Büyük Dil Modelleri
5 akademik çalışmanın Türkçe incelemesi; ağırlıklı alanları Mühendislik ve Teknoloji, Sağlık Bilimleri. Çalışmaları soru, yöntem ve bulgu düzeyinde karşılaştırmak için aşağıdaki literatür matrisini okuyabilirsin.
5 inceleme2023–2026 yayın yılları2 bilim alanı
Bu konudaki sorular
Her kutu bir incelemeye gider; kısa cevap ve fosforlu bulgu cümlesi makale sayfasının en üstündedir.
Yapay zeka ilaç yönetiminde güvenli şekilde nasıl kullanılabilir?Karma yöntem · 2026Büyük dil modelleri neden önemli bir konu?Derleme · 2026Üretken yapay zeka modelleri kod yazımında ne kadar güvenilir ve performanslı?Nicel araştırma · 2025Yapay zekâ diş hekimliğinde teşhise nasıl destek olur?Derleme · 2025ChatGPT USMLE tıp sınav sorularını doğru cevaplayabilir mi?Nicel araştırma · 2023
Literatür matrisi
Çalışmalar yayın yılına göre yeniden eskiye sıralıdır; bulgu cümleleri yalnızca ilgili çalışmanın kendi bulgusunu aktarır.
| Çalışma | Tür | Örneklem | Bulgu | APA 7 |
|---|---|---|---|---|
| Üretken Yapay Zekanın İlaç Yönetimi Görevlerinde Kullanım Bağlamı Değerlendirme Çerçevesi2026 · K. Henry ve 7 yazar | Karma yöntem | Toplumda gelişen (n=17), hastanede gelişen (n=19) ve ventilatörle ilişkili (n=14) zatürre tiplerini kapsayan toplam 50… | Geliştirilen değerlendirme çerçevesi, hastadan veri toplama, analiz etme ve rejim tasarlama becerilerini içermektedir. Güvenlik, doğruk, eksiksizlik ve tercih boyutlarında beşli ölçek kullanılırken halüsinasyon ve ciddi zarar riski barındıran durumlar otomatik başarısızlık kriteri olarak tanımlanmıştır. | Henry, K., Blotske, K., Smith, B., Li, T., Gao, Y., Zhao, X., Liu, T., Sikora, A. (2026). Proposed Context-of-Use Evaluation Framework for Medication Management Tasks Completed by Generative Artificial Intelligence. . https://doi.org/10.64898/2026.06.26.26356706 |
| Büyük Dil Modelleri Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme: Gelişim, Teknikler ve Gelecek Yönelimleri2026 · Wayne Xin Zhao ve 20 yazar | Derleme | GPT serisi, PaLM, LLaMA ve Chinchilla gibi önde gelen büyük dil modelleri ve bunlara ait teknik dokümantasyonlar. | Ölçekleme yasaları, model performansının parametre sayısı, veri boyutu ve hesaplama bütçesiyle güç yasası ilişkisini açıklar. Kaplan ve Hoffmann yaklaşımları hesaplama bütçesinin optimal dağılımına yönelik farklı katsayılar sunar. | Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J., Tang, T., Dong, Z., Hou, Y., Zhang, B., Min, Y., Zhang, J., Liu, P., Wang, X., Du, Y., Chen, Y., Chen, Y., Chen, Z., Jiang, J., Ren, R., Li, Y., Tang, X., … Wen, J. (2026). A Survey of Large Language Models. Frontiers of Computer Science, 20(12). https://doi.org/10.1007/s11704-026-60308-3 |
| Yazılım Geliştirmede Üretken Yapay Zeka Modellerinin Performans ve Güvenilirliği: C# Tabanlı Bir Analiz2025 · Abdulkadir Şeker ve Halil Kaynarpınar | Nicel araştırma | 10 adet temel algoritma problemi ve 10 adet nesne yönelimli programlama (OOP) probleminden oluşan toplam 20 C# kodlama… | Temel algoritma problemlerinde ChatGPT %96 başarı oranıyla uç durumlara karşı en yüksek uyum ve hata toleransı sergilerken; Gemini %94, Copilot %86 ve Claude %82 başarı oranına ulaşmıştır. | Şeker, A., Kaynarpınar, H. (2025). The Performance and Reliability of Generative AI Models in Software Development: A C# Based Analysis. . https://doi.org/10.51354/mjen.1784716 |
| Yapay Zeka ile Diş Hekimliği Teşhislerinin Dönüştürülmesi: Hasta Bakımı için ChatGPT ve Büyük Dil Modellerinin Gelişmiş Entegrasyonu2025 · Masoumeh Farhadi Nia ve 2 yazar | Derleme | — | Yapay sınır ağlarının diş hekimliğinde ve özellikle endodontik teşhislerde kullanımı hızla artmakta olup, bu ağların teşhis doğruluğu deneyimli diş hekimleriyle eşdeğer düzeylere ulaşmıştır. | Nia, M. F., Ahmadi, M., Irankhah, E. (2025). Transforming dental diagnostics with artificial intelligence: advanced integration of ChatGPT and large language models for patient care. Frontiers in Dental Medicine, 5. https://doi.org/10.3389/fdmed.2024.1456208 |
| ChatGPT'nin USMLE Sınavındaki Performansı: Büyük Dil Modelleri Kullanılarak Yapay Zekâ Destekli Tıp Eğitimi Potansiyeli2023 · Tiffany H. Kung ve 10 yazar | Nicel araştırma | Görsel öge (grafik, resim vb.) içeren sorular elendikten sonra kalan 350 adet USMLE soru ögesidir (Step 1: 119, Step… | ChatGPT alana özgü ek bir eğitim veya yönlendirme almamasına rağmen tüm USMLE sınav seviyelerinde %60 civarındaki baraj puanına yakın veya barajın üzerinde bir doğruluk performansı sergilemiştir. | Kung, T. H., Cheatham, M., Medenilla, A., Sillos, C., Leon, L. D., Elepaño, C., Madriaga, M., Aggabao, R., Diaz-Candido, G., Maningo, J., Tseng, V. (2023). Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digital Health, 2(2), e0000198-e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198 |