf, Uzunluk 150 kelime.

Değerlendirme ve kalite kontrol

İki aşamalı yaklaşım etkili olur. Önce hızlı taslak üretin, sonra aynı modelden editör rolünde içerik incelemesi isteyin. Tutarlılık, kaynak belirtimi ve yanlış bilgi uyarısı maddelerini kontrol listesi yapın.

Enerji ve Kaynak Optimizasyonu

Token bütçesi

Token, metnin küçük parçalara bölünmüş halidir. Daha az girdi ve kısa hedef metin, daha hızlı ve verimli çalışır. Gereksiz tekrarları prompt dışına taşıyın, sabit bilgileri sistem tarafında saklayın.

Bağlam penceresi yönetimi

Bağlam penceresi, modelin aynı anda görebildiği metin miktarıdır. Özetleme zinciri kurarak uzun metinleri parçalara ayırın ve ara özetleri birleştirin. Bu yöntem hem hız kazandırır hem de pil tüketimini azaltır.

Sistem mesajı ve görev odaklılık

Modu net belirtin. Örneğin sadece madde işaretli çıktı ver veya kaynak belirtmeden iddia yazma. Bu tür kurallar hız ve kaliteyi aynı anda iyileştirir.

Güvenlik ve Etik

Hassas veriler

Kişisel veri, finansal kayıt, sağlık bilgisi gibi içerikleri mümkünse maskeyle işleyin. Ad soyad yerine anonim etiketler kullanın. İş bittikten sonra cihaz içi log ve önbelleği temizleyin.

Yanlılık ve doğruluk

Küçük modeller hata yapabilir. Yerel doğrulama adımı ekleyin. Kısa kaynakça, tarih kontrolü ve sayısal değerlerin hesapla yeniden kontrol edilmesi hataları düşürür.

SEO ve İçerik Stratejisi

Yerel SEO odaklı içerik

Mahalle, semt ve şehir adları ile hizmet kategorilerini birleştirerek mikro sayfalar oluşturun. Her sayfada özgün çekirdek mesaj, kullanıcı soruları ve net bir eylem çağrısı bulundurun.

Çok dilli üretim

Önce ana dilde ana iskeleti oluşturun. Ardından çeviri yerine kültürel uyarlama odaklı üretim yapın. Terim sözlüğü ve ton rehberi ile tutarlılığı koruyun.

Semantik kümeler

Ana anahtar kelimenin etrafına kullanıcı niyeti kümeleri kurun. Bilgilendirici, karşılaştırmalı ve işlem odaklı alt sayfalar üretin. İç link yapısını bu kümeler üzerinden planlayın.

İş Akışı Örnekleri

15 dakikalık röportajdan blog yazısı

Adım 1 ses kaydını metne çevirin. Adım 2 madde madde bulguları çıkarın. Adım 3 her madde için iki cümlelik açıklama yazdırın. Adım 4 giriş ve ara başlıkları üretin. Adım 5 en sık sorulan üç soruyu ve kısa yanıtları ekleyin. Adım 6 yayına hazır metni kendi ses tonunuza göre düzenleyin.

WhatsApp müşteri yanıtları

Sık sorulan soruları konu başlıklarına göre sınıflandırın. Her başlık için kısa şablon yanıtlar hazırlayın. Modeli sadece eksik alanları dolduracak şekilde kullanın. Örneğin tarih, konum, fiyat aralığı gibi değişkenleri yer tutucu ile belirtin.

Ürün katalogu özetleme

Teknik özellikleri üç seviyede özetleyin. Bir cümlelik vitrin metni, 50 kelimelik kısa açıklama, 120 kelimelik detay. Bu yapı hem sosyal medya hem ürün sayfası hem de katalog PDF için esneklik sağlar.

Sorun Giderme

Yavaşlama

Model boyutunu küçültün, kuantizasyon seviyesini artırın, bağlamı kısaltın. Arka planda çalışan uygulamaları kapatın ve güç planını dengeli moda alın.

Halüsinasyon

Görevi daraltın, net kısıtlar koyun, olgusal içerikte kaynak belirtme kuralı ekleyin. Kritik sayılar için hesapla ve açıklat adımı kullanın.

Dil tonu tutarsızlığı

Ton rehberi oluşturun. Örnek paragrafı bağlama ekleyin ve bu örneğe benzer üret kuralı koyun. İnce ayar dosyasıyla sektör terimlerini normalize edin.

Pil tüketimi

Düşük sıcaklık profili seçin, gerçek zamanlı mod yerine toplu üretim modunu tercih edin. Uzun işlemleri cihaz şarja takılıyken planlayın.

Hızlı Kontrol Listesi

Doğru model boyutu seçildi mi, Türkçe verim test edildi mi, şablonlar hazır mı, bağlam penceresi planlı mı, güvenlik adımları belirlendi mi, pil ve ısı yönetimi ayarlandı mı, kalite kontrol ve kaynak doğrulama akışı tanımlandı mı sorularını her proje başında kontrol edin.