How I use LLMs
Neden izlemeli?
Andrej Karpathy’nin LLM ekosistemindeki pratik yaklaşımlarını anlattığı bir rehber; kişisel iş akışlarında LLM’leri nasıl kullandığını örneklerle gösterir. LLM’leri günlük iş akışına entegre etmek, prompt mühendisliği ve araç zincirleri hakkında fikir edinmek isteyen mühendisler ve araştırmacılar izlemeli.
Video özeti
Bu video Andrej Karpathy’nin LLM ekosistemini pratik örneklerle anlattığı rehber niteliğinde; ChatGPT’nin iç işleyişinden başlayarak temel LLM etkileşim örnekleri, model seçimi, fiyatlandırma farkları ve “thinking models” kavramına kadar uzanıyor. Araç kullanımları kısmında internet arama, derin araştırma araçları, dosya yükleme ile bağlam ekleme, python interpreter entegrasyonu ve gelişmiş veri analizi (figür/plot üretimi) gibi pratik senaryolar gösteriliyor. Ayrıca Claude, Cursor, notebook araçları, ses/görüntü giriş-çıkış, video işleme ve model hafızası/custom GPTs gibi daha ileri özellikler ele alınarak günlük iş akışlarına nasıl entegre edileceği üzerinde duruluyor. LLM’leri günlük iş akışına entegre etmek, prompt mühendisliği ve araç zincirleri kurmak isteyen mühendisler, ürün yöneticileri ve araştırmacılar için uygundur; temel LLM kullanım bilgisi faydalıdır. İzleyici; hangi aracı ne zaman kullanacağı, dosya/çevresel bağlam eklemenin pratik yolları, Python ve diğer araçlarla entegrasyon örnekleri ve ileri LLM özelliklerinin uygulama senaryoları hakkında somut fikirler kazanacaktır.
Bölümler
- LLM ekosistemine giriş ve genel bakış
- ChatGPT iç işleyişi ve temel etkileşimler
- Temel LLM kullanım örnekleri
- Araç kullanımı: internet arama ve derin araştırma
- Dosya yükleme, bağlama doküman ekleme
- Python interpreter entegrasyonu ve ekosistem zorlukları
- Ses/giriş-çıkış ve gelişmiş ses modları
- Özet ve ileri kullanım notları
Öne çıkan fikirler
- LLM’ler sadece sohbet arayüzü değil; internet araması, kod çalıştırma, dosya bağlama gibi araçlarla birleşince iş akışlarında güçlü otomasyon sağlar.
- Kullanılacak modeli ve fiyat/performans katmanlarını bilmek, doğru maliyet-performans dengesi için önemlidir.
- Python interpreter ve özel araç entegrasyonları, LLM’leri gerçek dünyada daha güvenilir ve tekrarlanabilir hale getirir.
Özet ve bölüm başlıkları Opendart editörlüğünde hazırlanmıştır; videonun içeriği ve hakları kanal sahibine aittir.
Bu konuyu canlı derste, gerçek projelerle öğrenin → Vibe Coding ile YZ Destekli Web Geliştirme
Eğitmen eşliğinde, canlı online veya sınıf içi; bireysel ve kurumsal seçenekler. Tüm eğitimler
