# Fine-tuning nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-06-03

Hazır bir yapay zeka modelini belirli bir görev veya uzmanlık alanı için özel olarak eğitme sürecidir.

## Tanım
Fine-tuning, genel amaçlı eğitilmiş bir yapay zekanın belirli bir üslubu, uzmanlık alanını veya görevi daha iyi yapması için küçük bir veri setiyle tekrar eğitilmesidir. Bu süreç modelin genel yeteneklerini korurken, onu özel bir konuda uzmanlaştırır.

## Bir benzetmeyle
Şöyle düşünün: Genel tıp eğitimi almış bir doktorun, belirli bir süre uzmanlık eğitimi alarak cerrah veya kardiyolog olması gibidir.

## Nasıl çalışır?
Öncelikle temel bir model seçilir ve bu modele özel bir veri seti gösterilir. Model bu veriler üzerinde hafif bir eğitimden geçerek kendi içindeki bağlantıları yeni hedefine göre ayarlar.

## Nerede kullanılır?
Hukuki metin yazımı, tıbbi teşhis desteği veya şirketinizin özel yazışma dilini taklit etmek gibi çok spesifik alanlarda kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
RAG ile sık karıştırılır; RAG dışarıdan bilgi getirir, fine-tuning ise modelin davranışını veya uzmanlığını kalıcı olarak değiştirir.

## Sıkça sorulanlar

**Fine-tuning yapmak çok mu pahalı?**  
Eskisine göre çok daha erişilebilir hale geldi, ancak yine de ciddi bir işlem gücü ve kaliteli veri seti gerektirir.

**Modeli her gün fine-tuning yapmalı mıyım?**  
Hayır, fine-tuning kalıcı bir süreçtir; güncel bilgiler için RAG kullanmak çok daha mantıklıdır.

## İlgili terimler
- [Foundation Model](/dictionary/foundation-model/)
- [LLM](/dictionary/llm/)
- [RLHF](/dictionary/rlhf/)
- [Distillation](/dictionary/distillation/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/fine-tuning/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.