Alican Kiraz: "Evde yapay zeka sistemi kurmak yerine 20 dolarlık abonelik daha verimli." Talks #12
Bu bölümde, konuğumuz Alican Kiraz ile siber güvenlik dünyasını, evdeki mini veri merkezinin mutfağını ve açık kaynak yapay zeka modellerinin geleceğini konuşuyoruz.
Gündüzleri Trendyol gibi dev bir platformda siber güvenlik üzerine çalışırken, geceleri evindeki mini veri merkezinde yapay zeka modellerini eğiten Alican'dan süreci doğrudan ilk ağızdan dinliyoruz. Açık kaynaklı modellerin fine-tune (ince ayar) edilmesinin Türkiye için önemini, veri setlerinin kısıtlılığını ve sentetik verilerin pre-training süreçlerindeki rolünü ele alıyoruz. Türkiye'nin kaynaklarını bir frontier model üretmeye harcamak yerine, açık kaynak modelleri özelleştirmeye odaklanmasının neden en verimli yol olduğunu masaya yatırıyoruz.
Ayrıca son dönemde sosyal medyada çokça tartışılan "Evde lokal model kurup abonelikleri iptal etme" fikrinin neden teknik ve mali açıdan sürdürülebilir olmadığını konuşuyoruz. Çağrı merkezleri gibi tekrarlanabilir iş kollarında yapay zekanın yaratacağı istihdam kısıtlamalarını; buna karşın genç mühendislerin ve junior pozisyonların ekosistemde nasıl konumlanması gerektiğini anlatıyoruz. Alican'ın siber güvenlikten yapay zekaya geçiş hikayesini, biohacking ve akıllı CGM (şeker monitörü) entegrasyonu gibi heyecan verici kişisel projelerini ve teknoloji meraklısı gençlere rehber olacak samimi tavsiyelerini bu bölümde bulabilirsiniz.
Bu sohbeti keyifle izlemenizi dileriz.
00:00 - Giriş ve Alican Kiraz'ın kendini tanıtımı
01:18 - Trendyol'da siber güvenlik ve yapay zeka entegrasyonu
03:14 - Yapay zekanın başlangıcı ve ilgisini çeken gelişmeler
05:11 - Türkçe dil modeli fine-tuning ve veri setleri
07:18 - Güncel modeller ve fine-tuning teknikleri
09:22 - Türkçe kaynak ve veri durumu
11:09 - Türkiye'de Türkçe veri ve kaynakların önemi
13:10 - Frontier modeller ve global yarışlar
14:33 - Model geliştirme maliyetleri ve çevresel etkiler
16:01 - Türkiye için model üretim ve dayanıklılık stratejileri
17:22 - Eğitimde yapay zekanın dönüşümü ve fırsatlar
19:20 - Veri gizliliği ve yerel altyapı yatırımları
21:12 - Giriş seviyesindeki iş ve yapay zekanın etkisi
22:37 - Yeni nesil yeteneklerin ve girişimlerin desteklenmesi
24:00 - Kurumsal ve ekosistemsel altyapı stratejileri
27:43 - Yerli yapay zeka şirketleri ve ekosistemsel gelişim
32:06 - inference teknolojileri ve donanım optimizasyonu
36:51 - Ev ve küçük ölçekli altyapı önerileri
42:18 - Lokal inference ve açık kaynak modellerin önemi
47:20 - Güçlü lokal altyapı yatırımlarının önceliği
50:10 - Devlet desteği ve stratejik yatırımlar
54:46 - Genç girişimcilere ve yeni başlayanlara tavsiyeler
55:43 - Çalışma ve biohacking projeleri
56:58 - Kapanış