Yazılar
Canlı demolarla kısa yazılar. Nasıl çalıştıklarını görmek için sürükleyin, değerleri değiştirin ve sınırları deneyin.
Prefill ve Decode: Bir LLM'in İki Hızı
Bir dil modeli iki aşamada cevap verir: Önce promptunuzun tamamını bir kerede okur, sonra cevabı token token yazar. Bu ikisinin neden bu kadar farklı hızlarda çalıştığını, KV cache'in ne işe yaradığını ve bir modelin ne kadar hızlı hissettirdiğini hangi sayıların anlattığını görün.
Seed ve Görüntü Düzenleme
Aynı seed neden aynı görüntüyü verir, bir görüntüyü düzenlerken strength ne işe yarar ve inpainting yalnızca bir parçayı nasıl yeniden çizer? Hepsi gürültünün nereden başladığına ve ne kadar gürültü eklediğinize dayanır.
Görüntü Modelleri Neden Latent Uzayda Çalışır
Görüntü üreticileri piksel piksel boyamaz. Görüntünün 48 kat daha küçük, sıkıştırılmış bir hali üzerinde çalışırlar. Bu uzayın ne olduğunu, her şeyi neden bu kadar ucuzlattığını ve bunun bedelini görün.
Metin Bir Yapay Zeka Görüntüsünü Nasıl Yönlendirir
Bir görüntü modeli gürültüyü bir görüntüye dönüştürür, ama hangisine dönüşeceğine prompt'unuz karar verir. Metnin her tahmini nasıl değiştirdiğini, guidance ölçeğinin gerçekte ne yaptığını ve negatif prompt'ların nasıl uzağa ittiğini görün.
Yapay Zeka Gürültüden Nasıl Görüntü Üretir
Birçok görüntü üreticisi saf rastgele gürültüyle başlar ve onu adım adım temizler. Gürültünün nasıl eklendiğini, modelin her adımda neyi tahmin ettiğini ve daha fazla adımın neden daha iyi görüntü verdiğini görün.
Git Worktree Nasıl Çalışır
Stash yapmadan ya da yeniden klonlamadan iki branch üzerinde aynı anda çalışın. git worktree'nin tek bir depoya nasıl birden çok klasör verdiğini, bu klasörlerin neyi paylaştığını ve çiğneyemeyeceğiniz tek kuralı görün.
Bir Yapay Zeka Agent'ının İçinde
Bir yapay zeka agent'ı arama yapabilir, dosya okuyabilir ve form doldurabilir; oysa modeli yalnızca metin yazabilir. Metni eyleme çeviren basit döngüyü, uzun görevlerin neden ters gittiğini ve agent'ların nerede bir insana ihtiyaç duyduğunu görün.
Bir Sinir Ağı Nasıl Öğrenir
Bir sinir ağına doğru sayıları kimse söylemez. Onları kendi başına nasıl bulduğunu görün: tahmin et, ne kadar yanıldığını ölç, ağırlıkları yokuş aşağı biraz it ve tekrarla.
Quantization Yapay Zeka Modellerini Nasıl Küçültür
Bir yapay zeka modeli milyarlarca sayıdan oluşur ve bunların her biri bellekte yer kaplar. Quantization'ın bu sayıları nasıl daha az bitle sakladığını, yuvarlarken neyin kaybolduğunu ve basit bir hilenin bu kaybı nasıl küçük tuttuğunu görün.
Yapay Zeka Neden Çoğunlukla Matris Çarpımıdır
Perde arkasında bir yapay zeka modelinin yaptığı hesapların çoğu tek bir basit işlemdir: çarp ve topla. Bir nöronun nasıl bir matrise dönüştüğünü, işin ne kadarını bu matrisin yaptığını ve GPU'ların bunda neden bu kadar iyi olduğunu görün.
Görsellerle Attention
Bir kelime farklı cümlelerde farklı anlamlara gelebilir. Attention'ın bir dil modelinin diğer kelimelere bakmasını, neyin önemli olduğuna karar vermesini ve bunu harmanlamasını nasıl sağladığını adım adım keşfedin.
Adım Adım RAG
Bir yapay zeka modeli sizin belgelerinizi bilmez. Retrieval-augmented generation'ın doğru metin parçalarını nasıl bulup modele verdiğini ve bunun neden daha az uydurma yanıta yol açtığını keşfedin.
Embedding: Anlamı Sayılara Dönüştürmek
Bilgisayarlar anlamı kavrayamaz ama mesafeyi ölçebilir. Kelimelerin ve cümlelerin nasıl sayı listelerine dönüştüğünü, benzerliğin nasıl ölçüldüğünü ve anlama göre aramanın, anahtar kelime aramasının kaçırdıklarını neden bulabildiğini keşfedin.
LLM’ler Sonraki Kelimeyi Nasıl Seçer?
Bir yapay zeka sohbet botu metni küçük parçalar halinde yazar. Metnin nasıl tokenlara dönüştüğünü, modelin her tokena nasıl olasılık verdiğini ve temperature, top-k ile top-p ayarlarının ne yaptığını keşfedin.
CUDA’ya Giriş
CUDA, kendi programlarımızda NVIDIA GPU’larını kullanmamızı sağlar. Bir GPU’nun büyük bir işi threadler, bloklar ve gridlerle küçük parçalara nasıl böldüğünü ve veri taşımanın neden darboğaz olabileceğini keşfedin.
React’te useEffect ve useState’e Veda Edin
useEffect ve useState kullanımını azaltarak React’te veri getirmeyi sadeleştirin. Yerleşik caching ve kolay state management ile daha temiz, verimli kod yazmak için useQuery’yi keşfedin.
Stable Diffusion Prompt Rehberi
İstem, Stable Diffusion modeline görüntü üretirken yol gösteren metinsel bir açıklamadır. Sahneleri, nesneleri veya sanatsal tarzları ayrıntılı ve açık biçimde tarif etmek, modelin bu kavramları doğru biçimde görselleştirmesine yardımcı olur.
TypeScript: Omit & Pick
Omit ve Pick, TypeScript’teki iki yardımcı tiptir. Omit, bir nesne tipinden özellikleri çıkarmak; Pick ise özellikleri seçmek için kullanılır.
Bir URL’nin Anatomisi
URL, internette bir kaynağın konumunu belirten bir metin dizgesidir. Web’in temel kavramlarından biridir. Bu yazıda URL’nin anatomisini inceleyeceğiz.
JavaScript ile Rengi Açma veya Koyulaştırma
Bir HEX renk üç sayıdır: kırmızı, yeşil ve mavi. Onları okumayı öğrenin, bir rengi beyaza ya da siyaha doğru karıştırarak açın veya koyulaştırın, rengi değiştiren yaygın bir kısayoldan kaçının ve CSS color-mix() fonksiyonunun aynı işi nasıl yaptığını görün.
SVG ile Yapışkan Şekiller
Birbirine yapışan, esneyen ve sonra kopan şekiller bir fizik motoru gerektiriyor gibi görünür. SVG'de ise bu sadece birkaç daire ve her ikisinin arasına çizilen bir ek yoldur. Şekilleri sürükleyin ve nasıl çalıştığını görün.
SVG Path Komutları
Bir SVG path'inin d özelliği, bir kalem için talimat listesidir: buraya git, şuraya bir çizgi çek, şu noktaya eğriyle ulaş. M, L, H, V, Z ve C komutlarını, büyük ve küçük harf arasındaki farkı çizerek öğrenin.
İç İçe Öğelerde Kusursuz Yuvarlak Köşeler
Bir kutuya ve içindeki kutuya aynı border-radius'u verirseniz köşeler tuhaf görünür. Her yuvarlak köşe bir çemberin parçasıdır ve çözüm iki çembere aynı merkezi vermektir: iç yarıçap = dış yarıçap − boşluk.