---
title: "Sıfırdan Akıl Yürütme Modelleri İnşa Etmek: Sebastian Raschka'nın Tam Kapsamlı Video Kursu"
url: https://blog.edumints.com/sifirdan-akil-yurutme-modelleri-insa-etmek-sebastian-raschka-nin-tam
category: "LLM"
date: 2026-10-27T08:07:27.967Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "Hacker News"
source_url: https://magazine.sebastianraschka.com/p/building-reasoning-models
---

# Sıfırdan Akıl Yürütme Modelleri İnşa Etmek: Sebastian Raschka'nın Tam Kapsamlı Video Kursu

## Sıfırdan Akıl Yürütme Modelleri İnşa Etmek: Tam Kapsamlı Video Kursu

Dr. Sebastian Raschka tarafından hazırlanan bu yeni eğitim serisi, **Python** ve **PyTorch** kullanarak değerlendirme (evaluation), çıkarım zamanı ölçeklendirme (inference-time scaling), pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve damıtma (distillation) konularını kapsayan **sekiz video ve 11 saatten fazla kodlama** içeriği sunuyor.

Son iki yılda *Ahead of AI* üzerinde akıl yürütme modelleri (reasoning models) ve güncel büyük dil modellerinde (LLM) akıl yürütme çabası seviyelerini kontrol etme mekanizmaları üzerine pek çok çalışma paylaşıldı. Günümüzde akıl yürütme modelleri her zamankinden daha kritik bir konumda; mevcut nesil LLM'lerin neredeyse tamamı ya doğrudan bir akıl yürütme modeli olarak çalışıyor ya da özel bir akıl yürütme modu sunuyor.

Sistemlerin gerçekte nasıl çalıştığını anlamanın ve öğrenmenin en etkili yolu, onları sıfırdan kodlamaktır. *Build a Reasoning Model (From Scratch)* kitabının devamı niteliğinde kaydedilen bu 11 saatlik video serisinde, önceden eğitilmiş (pre-trained) bir LLM ile yola çıkılıyor ve onu değerlendirip geliştirmek için gereken yöntemler adım adım uygulanıyor. Geçen yılki *Coding LLMs from the Ground Up* kursunun devamı niteliğinde olsa da, önceki kursu tamamlamadan da bu seriyi bağımsız olarak takip edebilirsiniz.

**Geliştiriciler İçin Pratik Çıkarımlar:**
- **Derinlemesine Anlayış:** Hazır kütüphaneleri soyut birer kara kutu gibi kullanmak yerine PyTorch ile temel mekanizmaları sıfırdan yazmak, model davranışlarını ve darboğazları analiz etme yeteneğinizi üst seviyeye taşır.
- **Modern Tekniklere Hakimiyet:** Çıkarım zamanı ölçeklendirme ve model damıtma gibi teknikleri bizzat kodlamak, üretim ortamında maliyet ve performans dengesini optimize etmenize doğrudan katkı sağlar.

## LLM'ler, Akıl Yürütme Modelleri ve Ajanlar Nasıl Birbirine Bağlanır?

Akıl yürütme modellerinin günümüzün yapay zeka ajanlarıyla (AI agents) nasıl bir ilişki içinde olduğu sıkça sorulan bir sorudur. 

Bir **akıl yürütme modeli**, geleneksel bir LLM'in yükseltilmiş bir versiyonudur. Daha zorlu problemleri çözebilmesi için doğrulanabilir ödüllerle pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning with verifiable rewards) ve isteğe bağlı çıkarım ölçeklendirme teknikleri kullanılarak ek eğitim sonrası (post-training) süreçlerden geçirilir. Klasik olarak matematik ve kodlama için geliştirilseler de, bu yetenekler diğer problem alanlarına da genellenebilir.

Bir akıl yürütme modeli, bir **ajan donanımı (agent harness)** içinde **"motor"** görevi görür. Ajan donanımı; daha büyük kodlama görevleri, seyahat rezervasyonları veya kişisel asistan görevleri gibi karmaşık problemleri çözmek için LLM veya akıl yürütme modelinin etrafına inşa edilen yazılım ve araç çerçevesidir. Bu donanımın temel görevi, gelişmiş bağlam yönetimi (context management) sağlamak ve modele araç erişimi (tool access) sunmaktır.

*Şekil 1: Geleneksel LLM'ler, akıl yürütme modelleri ve ajan donanımları için motor analojisi.*

Bu analojide model **motor** iken, ajan donanımı onu basit bir sohbet robotu arayüzünün ötesinde çeşitli görevler için kullanmamızı sağlayan **makine aksamıdır**. Bir ajan geleneksel bir LLM de kullanabilir; ancak çok daha yetenekli oldukları ve değişken akıl yürütme çabası ayarları sundukları için akıl yürütme modelleri çok daha tipik bir tercihtir. Özetle; "motor" görevi gören akıl yürütme modelleri, modern LLM ajanlarını anlamanın ve geliştirmenin en kritik parçası olmaya devam etmektedir.

Yukarıda gösterilen bu konulara eşlik eden kaynaklar şunlardır:
- *Build a Large Language Model (From Scratch)* kitabı ve videoları

**Mimariler İçin Pratik Çıkarımlar:**
- **Modüler Tasarım:** Ajan geliştirirken modelin (motor) kapasitesi ile çevresindeki yazılım çerçevesinin (ajan donanımı) sorumluluklarını net bir şekilde ayırın.
- **Doğru Model Seçimi:** Karmaşık kodlama ve çok adımlı araç kullanımı gerektiren ajan mimarilerinde, standart modeller yerine akıl yürütme modellerini tercih ederek hata payını düşürün.

**İlgili Platform Modülleri:** İleri Akıl Yürütme Teknikleri, Modeller: Hangisi, Ne Zaman?, Tool Calling ve Multi-Step Agent'lar

---

**Kaynak:** Hacker News (https://magazine.sebastianraschka.com/p/building-reasoning-models)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/sifirdan-akil-yurutme-modelleri-insa-etmek-sebastian-raschka-nin-tam