Yapay zeka dünyası sarsıcı bir değişim geçiriyor. İlk yapay zeka modelleri yalnızca küçük metin parçalarını işlemekle sınırlıydı, ancak günümüzün en gelişmiş sistemleri tüm kitapları alma ve anlama kapasitesine sahip. Bu evrimde önemli bir kilometre taşı, Meta’nın emsalsiz 10 milyon token bağlam penceresine sahip çığır açan bir AI model ailesi olan Llama 4’ü tanıttığı 5 Nisan 2025’te geldi. Bu atılım, özerk olarak çalışmak, plan yapmak, karar vermek ve bağımsız hareket etmek üzere tasarlanan agentik AI sistemlerinin geleceği için derin etkiler taşımaktadır.
Bu dönüştürücü teknoloji hakkında daha derin bilgiler edinmek için, yapay zeka topluluğunda seçkin bir isim olan Nikita Gladkikh’e başvurduk. Bir BrainTech Ödülü sahibi, IEEE’nin aktif bir üyesi ve Primer AI’da Kıdemli Yazılım Mühendisi olan Nikita, yapay zeka doğrulama ve altyapı geliştirmenin ön saflarında yer almaktadır. 2013’te başlayan ve on yılı aşkın bir kariyere sahip olan Nikita, pratik yazılım mühendisliğini, akademik araştırmayı ve küresel geliştirici topluluğuna yaptığı katkıları sorunsuz bir şekilde harmanlayarak, Python, Go ve AI tabanlı otomasyon alanında aranan bir uzman olarak kendini kanıtlamıştır. Eşsiz bakış açısı, finans, pazar yerleri ve arama teknolojileri gibi çeşitli sektörlerde büyük ölçekli LLM destekli boru hatlarını dağıtmada edindiği kapsamlı uygulamalı deneyimden kaynaklanmaktadır.
Nikita Gladkikh, özellikle büyük dil modellerini (LLM’ler) sağlam doğrulama mantığıyla entegre eden ölçeklenebilir mimariler üzerine yaptığı öncü çalışmalarla tanınmaktadır. Bu alanda güvenilirlik ve doğruluk çok önemlidir ve Nikita’nın stratejik katkıları, yapay zeka odaklı endüstrilerde hızla ivme kazanan RAG-V (Doğrulama ile Geliştirilmiş Üretim) paradigmasını şekillendirmede etkili olmuştur.
Bağlam Penceresi Genişlemesinin Önemi
Meta’nın Llama 4’ü, bağlam penceresini şaşırtıcı bir şekilde 10 milyon tokene kadar genişleterek, Google’ın 1 milyon tokenlik bir bağlam penceresi sunan Gemini 2.5’i yayınlamasından kısa bir süre sonra elde edilen bir başarı olan önceki bağlam penceresi sınırlarını aşmıştır. Peki bu rakamlar yapay zeka endüstrisi için ne ifade ediyor?
Nikita’ya göre, daha büyük bağlam pencerelerine yönelik eğilim dönüştürücü olmaktan başka bir şey değil. Yapay zeka sistemlerinin tüm konuşmalar, kapsamlı belgeler ve hatta tüm veritabanları dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi işlemesini ve analiz etmesini sağlayarak, bu sistemler artık daha önce ulaşılamayan bir derinlik ve süreklilik düzeyinde akıl yürütebilir. Bu paradigma kaymasının, AI aracılarının planlama, karar verme ve eylemleri bağımsız olarak yürütme görevini üstlendiği agentik boru hatlarının tasarımı üzerinde derin bir etkisi vardır. Daha büyük bir bağlam, daha az hata, gelişmiş kişiselleştirme ve daha sürükleyici kullanıcı deneyimleri anlamına gelir. Bu, tüm alanın yöneldiği yönün açık bir göstergesidir.
Uygulamalı Deneyim ve Agentik Boru Hattı Tasarımı
Nikita’nın PKonfig gibi geliştirici araçları oluşturma ve ölçekli olarak kullanılan eğitim platformlarındaki kapsamlı deneyimi, agentik boru hattı tasarımının karmaşıklıkları hakkında değerli bilgiler sağlamaktadır. Baskı altında güvenilir bir şekilde çalışması gereken sistemler oluştururken modülerlik, gözlemlenebilirlik ve arıza yalıtımının kritik önemini vurgulamaktadır.
Deneyimlerinden yola çıkarak Nikita, her bileşene potansiyel bir arıza noktası olarak davranılmasını ve geri dönüş yollarının, doğrulama katmanlarının ve yeniden üretilebilirlik önlemlerinin uygulanmasını savunmaktadır. Bu ilkeler, tıpkı herhangi bir dağıtılmış sistem gibi, aracıların yapılandırılmış durum yönetimi, izlenebilir yürütme ve deterministik davranış gerektirdiği agentik iş akışlarının tasarımına doğrudan uygulanabilir.
Nikita’nın uygulamalı yapay zeka alanındaki çalışmaları, özellikle devam özetlemesinde halüsinasyonları azaltma ve eğitim ortamlarında geri bildirimi otomatikleştirmede doğrulama döngülerinin ve alma öncelikli tasarımın önemini vurgulamaktadır. Aracıların körü körüne güvenilmemesi gerektiğine, bunun yerine yerleşik doğrulama mekanizmalarıyla donatılması ve yapılandırılmış bilgi tabanlarıyla sıkı bir şekilde entegre edilmesi gerektiğine inanmaktadır. Ayrıca, eğitim araçlarında önceliklendirdiği ve şimdi aracı sorumluluğunu sağlamak için gerekli gördüğü insan-döngüsü tasarımının önemini vurgulamaktadır. Agentik boru hatları, yenilikçi UX akışlarından daha fazlasıdır; pratikte uygulanabilirliğini sağlamak için arka uç mühendisliği ile aynı titizlikle ele alınması gereken karmaşık yazılım sistemleridir.
Genişletilmiş Bağlam Aracılığıyla Yapay Zeka Güvenilirliğini Artırma
Bağlam penceresi boyutundaki gelişmeler, üretim sistemleri üzerinde halihazırda somut bir etki yaratmakta ve çeşitli uygulamalarda yapay zeka güvenilirliğini artırmaktadır. Nikita, daha büyük bağlamların yapay zeka güvenilirliğini nasıl geliştirdiğine dair somut bir örnek sunmaktadır:
Daha küçük bağlam pencereleri, yapay zeka modellerini genellikle önemli bağlamsal bilgileri kesmeye zorlar ve bu da parçalı veya yanlış çıktılara yol açar. Bununla birlikte, bağlam pencereleri milyonlarca tokene genişlediğinde, modeller artık kapsamlı geçmiş etkileşimleri, ayrıntılı kullanıcı profilleri ve veriler içindeki çok boyutlu ilişkileri koruyabilir. Örneğin, yapay zeka tabanlı bir müşteri destek aracısı, yıllara yayılan geçmiş etkileşimlere başvurarak bağlamsal olarak zengin, oldukça kişiselleştirilmiş bir destek sağlayabilir. Bu, bağlam kaybından kaynaklanan hataları önemli ölçüde azaltır ve böylece özellikle sağlık hizmetleri teşhisi veya finansal tahmin gibi kritik senaryolarda yapay zeka odaklı kararların güvenilirliğini ve derinliğini artırır.
Nikita, Primer AI’da Doğrulama ile Geliştirilmiş Üretim (RAG-V) uygularken karşılaştığı bir zorluğu hatırlıyor: destekleyici belgeleri bağlama sığdırmak için doğrulama çağrıları için verileri azaltmak. Bu sınırlama, doğrulama çabalarının hassasiyetini kısıtladı. Ancak, Llama 4’ün genişletilmiş bağlam penceresi ile bu engeller etkili bir şekilde ortadan kaldırılmıştır.
RAG-V: Güvenilir Yapay Zeka Geliştirmenin Köşe Taşı
Modellerin içeriği alıp doğruladığı RAG-V yöntemi, güvenilir yapay zeka geliştirmenin bir köşe taşı olarak ortaya çıkmıştır. Nikita, RAG-V’nin yapay zekanın sadece cevaplar üretmediği, aynı zamanda bunları güvenilir dış kaynaklara karşı aktif olarak doğruladığı bir yöntem olduğunu açıklıyor - aslında gerçek zamanlı bir doğruluk kontrolü.
Nikita’nın RAG-V üzerine yaptığı çalışma, doğrulama ilkelerinin agentik AI sistemlerine entegrasyonunu vurgulamaktadır. RAG-V, model çıktılarını yetkili dış kaynaklara karşı çapraz referanslamak için alma sistemleri ve sağlam doğrulama katmanları kullanır. Örneğin, finansal risk değerlendirmelerinde, oluşturulan her tavsiye veya tahmin parçası, geçmiş piyasa verilerine veya yasal uyumluluk belgelerine karşı doğrulanır. Genişletilmiş bağlam pencereleri, daha zengin bağlamlara olanak sağlayarak ve içeriği ve biçimi doğrulama ihtiyacını vurgulayarak bu yaklaşımı geliştirir.
Nikita, daha büyük bağlam pencerelerinin tek bir doğrulama döngüsüne daha fazla destekleyici materyalin dahil edilmesine izin vererek RAG-V’nin faydalarını artırdığını vurgulamaktadır. Ancak, yapılandırılmamış çıktı riskini de artırırlar. Dil modellerinin deterministik Web API çağırmaları olarak değil, akıllı kullanıcılara benzer şekilde olasılıksal varlıklar olarak ele alınmaması gerektiği konusunda uyarıyor. Bu nedenle, güvenilirliği ve entegrasyon hazırlığını sağlamak için hem içerik hem de yapısal doğrulama gereklidir.
LLM’ler Kullanıcı Girişleri Olarak: Yazılım Mimarisine Paradigma Kayması
Nikita, LLM çıktılarının API yanıtlarından daha çok kullanıcı girişleri gibi ele alınmasının modern yazılım mimarisi üzerinde derin bir etkisi olduğunu öne sürüyor. LLM’ler statik API çağrıları yerine kullanıcı benzeri girişler olarak görüldüğünde, yazılımın tasarlanma ve oluşturulma şeklini temelden değiştirir.
Ön uç arayüzleri, belirsizliği ve gecikmeyi zarif bir şekilde ele alacak şekilde tasarlanmalı ve iyimser kullanıcı arayüzü gibi kalıplar kullanılmalıdır. Arka uçta, asenkron, olay odaklı tasarımlar, mesaj kuyrukları (örneğin, Kafka veya RabbitMQ) AI odaklı eylemleri temel mantıktan ayırmaya yardımcı olurken, temel hale gelir.
Geleneksel kodu model tabanlı kararlarla birleştiren hibrit mimariler, LLM çıktıları yavaş veya güvenilmez olduğunda geri dönüş mekanizmalarına olanak tanır. Bu değişkenlik, yalnızca doğruluk için değil, aynı zamanda yapı ve tutarlılık için de doğrulamanın kritik önemini vurgulamaktadır. Nikita tarafından geliştirilen PKonfig gibi araçlar, şema uyumlu yanıtları zorlayarak olasılıksal sistemlerde entegrasyon güvenilirliğini sağlar.
LLM’ler ile Eğitimi Dönüştürme: Otomatik Notlandırma ve Kişiselleştirilmiş Geri Bildirim
Nikita bu ilkeleri sadece endüstride değil, aynı zamanda GoIT için otomatik bir notlandırma platformu geliştirerek eğitimde de uygulamıştır. Deneyiminin determinizm, yeniden üretilebilirlik ve insan-döngüsü eskalasyonunun değerini güçlendirdiğini açıklıyor. LLM’ler gibi daha gelişmiş araçları entegre etsek bile, bu kavramlar merkezi olmaya devam ediyor.
Modern LLM’ler, daha kişiselleştirilmiş ve bağlama duyarlı yanıtlar sunarak öğrenci geri bildiriminde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. LLM, sabit şablonlara güvenmek yerine, açıklamalarını bir öğrencinin öğrenme geçmişine, kodlama stiline veya ana diline uyarlayarak geri bildirimi daha erişilebilir ve eyleme geçirilebilir hale getirebilir. Ancak Nikita, güvenilirlik ve adaletin pazarlık konusu olmadığını vurgulamaktadır. Bu, LLM’leri alma tabanlı gerekçelendirme, başlık doğrulama ve geçersiz kılma mekanizmalarıyla birleştirmeyi gerektirir. Orijinal platformun tasarımına kılavuzluk eden açıklanabilirlik ve denetlenebilirlik gibi, Nikita, yapay zeka destekli eğitimin geleceğini agentik olarak tasavvur ediyor, ancak her adımda katı koruma önlemleri ve şeffaf mantıkla.
Yapay Zeka Geliştirmede Karmaşıklığı Yönetme Stratejileri
Yapay zeka geliştirmede doğal olan mimari ve doğrulama zorluklarının ele alınması, karmaşıklığı yönetmek için etkili stratejiler gerektirir. Nikita, geliştiricilere doğruluk denetimlerini boru hattı boyunca yerleştirerek, en başından itibaren doğrulamaya öncelik vermelerini tavsiye ediyor. Sadece doğruluk değil, aynı zamanda yapıyı ve tutarlılığı zorlayan araçlar kullanmanın önemini vurguluyor.
Deneyimlerinden yola çıkarak ve modüler düşünme ihtiyacını fark eden Nikita, model mantığını iş mantığından ayırmayı ve modelin yanlış veya yavaş olduğu durumlar için sağlam geri dönüşler oluşturmayı savunuyor. Teknik disiplin ve stratejik öngörünün bu kombinasyonu, güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için çok önemlidir.
Tanınma ve Topluluk Katılımının Etkisi
Nikita’nın BrainTech Ödülü gibi girişimlerle tanınması ve IEEE gibi topluluklarla katılımı, uygulamada karmaşıklıklarla başa çıkma yaklaşımını önemli ölçüde etkilemiştir. Bu deneyimler, ona yeniliği pratiklikle birleştirmenin önemini aşılamıştır.
BrainTech Ödülü, Nikita’nın bilgisayar görüşünü gerçek dünya kullanıcı iş akışlarını düzene koymak için uygulama çalışmasını tanıdı ve bu, yalnızca teknik yeteneği değil, aynı zamanda ölçekte kullanılabilirliği de vurguladı. Bu deneyim, yapay zeka sistemlerinin hem güçlü hem de mevcut süreçlere kusursuz bir şekilde entegre edilmesi gerektiği inancını şekillendirdi. IEEE ile devam eden katılımı, onu en son araştırma ve en iyi uygulamalarda yerinde tutarak, yalnızca gelişmiş değil, aynı zamanda etik, modüler ve üretimde esnek olan sistemler tasarlamasını sağlar.
Yapay Zekanın Geleceğini Şekillendirme
Nikita’nın gelecekteki çalışmaları, sağlam, ölçeklenebilir ve etik açıdan sağlam yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanacaktır. Llama 4 ve Gemini 2.5 gibi, büyük bağlam pencerelerine sahip modellerin, özellikle eğitimde dönüştürücü potansiyele sahip olduğuna inanmaktadır. Bu modeller, yapay zeka öğretmenlerinin bir öğrencinin tüm öğrenme geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş, bağlam açısından zengin açıklamalar sunmasını sağlayabilir.
Otomatik değerlendirme bir diğer önemli odak alanıdır. Nikita’nın GoIT için notlandırma aracı, sözdizimini ve doğruluğu zaten ölçekte yönetiyor. Bununla birlikte, yeni nesil LLM’ler, kavramsal anlayışı değerlendirerek, geri bildirimi önceki performansa göre uyarlayarak ve RAG-V aracılığıyla sonuçları akademik standartlarla uyumlu hale getirerek bunu daha da ileriye taşıma potansiyeline sahiptir.
Güvenilirliği sağlamak için Nikita, PKonfig gibi araçların temelini oluşturan şema doğrulama ve geri dönüş mantığına duyulan sürekli ihtiyacı vurgulamaktadır. Gelişmiş modelleri yapılandırılmış doğrulama ile birleştirerek, güveni, adaleti veya pedagojik titizliği tehlikeye atmadan eğitimi geliştirebiliriz.
Ölçeklenebilirliği Eğitsel Titizlikle Dengeleme
Her çeyrekte binlerce öğrenciyi desteklemek, ölçeklenebilirlik ve pedagojik bütünlük arasında dikkatli bir denge gerektirir. Nikita bunu kaygıları ayırarak başardı: otomasyon, test sonuçları ve kod biçimlendirmesi gibi rutin doğrulamaları ele alırken, karmaşık uç durumlar insan incelemesi için işaretlendi. Bu, geri bildirim kalitesini veya adaleti tehlikeye atmadan yüksek verimi sağladı.
Yapılandırılmış başlıkları, ödevler için sürüm kontrolünü ve izlenebilir notlandırma mantığını zorlayarak eğitsel titizlik sağlandı. Bu önlemler, öğrenci güvenini ve öğretim şeffaflığını oluşturdu.
Nikita, Llama 4 seviyesindeki modellerin, bağlama duyarlı, çok dilli ve hatta koda özgü geri bildirim oluşturmayı ölçekte sağlayarak bu dengeyi önemli ölçüde değiştirebileceğine inanmaktadır. Soyut kavramları daha basit terimlerle açıklamaya, geri bildirimleri bireysel öğrencilere uyarlamaya ve öğretmen benzeri etkileşimleri simüle etmeye yardımcı olabilirler. Ancak, ölçeğin koruma raylarına duyulan ihtiyacı ortadan kaldırmadığı konusunda uyarıyor. LLM’ler başlıklarla gerekçelendirilmeli, bilinen çıktılara karşı doğrulanmalı ve eğitmenler tarafından denetlenebilir olmalıdır. Doğrusal boru hatlarını LLM destekli kişiselleştirme ile birleştiren doğru mimari ile, akademik standartlardan ödün vermeden kaliteli eğitime erişimi önemli ölçüde artırabiliriz.
Nikita, vizyonunu şu şekilde özetlemektedir: "Sadece çalışan sistemler değil, aynı zamanda öğreten, doğrulayan, yapılandıran ve karar vermeyi destekleyen sistemler inşa ediyorum."