Llama 3’ü Tek Komutla Eğitim: Nanollama, AI’da Devrim Mi?

Nanollama: AI Eğitimini Bir Saniyede Yeniden Tanımlıyor

2026’nın başlarında, yapay zekâ dünyası bir kez daha sarsıldı. Bu kez, bir geliştirici, Llama 3 mimarisini sıfırdan eğitebilen, hiçbir bağımlılık gerektirmeyen ve tek bir komutla GGUF formatına dönüştüren bir araç sundu. Adı Nanollama. Sadece bir komut: bash runs/lambda_train.sh --name mini. Bu, bir eğitim süreci değil, bir devrim.

Önceki yılların AI eğitim araçları, Hugging Face, PyTorch ve safetensors gibi karmaşık katmanlarla doluydu. Model eğitmek için bir veri bilimcisi, bir mühendis ve bir sunucu yöneticisi gerekiyordu. Nanollama, bu karmaşıklığı yok ediyor. Geliştirici, tamamen Go diliyle yazılmış bir ince inference motoru, doğrudan GGUF v3 çıktısı ve çoklu veri seti entegrasyonuyla, eğitim sürecini bir üniversite öğrencisine bile erişilebilir hale getirdi.

Nasıl Çalışıyor? Sıfırdan Eğitim, Tek Komutla

Nanollama, Llama 3 mimarisinin tüm temel bileşenlerini — RoPE, SwiGLU, RMSNorm ve GQA — doğrudan kodluyor. Bu, sadece bir kopyalama değil, bir yeniden inşa. Eğitim verileri olarak FineWeb-Edu, DCLM, kod ve matematik veri setleri kullanılıyor. Bu, SmolLM2’nin başarısını miras alarak, hem dil hem mantık hem de programlama becerilerini aynı anda geliştiren bir eğitim stratejisi.

En çarpıcı olan ise, GGUF çıktısının doğrudan üretilmesi. Diğer çözümler, önce Hugging Face formatında modeli kaydedip, sonra llama.cpp’e dönüştürüyor. Nanollama ise, eğitim sırasında doğrudan GGUF v3 dosyasını üretiyor. Bu, 30 dakikada bir model eğitip, hemen yerel cihazda çalıştırmak demek. Her adım, her veri akışı, her ağırlık güncellemesi — doğrudan GGUF uyumlu. Bu, AI’da ‘derin öğrenme’yi ‘hızlı dağıtım’a dönüştürüyor.

Persona Vektörü: Kişilikleri Yüklüyorsunuz, Modeli Değil

Nanollama’nın en yenilikçi özelliği, ‘persona injection’ sistemi. Geliştirici, bir temel modeli (base model) eğitip, ardından bir ‘kişilik’ modeli (örneğin, şakacı, akademik, yazar) daha eğitiyor. Ardından, bu iki modelin ağırlıklarını çıkarıyor. Sonuç? Bir persona vektörü. Bu vektör, herhangi bir Llama 3 uyumlu temel modele uygulanabiliyor. Yani, bir kişilik, bir modelin içine ‘yüklenebiliyor’.

Bu, AI dünyasında bir dönüm noktası. Daha önce, kişisel asistanlar için her modeli ayrı ayrı eğitmek gerekiyordu. Şimdi, bir kere eğitilmiş kişilik, binlerce temel modele uygulanabilir. Bu, şirketlerin özel asistanlarını çok daha ucuz ve hızlı üretmesini sağlıyor. Bir eğitimci, bir doktor, bir hukukçu — her biri kendi ‘kişiliğini’ bir vektörle ekleyebilir. Model değil, kimlik taşıyorsunuz.

Go Tabanlı Inference: 9 MB’lık Bir AI Motoru

Nanollama, sadece eğitimde değil, çıkarımda da farklı. Geliştirici, tamamen Go diliyle yazılmış, sıfır bağımlılıklı bir inference motoru oluşturdu. 9 MB’lık bir ikili dosya, GGUF dosyalarını doğrudan okuyor. llama.cpp gibi 200+ MB’lık bir kütüphane gerekmiyor. Bu, Raspberry Pi’ye, eski bir laptopa, hatta bir mobil cihazda AI çalıştırmak demek.

Önceki yıllarda, AI’ya erişim, GPU’ya ve büyük sunuculara bağlıydı. Nanollama, AI’yı ‘yakınlaştırıyor’. Bir öğrenci, bir öğretmen, bir küçük işletme — hepsi, bir tek komutla, birkaç dolarla, kendi cihazlarında bir Llama 3 modeli çalıştırabiliyor. Bu, AI’ın ‘kamusal mal’ haline gelmesi anlamına geliyor.

İlk 4 Model Zaten Eğitildi: Nano’dan Goldie’ye

Şu ana kadar, 46M (nano), 87M (micro), 175M (mini) ve 338M (small) boyutlarındaki modeller başarıyla eğitildi ve llama-cli ile doğrulandı. Goldie (1.1B) adlı multilinqual model şu anda eğitimde. 7B boyutuna kadar tüm yapılar destekleniyor. Bu, küçük modellerin bile etkili olabileceğini gösteriyor. Büyük modellerin tek çözüm olmadığını anlıyoruz.

Neden Bu Kadar Önemli?

Nanollama, yalnızca bir araç değil, bir felsefe. 2019’da nanoGPT, GPT-2 için ‘sıfırdan eğitim’i popülerleştirdi. Nanollama, 2026’da aynı şeyi Llama 3 için yapıyor. Ama bu kez, teknoloji çok daha olgun. Veri setleri daha zengin, mimari daha gelişmiş, dağıtım daha basit.

Şu anda, büyük şirketler, AI model eğitimi için milyarlar harcıyor. Nanollama, bu paradigmayı sorguluyor. Eğer bir 46M parametreli model, 30 dakikada ve 5 dolarla eğitilebiliyorsa, neden 7B parametreli modeli milyonlarla eğitmek gerekir? Bu, AI’da ‘büyüklük’ değil, ‘akıllılık’ öne çıkıyor.

Yakında, bir öğrenci, bir köy okulunda, Nanollama ile eğittiği bir modelle, öğrencilerine Türkçe dilbilgisi dersi verebilir. Bir çiftçi, kendi tarım verilerini eğitip, hava durumu tahmini yapacak bir modeli telefonunda çalıştırabilir. Nanollama, AI’ın elit bir teknolojiden, herkesin elindeki bir alet haline gelmesine yol açıyor.

Bu, bir yazılım güncellemesi değil. Bir kültür değişimi.