Yapay zekâ terimleri Türkçeye hızla ve çoğu zaman aceleyle çevrildi. Burada yaygın çeviriyi, bizim önerimizi ve nedenini yan yana koyuyoruz. Öneriler tartışmaya açık; daha iyisini biliyorsanız yazın, ekleyelim. Uydurmanın ünlü örnekleri için Halüsinasyon Müzesi’ne uğrayın.
Türkçede “üretken” çok üreten, verimli insan için söylenir (üretken bir yazar). “Generative” ise yeni içerik oluşturabilen demek. Makine öğrenmesi derslerinde “generative / discriminative model” ikilisi zaten “üretici / ayırt edici model” diye çevrilir. “Üretken” artık çok yerleşti, yanlış anlaşılmaz; ama daha isabetli olan “üretici”.
Halüsinasyon, olmayan bir şeyi görmek ya da duymaktır. Model bir şey görmez; olmayan bilgiyi kendinden emin bir dille uydurur. Tıptaki karşılığı konfabulasyondur, gündelik dilde “uydurma” yeterli ve daha açık.
“Komut” kesin bir emir çağrıştırır; oysa prompt, modele verilen istek, bağlam ve örneklerin tamamıdır. “İstem” hem kısa hem doğru.
Mantıktaki “çıkarım” sanılıyor. Yapay zekâda inference, eğitilmiş modelin kullanılıp cevap üretmesi demektir. “Çıkarım maliyeti” aslında “çalıştırma maliyeti”dir.
“Jeton” para ve ödeme çağrıştırır. Token, modelin metni böldüğü parçadır; bir kelime birkaç parçaya bölünebilir. Fiyatlandırma bu parçalar üzerinden yapıldığı için karışıklık büyür.
“Ajan” Türkçede önce casusu akla getirir. Kastedilen, sizin adınıza adım adım iş yapan bir yazılımdır; “aracı” ya da akademik dildeki “etmen” daha doğru.
Hizalama, nesneleri aynı çizgiye dizmektir. Burada kastedilen, modelin davranışının insan niyet ve değerleriyle uyumlu olmasıdır.
“Açık” denen modellerin çoğunda yalnızca model dosyası (ağırlıklar) paylaşılır; eğitim verisi ve eğitim kodu kapalıdır. Açık kaynak yazılımla aynı şey değildir.
“Gömme” bir şeyi toprağa gömmek gibi anlaşılıyor. Embedding, bir metnin anlamını sayılarla ifade eden vektördür.
İstatistikte bias, sonuçların sistematik olarak bir yöne kaymasıdır: “yanlılık”. Toplumsal konularda “önyargı” doğrudur. İkisini karıştırmak tartışmayı gereksiz yere sertleştirir.
Model örnekleri öğrenmek yerine ezberler; yeni bir soruyla karşılaşınca bocalar. “Ezberleme” olayı herkesin anlayacağı dille anlatır.
“Mod” Türkçede ruh hâli ya da ayar modu diye anlaşılıyor. Kastedilen, modelin metin, görsel ve sesi birlikte işleyebilmesidir.
“İnce ayar” küçük bir ayar düğmesi gibi algılanıyor. Aslında hazır bir model, yeni verilerle yeniden eğitilir. Sonuna “eğitimi” eklemek yeterli.
Doğru çeviri. Yalnız buna “hafıza” denmemeli: model, pencereden taşan bilgiyi unutur; kalıcı bir hafızası yoktur.
Doğru çeviri. Kısaltma olarak Türkçede BDM de kullanılabilir.
Doğru çeviri. Modelin büyük veriden örüntüleri öğrendiği aşamadır; kullanım aşaması (inference) bundan ayrıdır.