BPE ve WordPiece gibi gelişmiş tokenizasyon tekniklerini karşılaştırarak doğru bağlamda kullanabileceksiniz Metinleri sayısal temsillere dönüştürerek vektörleştirme ve gömme uzaylarını etkin bir şekilde uygulayabileceksiniz Transformer mimarilerini ve attention mekanizmalarını (örneğin Scaled-Dot-Product Attention) anlayarak modellerinizde kullanabileceksiniz LLM mimarilerine dair ölçekleme yasalarını (örneğin Chinchilla Scaling Law) yorumlayarak model tasarımına yön verebileceksiniz Zero-shot, few-shot ve chain-of-thought gibi istem tasarımlarını ayırt ederek etkili promptlar geliştirebileceksiniz LoRA, PEFT gibi parameter-efficient tekniklerle ince ayar yaparak modelleri hızlı ve verimli şekilde adapte edebileceksiniz RAG (retrieval-augmented generation) yöntemlerini ve vektör veritabanlarını projelerinize entegre edebileceksiniz BERTScore, ROUGE-L gibi değerlendirme metriklerini kullanarak LLM çıktılarının kalitesini nesnel biçimde ölçebileceksiniz Prompt tabanlı saldırıları ve halüsinasyon gibi güvenlik açıklarını fark ederek etik ve güvenli çözümler üretebileceksiniz Python, Hugging Face Transformers, FAISS ve LangChain gibi güncel araçlarla üretime hazır çözümler oluşturabileceksiniz