LLM mi, Kural Tabanlı mı?
Büyük dil modelleri esnek ama öngörülemez; kurallar şeffaf ama katı. FinAI ikisini birleştirir.
Bu derste öğrenecekleriniz
- Kurallar şeffaf ama katı; LLM esnek ama öngörülemez.
- FinAI ikisini değiştirilebilir arayüzle birleştirir.
- Her iki yol da aynı doğrulama/filtreden geçer.
- Hata halinde LLM, kural tabanlıya zarif şekilde düşer.
İki yaklaşımın doğası
- Kural tabanlı: Açık, denetlenebilir, tekrarlanabilir. Aynı girdi her zaman aynı çıktıyı verir. Ama insanın önceden düşündüğüyle sınırlıdır.
- LLM tabanlı: Esnek, bağlamı yorumlayabilir, dile dökebilir. Ama öngörülemez olabilir, "halüsinasyon" üretebilir ve aynı girdiye farklı yanıt verebilir.
FinAI'ın tasarımı
FinAI bir arayüz (interface) ile bu ikisini değiştirilebilir kılar (SignalReasoner). API anahtarı varsa Gemini tabanlı muhakeme devreye girer; yoksa deterministik kural tabanlı muhakemeye düşer. İkisi de aynı çekişmeli doğrulama ve kural-filtreden geçer.
Kritik ilke: degrade et, çökme
Gemini katmanı herhangi bir çağrıda başarısız olursa, sistem sessizce kural tabanlı muhakemeye geri döner. Böylece uygulama tamamen çevrimdışı bile çalışır, testler kararlı kalır ve kullanıcı asla boşlukta kalmaz.
Yapay zeka burada bir "sihirli kâhin" değil, denetlenen bir muhakeme katmanıdır.
- LLM
- Büyük dil modeli; metni anlayıp üretebilen yapay zeka türü.
- Halüsinasyon
- Modelin gerçek olmayan bilgiyi kendinden emin biçimde üretmesi.
- Zarif bozulma (graceful degradation)
- Bir bileşen başarısız olduğunda sistemin çökmeden daha basit moda geçmesi.
Hızlı sınav
Anladığını test et — yanlış cevap yok, sadece öğrenme.
.
Yatırım tavsiyesi değildir. Burada sunulan bilgiler genel niteliktedir ve yatırım danışmanlığı kapsamında değildir. Geçmiş performans gelecekteki getiriyi garanti etmez. Yatırım kararları kişisel risk profilinize göre kendi sorumluluğunuzdadır.