Hizmetler
Bize Ulaşın
Ekrem Sarı

Ekrem Sarı

Yapay Zeka Araştırmacısı
35 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın

Ekrem, AIMultiple'da Yapay Zeka Araştırmacısı ve Veri Bilimcidir. Yapay zeka ve LLM sistemleri için uygulamalı benchmark'lar tasarlar ve yürütür.

Profesyonel Deneyim

AIMultiple'da Ekrem, uçtan uca yapay zeka sistemlerini benchmark eder ve benchmark ve ürün metriklerini izlemek için kullanılan veri iş akışlarını ve panoları geliştirir. Onun benchmark'ları embedding ve reranker model'lerini, vektör ve grafik veritabanlarını, inference motorlarını, kuantizasyonu, GPU eşzamanlılığını ve çoklu-GPU ölçeklemesini, bulut GPU fiyatlandırmasını ve sağlayıcılarını, metinden-SQL'e dönüşümü ve RAG ile ajan bazlı RAG framework'lerini kapsar.

AIMultiple'dan önce Yandex'te Veri Bilimci olarak çalıştı; burada büyük dataset'leri SQL ile sorgulayıp analiz ederek arama ve sıralama kalitesini ayrıntılı yönergelere göre değerlendirdi.

Araştırma İlgi Alanı

Ekrem'in çalışmaları, LLM ve erişim sistemlerinin pratikte nasıl performans gösterdiğini ölçmeye odaklanır. Test düzeneğini tasarlar, iş yüklerini gerçek donanımda çalıştırır; embedding model'lerinden vektör veritabanlarına ve inference motorlarından GPU altyapısına kadar tüm yığında model'leri, framework'leri ve altyapıyı doğruluk, verim, gecikme, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından karşılaştırır. Yüksek lisans tezi, sistematik literatür taramalarını RAG tabanlı bir pipeline ile otomatikleştirir.

Eğitim

Ekrem, Başkent Üniversitesi'nden Yönetim Bilişim Sistemleri alanında yüksek lisans derecesine sahiptir; tezinde sistematik literatür taramalarını RAG tabanlı bir pipeline ile otomatikleştirmiştir ve Hacettepe Üniversitesi'nde Veri ve Bilgi Mühendisliği alanında ikinci yüksek lisansına devam etmektedir.

Ekrem Tarafından Son Makaleler

Veri
Kıyaslama
31 Ağu

Uzak Tarayıcılar: Yapay Zeka Ajanları için Web Altyapısı Karşılaştırması

Yapay zeka ajanları, anti-scraping önlemleri tarafından engellenmeden web görevlerini otomatikleştirmek için uzak tarayıcılara güvenir. Bu tarayıcı altyapısının performansı bir ajanın başarısı için kritik öneme sahiptir. 8 sağlayıcıyı başarı oranı, hız ve özellikler açısından kıyasladık. Bunu yapmak için 160 otomatik görev yürüttük; gerçek dünya performanslarını ölçmek için her hizmet için 4 farklı senaryoyu 5 kez çalıştırdık.…

Yapay Zeka
Kıyaslama
31 Ağu

En İyi RAG Araçları, Framework'ler ve Kütüphaneler

RAG, LLM yanıtlarını yalnızca modelin eğitimde ezberledikleriyle değil, harici verilere dayandırarak iyileştirir. Bir RAG sisteminin bileşenlerini kıyasladık ve sonuçları tek yerde topladık; yığının her parçasını seçmeye yönelik pratik bir rehberle birlikte. Her RAG bileşeni için benchmark sonuçlarımıza, bir RAG yığını seçme rehberimize veya RAG temellerine bakın: ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereye oturduğu. Embedding modeli,…

Yapay Zeka
Özellik Karşılaştırması
26 Ağu

En İyi 30+ AI Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri

AIMultiple’ın bulut GPU kıyaslamasını 4 farklı senaryoda 10 farklı GPU modeliyle çalıştırma deneyimimize dayanarak, bunlar veri merkezi iş yükleri için en iyi AI donanım şirketleridir. *Seçili AI çipi, her satıcıyı en iyi temsil eden parça, platform veya duyurulan projedir. Bazı girişler tek bir çip yerine sistemler, hizmetler veya lisanslanabilir IP'dir. Sıralama kategoriye göredir. Satıcılar, ilk…

Yapay Zeka
Özellik Karşılaştırması
25 Ağu

Bulut GPU Kiralama Fiyat Endeksi

Yeni nesil bulut GPU'ları için isteğe bağlı fiyatlar (B200, B300, MI300X, RTX 5090) geçen yıl kabaca iki katına çıkarken, ana akım kartlar (H100, H200, A100) dar bir bantta kaldı. GPU endeksini aylık olarak 69 sağlayıcı ve 17 GPU modelinden derliyoruz; isteğe bağlı, spot ve 1 yıllık rezervasyonlu katmanları kapsıyor. Grafik, üç çıkış tarihi grubunda aylık…

Yapay Zeka
Kıyaslama
24 Ağu

Text-to-SQL: LLM Doğruluk Karşılaştırması

36 büyük dil modelini 759 soru üzerinde BIRD-SQL'den çalıştırdık; her model, 11 aday arasından kendisinin belirlemesi gereken bir veritabanına karşı SQL yazdı. Ayrıştırılabilen her sorgu gerçek veritabanında çalıştırıldı ve sonuç kümesi BIRD'ün altın sorgusunun sonuç kümesiyle karşılaştırıldı. Eksik, hatalı biçimlendirilmiş ve yürütme hatası veren sorgular ıskalanmış olarak puanlandı. Her çalıştırma sıcaklık 0'da, zero-shot olarak ve…

Yapay Zeka
Kıyaslama
24 Ağu

GPU Eşzamanlılık Benchmark'ı: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X

Son 20 yılı sistem düzeyinde hesaplama performansı optimizasyonuna odaklanarak geçirdim. En yeni NVIDIA GPU'larını; NVIDIA'nın H100, H200 ve B200'ü ve AMD'nin MI300X'i dahil olmak üzere eşzamanlılık ölçekleme analizi için benchmark'ledik. vLLM framework'ü ile gpt-oss-20b modelini kullanarak, bu GPU'ların 1'den 512'ye kadar eşzamanlı istekleri nasıl işlediğini test ettik. Sistem çıktı verimini, sorgu başına çıktı hızını ve…

Siber Güvenlik
Kıyaslama
21 Ağu

Bot Tespiti: 9 Anti-Bot Satıcısı Kıyaslandı

Canlı web sitelerine karşı iki benchmark çalıştırdık, ardından her alan adının önündeki anti-bot şirketini belirledik ve her şirketin alan adlarının talep ettiğimiz içeriği ne sıklıkla döndürdüğünü ölçtük. Bu, 3.800 etiketli alan adını ve 50.000 isteği kapsıyor. İlk benchmark, 100 e-ticaret alan adında her biri 50 URL olmak üzere ürün ve arama sayfalarını getirdi. İkincisi, alan…

Veri
Kıyaslama
21 Ağu

E-Ticaret Scraper: 4 Sağlayıcı Kıyaslandı

Dört web veri sağlayıcısını 100 e-ticaret alan adı üzerinde kıyasladık; her biri 5 ila 5.000 eşzamanlı istekle 65.000 ürün ve arama sayfası çekti. Eşzamanlılık düzeylerinin ortalaması alındığında, Bright Data en yüksek başarı oranına (%76) 16 saniyelik medyanla ulaştı. Apify ise 46 saniye ile en yüksek medyan yanıt süresini kaydetti. Yanıt süresi; medyan (P50), tipik istek…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
20 Ağu

Ajanik Arama: Ajanlar için 8 Arama API'sini Kıyaslama

Ajanik arama, geleneksel arama motorları ile yapay zeka arama yetenekleri arasındaki boşluğu kapatmada çok önemli bir rol oynar. Arama API'leri, bir ajanik aracın ilk katmanıdır ve burada performans, aşağı akıştaki her şeyin kalitesini üst sınırlar. Gerçek dünyaya ait 100 yapay zeka/LLM sorgusunda 8 arama API'sini kıyasladık; 4.000 alınan sonucu, her birini alaka, kalite, gürültü ve…

Yapay Zeka
Kıyaslama
14 Ağu

Çok Modlu Embedding Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI

Çok modlu embedding modelleri nesneleri tanımada başarılıdır, ancak ilişkilerde zorlanır. Mevcut modeller “haritadaki telefon” ile “telefondaki harita”yı ayırt etmekte zorlanır. Bu spesifik sınırlılığı ölçmek için MS-COCO ve Winoground genelinde 7 önde gelen modeli benchmarkladık. Adil bir karşılaştırma sağlamak için her modeli aynı koşullar altında NVIDIA A40 donanımı ve bfloat16 hassasiyetiyle değerlendirdik. Bu deterministik kurulum, hangi…