{"id":4244,"date":"2026-05-13T16:39:40","date_gmt":"2026-05-13T13:39:40","guid":{"rendered":"https:\/\/utaisoft.co\/?p=4244"},"modified":"2026-05-13T16:46:50","modified_gmt":"2026-05-13T13:46:50","slug":"buyuk-dil-modelleri-nasil-calisir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/buyuk-dil-modelleri-nasil-calisir\/","title":{"rendered":"GPT-3 ve Benzeri B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Kapsaml\u0131 rehber"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Son birka\u00e7 y\u0131ld\u0131r hayat\u0131m\u0131za giren ChatGPT, Gemini ve benzeri yapay zeka ara\u00e7lar\u0131, teknolojiyle olan ili\u015fkimizi k\u00f6kten de\u011fi\u015ftirdi. Karma\u015f\u0131k bir soruyu saniyeler i\u00e7inde yan\u0131tlayan, bir \u015fiir yazan, kod \u00fcreten veya bir metni \u00f6zetleyen bu sistemlerin arkas\u0131ndaki &#8220;sihir&#8221;, pek \u00e7ok ki\u015fi i\u00e7in bir merak konusu. Bu sihrin ad\u0131 B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (Large Language Models &#8211; LLM). Peki, sadece metin verisiyle beslenen bu sistemler, nas\u0131l oluyor da insan benzeri, tutarl\u0131 ve anlaml\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebiliyor? Bu s\u00fcre\u00e7, basit bir ezberlemeden \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131, karma\u015f\u0131k matematiksel mimarileri ve trilyonlarca kelime \u00fczerinden yap\u0131lan yo\u011fun bir \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini i\u00e7erir. Bu kapsaml\u0131 rehberde, GPT-3 gibi modellerin temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131ndan ba\u015flayarak, \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerine, i\u00e7 mekanizmalar\u0131na ve onlar\u0131 bu kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc k\u0131lan teknolojilere derinlemesine bir yolculuk yapaca\u011f\u0131z.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">B\u00fcy\u00fck Dil Modeli (LLM) Nedir? Temelden Ba\u015flayal\u0131m<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En temel d\u00fczeyde bir LLM, son derece geli\u015fmi\u015f bir &#8220;sonraki kelimeyi tahmin etme&#8221; makinesidir. Ancak bu tan\u0131m, i\u015fin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 basite indirger. Bir metin dizisi verildi\u011finde (&#8220;\u0130stanbul, T\u00fcrkiye&#8217;nin en kalabal\u0131k&#8230;&#8221;), modelin g\u00f6revi, istatistiksel olarak en olas\u0131 sonraki kelimenin (&#8220;\u015fehridir&#8221;) ne oldu\u011funu tahmin etmektir. Bunu, birbiri ard\u0131na defalarca yaparak, tutarl\u0131 paragraflar, makaleler ve hatta kitaplar olu\u015fturabilir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Onlar\u0131 \u00f6nceki nesil dil modellerinden ay\u0131ran temel fark, ba\u011flam\u0131 anlama yetenekleridir. Eski sistemler birka\u00e7 kelimelik k\u0131sa ba\u011flamlar\u0131 hat\u0131rlayabilirken, GPT-3 gibi modern, binlerce kelime \u00f6ncesindeki bir detay\u0131 hat\u0131rlayarak metnin genel anlam b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc koruyabilir. Bu yetenek, onlar\u0131n sadece dilbilgisini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kavramlar aras\u0131 ili\u015fkileri, \u00fcslubu ve hatta bir miktar mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctmeyi de \u00f6\u011frenmelerini sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Her \u015eeyin Ba\u015flang\u0131c\u0131: Devasa Veri K\u00fcmeleri ve \u00d6n E\u011fitim (Pre-training)<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bir LLM&#8217;nin zekas\u0131 ve yetenekleri, beslendi\u011fi verinin kalitesi ve b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r. Bu modeller, kelimenin tam anlam\u0131yla internetin b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131yla e\u011fitilir. Bu veri k\u00fcmeleri \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Common Crawl: \u0130nternetten toplanan milyarlarca web sayfas\u0131n\u0131 i\u00e7eren devasa bir ar\u015fiv.<\/li>\n\n\n\n<li>Wikipedia: Neredeyse t\u00fcm dillerdeki yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ansiklopedik bilgi.<\/li>\n\n\n\n<li>Kitaplar: Dijitalle\u015ftirilmi\u015f on binlerce kitap (Google Books gibi kaynaklardan).<\/li>\n\n\n\n<li>GitHub: Milyonlarca a\u00e7\u0131k kaynak kod deposu.<\/li>\n\n\n\n<li>Akademik Makaleler ve Haber Ar\u015fivleri: Belirli konularda derinlemesine bilgi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bu s\u00fcre\u00e7 &#8220;\u00d6n E\u011fitim&#8221; (Pre-training) olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r. Model, bu trilyonlarca kelimelik veri setini analiz ederek insan dilinin istatistiksel yap\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenir. Amac\u0131, belirli bir g\u00f6revi \u00e7\u00f6zmek de\u011fil, dili genel olarak anlamakt\u0131r. Bu a\u015famada model; dilbilgisi kurallar\u0131n\u0131, farkl\u0131 dillerdeki kelimelerin anlamlar\u0131n\u0131, tarihi olaylar\u0131, bilimsel ger\u00e7ekleri, farkl\u0131 yaz\u0131 \u00fcsluplar\u0131n\u0131 ve hatta kodlama dillerinin sentaks\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Sihrin Ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi Yer: Transformer Mimarisi<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri&#8217;ndeki devrimin arkas\u0131ndaki en \u00f6nemli teknolojik at\u0131l\u0131m, 2017&#8217;de Google ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan yay\u0131nlanan &#8220;Attention Is All You Need&#8221; ba\u015fl\u0131kl\u0131 makale ile tan\u0131t\u0131lan Transformer mimarisidir. Bu mimari, dil modellerinin ba\u011flam\u0131 anlama \u015feklini k\u00f6kten de\u011fi\u015ftirmi\u015ftir. Transformer&#8217;\u0131n temel bile\u015fenlerini ad\u0131m ad\u0131m inceleyelim:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ad\u0131m 1: Tokenizasyon (Metni Say\u0131lara B\u00f6lmek)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bilgisayarlar kelimeleri do\u011frudan anlayamazlar; say\u0131larla \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. Tokenizasyon, bir metni modelin i\u015fleyebilece\u011fi daha k\u00fc\u00e7\u00fck birimlere (token&#8217;lara) ay\u0131rma i\u015flemidir. Bu token&#8217;lar genellikle kelimeler veya kelime par\u00e7ac\u0131klar\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, &#8220;anla\u015f\u0131lmazl\u0131k&#8221; kelimesi &#8220;anla\u015f-&#8220;, &#8220;\u0131lmaz-&#8220;, &#8220;l\u0131k&#8221; gibi daha temel token&#8217;lara b\u00f6l\u00fcnebilir. Bu, modelin daha \u00f6nce hi\u00e7 g\u00f6rmedi\u011fi kelimeleri bile anlamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ad\u0131m 2: Vekt\u00f6r Temsilleri (Embeddings) &#8211; Kelimelerin Anlam\u0131n\u0131 Kodlamak<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Her bir token, y\u00fczlerce veya binlerce say\u0131dan olu\u015fan bir vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu vekt\u00f6rler rastgele de\u011fildir; kelimenin veya token&#8217;\u0131n anlamsal konumunu \u00e7ok boyutlu bir uzayda temsil ederler. \u00d6rne\u011fin, &#8220;kral&#8221; ve &#8220;krali\u00e7e&#8221; vekt\u00f6rleri bu uzayda birbirine yak\u0131nken, &#8220;elma&#8221; ve &#8220;araba&#8221; vekt\u00f6rleri uzak olacakt\u0131r. Bu anlamsal ili\u015fki, me\u015fhur &#8220;Kral &#8211; Erkek + Kad\u0131n = Krali\u00e7e&#8221; denklemiyle pop\u00fclerle\u015fmi\u015ftir. Embeddings, modelin kelimeler aras\u0131ndaki ince anlam farklar\u0131n\u0131 kavramas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ad\u0131m 3: Konumsal Kodlama (Positional Encoding)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Transformer mimarisi, kelimeleri ayn\u0131 anda i\u015fler. Bu, h\u0131z\u0131 art\u0131rsa da kelimelerin c\u00fcmledeki s\u0131ras\u0131n\u0131n kaybolmas\u0131na neden olur. &#8220;Kedi k\u00f6pe\u011fi kovalad\u0131&#8221; ile &#8220;K\u00f6pek kediyi kovalad\u0131&#8221; c\u00fcmleleri ayn\u0131 kelimelerden olu\u015fur ama anlamlar\u0131 tamamen farkl\u0131d\u0131r. Konumsal kodlama, her bir token&#8217;\u0131n vekt\u00f6r\u00fcne, kelimenin c\u00fcmledeki konumunu belirten matematiksel bir bilgi ekler. Bu sayede model, kelime s\u0131ras\u0131n\u0131n \u00f6nemini anlar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ad\u0131m 4: Dikkat Mekanizmas\u0131 (Self-Attention) &#8211; Ba\u011flam\u0131n G\u00fcc\u00fc<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u0130\u015fte Transformer&#8217;\u0131n kalbi buras\u0131d\u0131r. Dikkat mekanizmas\u0131, modelin bir c\u00fcmledeki her kelimenin di\u011fer t\u00fcm kelimelerle olan ili\u015fkisini ve \u00f6nemini hesaplamas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, \u015fu c\u00fcmleyi ele alal\u0131m:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&gt; &#8220;Bankac\u0131 nehrin kenar\u0131ndaki banka oturdu ve c\u00fczdan\u0131n\u0131 \u00e7\u0131kard\u0131.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bu c\u00fcmlede iki adet &#8220;banka&#8221; kelimesi ge\u00e7er. Eski modeller bu kelimeleri ay\u0131rt etmekte zorlan\u0131rd\u0131. Ancak dikkat mekanizmas\u0131 sayesinde model, ilk &#8220;banka&#8221; kelimesinin &#8220;bankac\u0131&#8221; ve &#8220;c\u00fczdan&#8221; ile, ikinci &#8220;banka&#8221; kelimesinin ise &#8220;nehir kenar\u0131&#8221; ve &#8220;oturdu&#8221; ile daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ili\u015fkisi oldu\u011funu anlar. Her kelime i\u00e7in bir &#8220;dikkat skoru&#8221; hesaplayarak, c\u00fcmlenin ba\u011flam\u0131na en uygun anlam\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131r ve bu sayede do\u011fru kelime tahminleri yapar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00d6\u011frenme S\u00fcrecinin \u0130kinci Perdesi: \u0130nce Ayar (Fine-Tuning) ve RLHF<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00d6n e\u011fitimden ge\u00e7en model, devasa bir genel bilgiye sahiptir ancak hen\u00fcz belirli g\u00f6revler i\u00e7in optimize edilmemi\u015ftir. Onu daha faydal\u0131 ve g\u00fcvenli bir araca d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in ek ad\u0131mlar gerekir.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u0130nce Ayar (Fine-Tuning): Belirli G\u00f6revlere Odaklanma<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u0130nce ayar, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modelin daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve \u00f6zel bir veri seti \u00fczerinde ek olarak e\u011fitilmesi s\u00fcrecidir. \u00d6rne\u011fin, bir LLM&#8217;yi t\u0131bbi makalelerle ince ayar yaparak medikal sorular\u0131 daha do\u011fru yan\u0131tlayan bir uzman haline getirebilirsiniz. Veya m\u00fc\u015fteri hizmetleri diyaloglar\u0131 ile e\u011fiterek bir chatbot&#8217;a d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">RLHF (\u0130nsan Geri Bildiriminden G\u00fc\u00e7lendirmeli \u00d6\u011frenme)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ChatGPT&#8217;nin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n arkas\u0131ndaki en \u00f6nemli tekniklerden biri RLHF&#8217;dir (Reinforcement Learning from Human Feedback). Bu \u00fc\u00e7 a\u015famal\u0131 bir s\u00fcre\u00e7tir:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Denetimli \u0130nce Ayar: Bir grup insan uzman, \u00e7e\u015fitli istemlere (prompt&#8217;lara) y\u00fcksek kaliteli yan\u0131tlar yazar. Model, bu &#8220;do\u011fru cevaplar&#8221; \u00fczerinden e\u011fitilerek nas\u0131l bir diyalog kurmas\u0131 gerekti\u011fini \u00f6\u011frenir.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00d6d\u00fcl Modeli E\u011fitimi: Model, ayn\u0131 istem i\u00e7in birden fazla yan\u0131t \u00fcretir. \u0130nsanlar bu yan\u0131tlar\u0131 kalitelerine g\u00f6re (en iyiden en k\u00f6t\u00fcye) s\u0131ralar. Bu s\u0131ralama verisi kullan\u0131larak, hangi cevab\u0131n &#8220;daha iyi&#8221; oldu\u011funu tahmin edebilen ayr\u0131 bir &#8220;\u00f6d\u00fcl modeli&#8221; e\u011fitilir.<\/li>\n\n\n\n<li>G\u00fc\u00e7lendirmeli \u00d6\u011frenme: LLM, yeni istemlere yan\u0131tlar \u00fcretir. \u00dcretti\u011fi her yan\u0131t, \u00f6d\u00fcl modeli taraf\u0131ndan bir puan al\u0131r. Model, bu \u00f6d\u00fcl puan\u0131n\u0131 en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karacak \u015fekilde kendi parametrelerini s\u00fcrekli olarak g\u00fcnceller. Bu s\u00fcre\u00e7, modelin zamanla daha yard\u0131msever, do\u011fru ve zarars\u0131z yan\u0131tlar vermeye &#8220;te\u015fvik edilmesini&#8221; sa\u011flar.<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin S\u0131n\u0131rlar\u0131 ve Etik Boyutlar\u0131<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bu modeller ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc olsalar da kusursuz de\u011fillerdir. \u00d6nemli s\u0131n\u0131rlamalara ve etik zorluklara sahiptirler:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Hal\u00fcsinasyon (Hallucination): Modeller, bilmedikleri veya emin olmad\u0131klar\u0131 konularda tamamen yanl\u0131\u015f ve uydurma bilgiler \u00fcretebilirler. Bunu yaparken de son derece kendinden emin bir dil kullanabilirler.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00d6nyarg\u0131 (Bias): E\u011fitim verileri internetten topland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, toplumda var olan \u0131rksal, cinsel ve k\u00fclt\u00fcrel \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 \u00f6\u011frenir ve kendi \u00fcrettikleri metinlere yans\u0131tabilirler.<\/li>\n\n\n\n<li>Bilgi Kesim Tarihi (Knowledge Cutoff): Bir modelin bilgisi, e\u011fitim verisinin topland\u0131\u011f\u0131 son tarihle s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r. Bu tarihten sonraki olaylar hakk\u0131nda bilgi sahibi de\u011fildir.<\/li>\n\n\n\n<li>Y\u00fcksek Maliyet: Bu modelleri e\u011fitmek ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, devasa sunucu altyap\u0131lar\u0131 ve muazzam miktarda enerji gerektirir, bu da ciddi \u00e7evresel ve finansal maliyetler do\u011furur.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">GPT-3 ile ChatGPT ayn\u0131 \u015fey midir?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hay\u0131r, tam olarak de\u011fil. GPT-3, OpenAI taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen temel **B\u00fcy\u00fck Dil Modeli**&#8217;nin ad\u0131d\u0131r. ChatGPT ise, GPT-3.5 veya GPT-4 gibi temel modellerin \u00fczerine, \u00f6zellikle diyalog kurmas\u0131 i\u00e7in RLHF tekni\u011fi ile ince ayar yap\u0131lm\u0131\u015f son kullan\u0131c\u0131ya y\u00f6nelik bir uygulamad\u0131r.<br>Bu modeller ger\u00e7ekten &#8220;d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor&#8221; veya &#8220;anl\u0131yor&#8221; mu?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bu modeller ger\u00e7ekten &#8220;d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor&#8221; veya &#8220;anl\u0131yor&#8221; mu?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bu felsefi bir tart\u0131\u015fma konusudur. Teknik olarak, bu modeller d\u00fc\u015f\u00fcnmez veya bilin\u00e7li bir anlay\u0131\u015fa sahip de\u011fildir. Yapt\u0131klar\u0131 \u015fey, devasa veri setlerindeki kal\u0131plar\u0131 tan\u0131yarak bir sonraki en olas\u0131 kelimeyi tahmin etmektir. Ancak bu s\u00fcre\u00e7 o kadar karma\u015f\u0131k ve katmanl\u0131d\u0131r ki, ortaya \u00e7\u0131kan sonu\u00e7lar insan anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fcncesini taklit eder.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herkes kendi b\u00fcy\u00fck dil modelini e\u011fitebilir mi?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u0131f\u0131rdan bir LLM e\u011fitmek, milyonlarca dolarl\u0131k donan\u0131m maliyeti ve uzmanl\u0131k gerektirdi\u011fi i\u00e7in sadece b\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri veya ara\u015ft\u0131rma kurumlar\u0131 i\u00e7in m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Ancak, mevcut a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 modelleri (Llama, Mistral gibi) al\u0131p kendi verilerinizle &#8220;ince ayar&#8221; yapmak, daha eri\u015filebilir bir se\u00e7enektir.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Son birka\u00e7 y\u0131ld\u0131r hayat\u0131m\u0131za giren ChatGPT, Gemini ve benzeri yapay zeka ara\u00e7lar\u0131, teknolojiyle olan ili\u015fkimizi k\u00f6kten de\u011fi\u015ftirdi. Karma\u015f\u0131k bir soruyu saniyeler i\u00e7inde yan\u0131tlayan, bir \u015fiir yazan, kod \u00fcreten veya bir metni \u00f6zetleyen bu sistemlerin arkas\u0131ndaki &#8220;sihir&#8221;, pek \u00e7ok ki\u015fi i\u00e7in bir merak konusu. Bu sihrin ad\u0131 B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (Large Language Models &#8211; LLM). Peki, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4247,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4244","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-genel"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4244","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4244"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4244\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4246,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4244\/revisions\/4246"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4247"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4244"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4244"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/utaisoft.co\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4244"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}