Türkiye’nin Kendi Yapay Zeka Modellerini Geliştirecek Araştırmacılar İçin YZ50 Programı Başlatıldı

Türkiye’de yapay zekayı yalnızca kullanan değil, kendi modellerini sıfırdan geliştirebilen yeni bir araştırmacı nesli yetiştirmeyi hedefleyen YZ50 programı duyuruldu. 12 hafta sürecek yoğun program kapsamında seçilecek 50 genç, sinir ağlarının temel matematiğinden başlayarak Transformer mimarisine ve çalışan bir mini GPT modeline kadar uzanan kapsamlı bir eğitim sürecinden geçecek.

YZ50’nin temel hedefi, Türkiye’de giderek büyüyen yapay zeka ekosistemini yalnızca OpenAI, Google, Anthropic veya diğer teknoloji şirketlerinin sunduğu hazır modelleri ve API’leri kullanan bir yapıdan çıkararak, temel yapay zeka modellerini anlayan ve geliştirebilen araştırmacılar yetiştirmek.

Programın resmi açıklamasına göre katılımcılar eğitim sonunda sıfırdan geliştirilmiş bir mini GPT modeli, deney raporu ve kapsamlı bir final projesi ortaya koyacak. YZ50’nin eğitim yaklaşımının merkezinde ise eski OpenAI araştırmacısı ve Tesla’nın eski Yapay Zeka Direktörü Andrej Karpathy’nin “Neural Networks: Zero to Hero” yaklaşımı bulunuyor.

YZ50 Nedir?

YZ50, yapay zeka ve özellikle büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını temel seviyeden öğrenmek isteyen gençleri araştırmacı seviyesine taşımayı hedefleyen 12 haftalık yoğun bir yapay zeka programı olarak tasarlandı.

Program yalnızca eğitim videolarının izlenmesine dayanan klasik çevrim içi kurs sistemlerinden ayrılıyor. Katılımcıların her hafta kod geliştirmesi, deney yapması, teknik notlar hazırlaması ve çalışmalarını sunması gerekiyor.

Resmi program tanımına göre adayların süreç boyunca;

sinir ağlarını sıfırdan oluşturması, backpropagation mekanizmasını kodlaması, dil modelleri eğitmesi, Transformer mimarisini geliştirmesi ve sonunda küçük ölçekli bir GPT sistemi oluşturması bekleniyor.

Program özellikle matematik, bilgisayar bilimi veya mühendislik altyapısına sahip ve derin öğrenme, LLM geliştirme ya da model eğitimi alanında araştırmacı olmak isteyen gençlere odaklanıyor.

Amaç Hazır Yapay Zeka API’lerini Kullanmanın Ötesine Geçmek

Üretken yapay zekanın hızla yaygınlaşmasıyla birlikte yazılım sektörünün önemli bir bölümü hazır yapay zeka modellerinin API üzerinden uygulamalara entegre edilmesine odaklandı.

YZ50 ise farklı bir yaklaşım benimsiyor.

Programın temel düşüncesi, bir yapay zeka modelinin gerçekten anlaşılabilmesi için yalnızca API üzerinden kullanılmasının yeterli olmadığı ve geliştiricinin modelin matematiğini, eğitim sürecini, optimizasyon mekanizmalarını ve mimarisini anlayabilmesi gerektiği üzerine kurulu.

Bu nedenle katılımcılar PyTorch gibi modern derin öğrenme araçlarını kullanmadan önce bu sistemlerin arka planda gerçekleştirdiği işlemleri manuel olarak geliştiriyor.

Örneğin eğitim sürecinde katılımcılardan kendi otomatik türev motorlarını yazmaları, gradient hesaplamalarını incelemeleri ve bazı aşamalarda PyTorch’un otomatik gradient sistemini kullanmadan geri yayılım işlemlerini gerçekleştirmeleri isteniyor.

YZ50 Programında İki Farklı Eğitim Modeli Bulunuyor

YZ50 programı katılımcıların ayırabileceği zamana göre Full Track ve Light Track olmak üzere iki farklı çalışma modeline sahip.

Full Track

Full Track, programın daha yoğun şekilde ilerleyen ana çalışma grubunu oluşturuyor.

Bu gruptaki katılımcıların günde yaklaşık 4 ila 6 saat çalışması bekleniyor.

Katılımcılar her hafta:

• Kod teslimi gerçekleştiriyor.
• Deney defteri hazırlıyor.
• Teknik sunum yapıyor.
• Checkpoint değerlendirmesine katılıyor.
• Program sonunda final capstone projesi geliştiriyor.

Program boyunca yapılan düzenli teknik toplantılar da Full Track çalışmalarının önemli parçalarından biri.

Light Track

Light Track ise aynı teknik müfredatı daha esnek bir tempoda takip etmek isteyen katılımcılar için hazırlanmış durumda.

Bu programa katılanların haftada yaklaşık 10 saat ayırması öngörülüyor.

Light Track kapsamında katılımcılar kaynakları takip ediyor, daha sınırlı egzersiz teslimleri gerçekleştiriyor ve aylık checkpoint değerlendirmelerine katılıyor.

Her Cuma Teknik Araştırma Toplantısı Düzenlenecek

YZ50 yalnızca bireysel çalışmaya dayalı bir program olmayacak.

Katılımcılar pazartesiden perşembeye kadar eğitim kaynaklarını takip ederek kod geliştirme ve deney çalışmalarını yürütürken, cuma günleri teknik değerlendirme toplantıları gerçekleştirilecek.

Programın açıklanan takvimine göre toplantılar her cuma saat 17.00’de başlayacak ve yaklaşık 60 dakika sürecek.

Toplantılarda haftanın teknik konuları değerlendirilecek, katılımcıların geliştirdiği sistemlerin demoları yapılacak, karşılaşılan hatalar analiz edilecek ve bir sonraki checkpoint için hedefler belirlenecek.

Program kapsamında katılımcılardan her hafta GitHub üzerinden kod teslimi, kısa deney notu ve üç slayttan oluşan ilerleme sunumu hazırlanması da bekleniyor.

12 Haftada Nörondan GPT Modeline Uzanan Eğitim

YZ50 müfredatı üç ana aşama üzerine kuruluyor.

İlk aşamada sinir ağlarının temel matematiksel yapısına odaklanılırken ilerleyen haftalarda daha gelişmiş dil modellerine ve Transformer mimarisine geçiliyor.

Faz 1: Sinir Ağlarını Temelden Anlamak

İlk dört haftada katılımcılar sinir ağlarının temel çalışma mekanizmasını öğreniyor.

Eğitim kapsamında;

nöronlar, katmanlar, parametreler, loss fonksiyonları, forward pass, gradient descent ve backpropagation gibi temel kavramlar ele alınıyor.

İkinci haftada ise Andrej Karpathy’nin popüler micrograd yaklaşımı üzerinden küçük bir otomatik türev motorunun sıfırdan geliştirilmesi hedefleniyor.

Katılımcılar Value isimli bir yapı oluşturarak toplama, çarpma, tanh ve power gibi matematiksel operasyonların gradient hesaplamalarını gerçekleştiriyor.

Daha sonra geliştirilen bu sistemle küçük bir çok katmanlı sinir ağı eğitiliyor.

Üçüncü haftada PyTorch temellerine geçilirken dördüncü haftada karakter seviyesinde dil modelleme çalışmalarına başlanıyor.

Faz 2: Daha Gelişmiş Dil Modelleri Eğitilecek

Beşinci ve sekizinci haftalar arasında katılımcılar daha gelişmiş neural language model sistemleri geliştirmeye başlayacak.

Bu aşamada;

embedding katmanları, context window, cross entropy, learning rate optimizasyonu, overfitting, underfitting, Kaiming initialization ve BatchNorm gibi konular işlenecek.

Programın dikkat çeken bölümlerinden biri ise yedinci haftada gerçekleştirilecek Backprop Ninja çalışması.

Katılımcılar bu bölümde PyTorch’un otomatik gradient mekanizmasını devre dışı bırakarak tensor seviyesinde geri yayılım hesaplamalarını manuel şekilde gerçekleştirecek.

Sekizinci haftada ise daha derin dil modellerine geçilecek ve WaveNet benzeri mimariler üzerinde çalışmalar yapılacak.

Faz 3: Transformer ve Mini GPT Geliştirme

Programın son aşamasında modern büyük dil modellerinin temelini oluşturan Transformer mimarisine geçiliyor.

Bu bölümün temel hedefi GPT benzeri modelleri birer “kara kutu” olarak kullanmak yerine bu sistemlerin temel yapı taşlarını anlayarak çalışan küçük ölçekli bir model oluşturmak.

Katılımcılar self-attention ve Transformer blokları gibi modern dil modeli bileşenlerini inceleyerek eğitim sürecinin sonunda kendi mini GPT modellerini geliştirecek.

Programın final çıktıları arasında sıfırdan geliştirilen mini GPT, deney raporu ve capstone sunumu bulunuyor.

YZ50 Araştırmacı Kadrosunda Kimler Var?

YZ50’nin resmi internet sitesinde araştırmacı kadrosunda dört isim yer alıyor.

Tunga Bayrak, UPenn bünyesindeki NS-AI çalışmalarıyla ilişkilendirilirken Batu El Stanford’da doktora araştırmacısı olarak listeleniyor.

Programda ayrıca UC Berkeley’de doktora çalışmalarını sürdüren Mert Cemri ile Bilkent AI kurucusu Yavuz Öztürk bulunuyor.

Araştırmacı kadronun özellikle model geliştirme, derin öğrenme ve temel yapay zeka sistemleri üzerinde çalışan kişilerden oluşturulması, programın klasik eğitim programından çok bir araştırma kampı şeklinde tasarlandığını gösteriyor.

Katılımcılar Sınavdan Çok Projelerle Değerlendirilecek

YZ50’de klasik sınav sisteminin yerine proje ve teknik çıktı merkezli bir değerlendirme yaklaşımı kullanılacak.

Katılımcıların yalnızca geliştirdikleri kodun çalışıp çalışmadığına değil;

konuları açıklama becerisi, deney disiplini, hata ayıklama yeteneği, haftalık teslim düzeni, teknik geri bildirim verme becerisi ve final projesinin kalitesine de bakılacak.

Böylece program sonunda yalnızca belirli bir yapay zeka modelini geliştirebilen değil, araştırma sürecini sistematik şekilde yürütebilen kişilerin yetiştirilmesi hedefleniyor.

YZ50 Başvurusu Nasıl Yapılıyor?

Programın resmi sitesinde YZ50 için başvuru bölümü aktif durumda.

Adaylardan başvuru sırasında özellikle üç temel soruya cevap vermeleri isteniyor:

Yapay zeka araştırmasına neden ilgi duydukları, bugüne kadar sıfırdan ne geliştirdikleri ve YZ50 sonunda hangi modeli veya sistemi ortaya çıkarmak istedikleri.

Bu sorular programın yalnızca teorik bilgiye değil, adayların üretim motivasyonuna ve araştırma merakına da önem verdiğini gösteriyor.

Türkiye’de Yapay Zeka Araştırmacısı Yetiştirme Hedefi

YZ50’nin ortaya çıkışındaki en önemli noktalardan biri Türkiye’nin yapay zeka alanındaki insan kaynağını büyütme hedefi.

Günümüzde büyük dil modelleri geliştirmek yalnızca yazılım bilgisi gerektirmiyor. Veri hazırlama, dağıtık sistemler, GPU altyapısı, derin öğrenme optimizasyonu, model mimarileri ve araştırma metodolojisi gibi çok sayıda uzmanlık alanının birlikte çalışması gerekiyor.

Bu nedenle GPT, Gemini, Claude veya benzeri sistemlerle rekabet edebilecek modeller geliştirmek yalnızca yüksek hesaplama kapasitesine değil, bu altyapıyı kullanabilecek nitelikli araştırmacı ve mühendis kadrolarına da bağlı.

YZ50 de tam olarak bu noktada, genç geliştiricileri hazır yapay zeka servislerini kullanan kişilerden modelin nasıl çalıştığını anlayan ve gerektiğinde kendi sistemlerini geliştirebilen araştırmacılara dönüştürmeyi amaçlıyor.

Programın 50 kişiyle sınırlı olması ölçek açısından küçük görünse de, ortaya çıkacak açık kaynak kodların, deney raporlarının ve araştırma çalışmalarının daha geniş geliştirici topluluklarına ulaşması halinde etkinin yalnızca programa seçilen katılımcılarla sınırlı kalmaması mümkün.

Önümüzdeki dönemde YZ50 katılımcılarının geliştireceği mini GPT modelleri ve açık kaynak yapay zeka projeleri, programın Türkiye’deki yapay zeka araştırma ekosistemine ne ölçüde katkı sağlayacağını daha net şekilde gösterecek.