Türkiye'nin AI dünyasında daha güçlü bir yer alması için DEHA'yı geliştiriyoruz.
Biz DEHA ekibi olarak yapay zekanın sadece hazır modelleri bir arayüzde toplamakla sınırlı kalmaması gerektiğine inanıyoruz. Türkiye'nin AI yarışında geri kalmaması için Türkçe odaklı, özelleştirilebilir, ölçülebilir ve üretime alınabilir model teknolojileri geliştiriyoruz.
Neden yapıyoruz?
Çünkü Türkçe kullanıcılar ve Türkiye'deki kurumlar, kendi dilini, kültürünü, sektörünü ve çalışma biçimini anlayan AI sistemlerine ihtiyaç duyuyor. Bu ihtiyaç, yalnızca prompt yazarak değil; model eğitimi, router mimarisi, retrieval ve kalite ölçümü birlikte düşünülerek karşılanabilir.
Özelleştirilmiş Modeller
Her kullanım alanının aynı modele sıkıştırılamayacağını biliyoruz. DEHA, görev ve domain ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş model davranışı üretmeyi hedefler.
Detaylı incelePEFT ve Full Fine-Tuning
PEFT yöntemleriyle hızlı, verimli uyarlamalar; full fine-tuning ile daha derin davranış ve domain kazanımı üzerinde çalışıyoruz.
Detaylı inceleKendi Öz Modelimiz
Sadece dış model sağlayıcılarını bağlayan bir arayüz olmak istemiyoruz. Türkçe ve Türk dünyası için kendi çekirdek modelimizi geliştirmek uzun vadeli hedefimiz.
Detaylı inceleDEHA, modeli seçen değil; modeli ürüne dönüştüren katmanı kurar.
Kullanıcı için önemli olan model adı değil, doğru cevap, süreklilik, güvenilirlik ve iş akışına uyumdur. Bu yüzden DEHA'da model router, workspace hafızası, retrieval, kalite judge katmanı ve Türkçe eval raporları beraber çalışır.
Türkçeyi çeviri sonrası cevap gibi değil, doğal ve yerel bağlamıyla ele alan bir AI deneyimi.Çalışma alanını aç
Model router, fallback, judge ve kalite kontrol katmanlarıyla daha dayanıklı cevap üretimi.Çalışma alanını aç
Workspace hafızası, retrieval ve domain bilgisiyle kurumlara ve kullanıcılara göre derinleşebilen yapı.Çalışma alanını aç
Ses, görüntü, web, akademik arama ve chat akışını tek üründe birleştiren gerçek çalışma alanı.Çalışma alanını aç
Özgünlük, ölçüm ve üretim güvenilirliği aynı anda ele alınmalı.
PEFT ile belirli yetenekleri daha verimli kazandırırken, full fine-tuning ile modelin daha köklü davranış kazanmasını hedefliyoruz. Bu süreçte yalnızca iyi görünen cevaplara değil; tutarlılık, format takibi, domain bilgisi, Türkçe doğallığı ve gerçek kullanıcı akışlarına bakıyoruz.
Veriyi ve ihtiyacı anlıyoruz
Önce domain hedefini, cevap tarzını, güvenilirlik ihtiyacını ve kullanıcı senaryolarını ayrıştırıyoruz.
Model davranışını şekillendiriyoruz
System prompt, retrieval, PEFT, full fine-tuning ve router stratejilerini ayrı katmanlar olarak ele alıyoruz.
Kaliteyi ölçüp iyileştiriyoruz
Türkçe eval setleriyle özetleme, bağlam çözme, yaratıcılık, format takibi ve turn devamını düzenli test ediyoruz.
DEHA'yı neden almalılar?
Çünkü DEHA yalnızca sohbet ekranı değil; kurumların ve bireylerin Türkçe AI ihtiyaçlarını model, bilgi, hafıza ve kalite katmanlarıyla birlikte ele alan bir çalışma alanıdır. Hazır modellerden faydalanır, ama uzun vadede kendi öz modelini ve özelleştirilmiş model ailesini geliştirme hedefiyle ilerler.