[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-model-calibration::tr":3,"gloss-cluster-model-calibration::tr":23,"gloss-next-model-calibration::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"model-calibration","core-ai","Model Kalibrasyonu (Model Calibration)","Kalibrasyon, bir modelin güveninin gerçek doğruluğuyla ne kadar örtüştüğünü tanımlar. İyi kalibre edilmiş, \"%80 eminim\" diyen bir model olguların yaklaşık %80'inde haklıdır; kötü kalibre edilmiş bir model ise kendinden emin biçimde yanlış ya da gereksizce tereddütlüdür. Bu, modelin güvenini karar vermek için kullandığınız anda önem kazanır — yüksek güvenli cevapları otomatik onaylamak, düşük güvenlileri bir insana yönlendirmek veya bir sınıflandırıcıya eşik koymak. Güven kalibre değilse bu eşikler anlamsızdır. Araştırmalar, hizalama eğitiminin temel modelin kalibrasyonunu bozabildiğini bulmuştur; dolayısıyla akıcı, kendinden emin bir ton doğruluğun kanıtı değildir. Geliştiriciler için: modelin emin görünmesini emin olması sanmayın. Pratik not: güvene dayanıyorsanız kalibrasyonu kendi etiketli örneklerinizde ölçün — tahminleri belirtilen veya ima edilen güvene göre gruplayın ve her gruptaki gerçek isabet oranını kontrol edin. Mümkün olduğunda güveni, modelin \"%90 eminim\" gibi öz-beyanından değil, token olasılıklarından (logprobs) türetin; öz-beyan çoğu zaman güvenilmezdir.","Kalibrasyon, modelin ifade ettiği güvenin gerçek doğruluğuyla ne kadar örtüştüğüdür: iyi kalibre edilmiş \"%80 eminim\" diyen model %80 oranında haklıdır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"hallucination","Halüsinasyon",{"slug":15,"name":16},"llm-benchmark","LLM Kıyaslaması (LLM Benchmark)",{"slug":18,"name":19},"logprobs","Logprob'lar (Log Olasılıkları)",{"slug":21,"name":22},"temperature","Sıcaklık (Temperature)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]