Ekrem Sarı
Ekrem, AIMultiple'da yapay zeka araştırmacısı olup, akıllı otomasyon, GPU'lar, yapay zeka ajanları ve RAG çerçeveleri için LLMOps konularına odaklanmaktadır.
Profesyonel Deneyim
Yandex'te Değerlendirme Uzmanı olarak görev yaptığı süre boyunca, tescilli çerçeveler ve otomatik protokoller kullanarak arama sonuçlarını değerlendirdi. Aylık 10.000'den fazla sorgu üzerinde veri etiketleme, alaka düzeyi puanlaması ve kullanıcı amacı eşlemesi yoluyla kalite güvence testleri uygularken, makine öğrenimi geri bildirim döngülerini kullanarak performans izleme ve spam tespiti de dahil olmak üzere teknik değerlendirmeler gerçekleştirdi.Araştırma Alanı
AIMultiple'da araştırmaları, MLOps yaşam döngüsü ve uçtan uca yapay zeka sistemlerinin performansı ve kıyaslaması üzerine yoğunlaşmaktadır. Geri Alma Destekli Üretim (RAG) optimizasyonu, kapsamlı Büyük Dil Modeli (LLM) kıyaslaması ve ajan tabanlı yapay zeka çerçevelerinin tasarımı da dahil olmak üzere çok çeşitli projelere katkıda bulunmaktadır. Ekrem, doğruluk, verimlilik, API maliyeti ve ölçeklenebilirlik gibi kritik operasyonel ölçütler genelinde yapay zeka teknolojisi performansını ölçmek ve iyileştirmek için veri odaklı metodolojiler geliştirmede uzmanlaşmıştır. Analizi, gömme modelleri ve vektör veritabanları gibi temel bileşenlerden, yapay zeka ajanlarının dağıtımı için gerekli olan yüksek performanslı GPU ve bulut altyapısına kadar tüm teknoloji yığınını kapsamaktadır.Eğitim
Ekrem, Hacettepe Üniversitesi'nden lisans, Başkent Üniversitesi'nden yüksek lisans derecesine sahiptir.Ekrem Tarafından Son Makaleler
En İyi 20+ Agentic RAG Çerçevesi
Agentic RAG, LLM performansını artırarak ve daha fazla uzmanlaşma sağlayarak geleneksel RAG'ı geliştirir. Birden çok veritabanı arasında yönlendirme ve sorgu oluşturma konusundaki performansını değerlendirmek için bir kıyaslama gerçekleştirdik. Agentic RAG çerçevelerini ve kütüphanelerini, standart RAG'tan temel farklarını, avantajlarını ve zorluklarını keşfedin ve tam potansiyellerini ortaya çıkarın. Sistemin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip beş farklı…
Bulut GPU Fiyatlandırması, Performansı & Sağlayıcı Karşılaştırması
Bulut GPU liste fiyatları aynı model için bir sağlayıcıdan diğerine birkaç kat farklılık gösterebilir. Tüm üç fiyatlandırma kademesindeki 40+ GPU yapılandırması için en düşük fiyatı, sağlayıcıyı, piyasa aralığını ve medyanı, ayrıca 10 model üzerinde dolar başına işlem hacmi kıyaslamasını derledik. 13 hiper ölçekli ve neo-bulut sağlayıcısında iş yükünüz için en uygun maliyetli GPU'yu, dolar başına…
Bulut GPU Kiralama Fiyat Endeksi
Yeni nesil bulut GPU'lar (B200, B300, MI300X, RTX 5090) için isteğe bağlı ücretler geçtiğimiz yıl kabaca iki katına çıktı; yaygın kartlar (H100, H200, A100) ise dar bir bantta kaldı. GPU endeksini, 63 sağlayıcıdan ve 17 GPU modelinden aylık olarak derliyoruz; isteğe bağlı, spot ve 1 yıllık rezervasyon katmanlarını kapsıyor. Grafik, üç çıkış tarihi grubu için…
LLM Self-Hosting için VRAM Hesaplayıcı
Kendi barındırılan bir LLM, çıkarımın operatörün kontrol ettiği donanım üzerinde, üçüncü taraf bir API üzerinden değil, çalıştırılması anlamına gelir; bu durum maliyet, veri kontrolü ve gizlilik profilini değiştirir. Bir modelin çalışıp çalışmadığı tamamen belleğe bağlıdır. Hesaplayıcı, modelin, hassasiyetinin, bağlam uzunluğunun ve hedef donanımın temelinde bir modelin yerel olarak çalışması için gereken VRAM veya birleşik belleği…
Finans Alanında 40+ LLM Karşılaştırması: Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol
Finans alanında 40+ LLM'i, hangi modellerin tablo analizi, tahminleme ve oran hesaplamaları gibi karmaşık finansal muhakeme görevlerinde üstün performans gösterdiğini belirlemek için FinanceReasoning karşılaştırma testindeki 238 zor soru üzerinde değerlendirdik. LLM'leri FinanceReasoning karşılaştırma testindeki (Tang ve diğerleri) 238 zor soru üzerinde değerlendirdik.1 Bu alt küme, finansal kavramları ve formülleri içeren karmaşık, çok adımlı nicel muhakemeyi…
RAG için Açık Kaynak Embedding Model Karşılaştırması
Tek bir H100 üzerinde self-hosted olarak çalıştırılan 14 açık kaynak embedding modelini, hukuk sözleşmeleri, müşteri destek teknik notları ve tıbbi özetleri kapsayan 500'den fazla elle seçilmiş erişim sorgusu üzerinde karşılaştırdık. NVIDIA Llama-Embed-Nemotron-8B doğrulukta lider. Maliyet açısından, Google'ın EmbeddingGemma-300m modeli, küçük bir doğruluk kaybı karşılığında Nemotron'dan yaklaşık 4x daha ucuz çalışıyor. nDCG@3: Kesme noktası 3'te normalize…
İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırın
17 tabular veri setinde, yarı anlamsal-yarı sayısal spektrum, küçük/yüksek anlamsal tablolar, karmaşık iş veri setleri ve büyük düşük anlamsal sayısal veri setleri üzerinde gradient boosting (LightGBM, CatBoost) karşısında SAP-RPT-1-OSS benchmark'ını yaptık. Amaçımız, ilişkisel bir LLM'in önceden eğitilmiş anlamsal öncüllerinin geleneksel ağaç modellerine göre avantaj sağlayabileceği ve ölçek altında veya düşük anlamsal yapıda zorluklarla karşılaştığı noktaları…
E-posta Arşivleme Yazılımı Karşılaştırması
Bir Microsoft 365 kiracısı oluşturduk, bunu 10.000 e-postadan oluşan sentetik bir külliyat ve 8 dosya türü alt tipinde 1.700 ek ile doldurduk, ardından aynı kiracı üzerinde NinjaOne SaaS Archiver, Barracuda Cloud Archiving Service, Acronis Cyber Protect Cloud Email Archiving ve MailPiler'ı alım, arama, ek çağırma, dışa aktarma, değişmezlik, yasal bekletme, denetim, şifreleme, saklama ve satıcı…
En İyi Sunucusuz Fonksiyonlar: Vercel vs Azure vs AWS
Sunucusuz fonksiyonlar, geliştiricilerin bir sunucu yönetmek zorunda kalmadan kod çalıştırmasını sağlar. Bu, altyapı ölçeklendirme ve bakım arka planda otomatik olarak yapılırken uygulama yazma ve dağıtmaya odaklanmalarına olanak tanır. Bu kıyaslamada, sunucusuz fonksiyon performanslarını test etmek için metodolojimizi takip ederek 7 popüler bulut hizmeti sağlayıcısını değerlendirdik. En hızlı ve en yavaş yanıt sürelerini, 1000 istek için…
Çok Modlu Gömme Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI
Çok modlu gömme modelleri nesneleri tanımlamada mükemmel olsa da ilişkiler konusunda zorlanıyor. Mevcut modeller, "harita üzerindeki telefon" ile "telefon üzerindeki harita"yı ayırt etmekte zorlanıyor. Bu spesifik sınırlamayı ölçmek için MS-COCO ve Winoground üzerinde 7 önde gelen modeli karşılaştırdık. Adil bir karşılaştırma sağlamak için her modeli NVIDIA A40 donanımı ve bfloat16 hassasiyeti altında aynı koşullarda değerlendirdik.…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.