Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, büyük dil modelleri, RAG, yönetişim çerçeveleri, MLOps uygulamaları ve yapay zeka donanımı da dahil olmak üzere yapay zeka üzerine pratik bilgiler, araştırmalar ve kıyaslama verilerini keşfedin. Yapay zeka ortamını şekillendiren temel araçlar, uygulama stratejileri ve kurumsal kullanım örnekleri hakkında bilgi edinin.
Yapay Zeka Keşfedin
- LLMKıyaslama18 Eyl
Agentic IT: Yapay Zeka Ajanları Bir Benchmark Tasarlayabilir mi?
16 model'i text-to-SQL ve araç çağırma alanında bir benchmark tasarımında test ettik. Her model konu başına bir benchmark oluşturdu; toplam 32 gönderim oldu. Hiçbir gönderim tüm rubrik ölçütlerini geçemedi. Ajanlar testleri oluşturup çalıştırabildi ancak hiçbiri kendi puanlayıcısına ait hem boş-yanıt testini hem de doğru-yanıt testini gösteremedi. Text-to-SQL, sade bir dille yazılmış soruyu bir veritabanı sorgusuna…
- LLMKıyaslama17 Eyl
AIM Enterprise: Otonom Kurumsal Benchmark
Kuruluşlar düzenli görevleri için her gün LLM'ler kullanır. En maliyet etkin LLM'leri bulmak için, strateji, pazarlama, İK, satış ve operasyonları kapsayan 69 gerçek kurumsal görev kullandığımız etmen tabanlı bir kurumsal benchmark olan AIM Enterprise'ı tasarladık, İki hakem model, kontrolleri geçen her dosyayı puanladı. Bireysel puanların %32,7'sinde iki hakem ölçeğin dörtte birinden fazla farklılaştı ve bu…
- Yapay Zeka DonanımıKıyaslama17 Eyl
DGX Spark alternatifleri: RTX, Ryzen AI Halo ve Mac Studio
Yayınlanmış DGX Spark, RTX ve Ryzen AI Halo inference benchmark'larını karşılaştırıyoruz; prompt işleme, token üretimi ve daha uzun context'leri kapsıyor. Alternatifler arasında Framework Desktop, Mac Studio ve diğer üreticilerin GB10 sistemleri yer alıyor. Decode hızı, saniyede üretilen çıktı token sayısını ölçer. Daha yüksek değerler daha hızlı yanıt üretimi anlamına gelir. Altı sonucun tümü, LMSYS'nin DGX…
- Yapay Zeka Modelleriİçgörü15 Eyl
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı
Robotları ve otonom araçları (AV'leri) fiziksel dünyada eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını mümkün kılarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar (AV'ler) ve diğer alanlarda geliştirme ile dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve…
- Yapay Zeka Modelleriİçgörü15 Eyl
Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları
Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler); her dataset veya sektör için ayrı bir model gerektirmeden zaman serisi verilerinde tahminleme, sınıflandırma, eksik veri tamamlama ve anomali tespiti yapan önceden eğitilmiş modellerdir. TSFM'ler; finans, perakende, enerji ve sağlık gibi alanlarda genelleme yapmak için transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli zaman serisi dataset'lerini kullanır. Zaman serisi temel modellerinin mimarisini,…
- Endüstrilerde Yapay Zekaİçgörü15 Eyl
En İyi 20 Sürdürülebilirlik Yapay Zeka Uygulaması ve 7 Araç
Üretken yapay zekayı lojistik optimizasyonu, talep tahmini ve atık azaltmaya uygulayarak şirketler, yapay zeka sistemlerinin ötesinde operasyonları genelinde emisyonları azaltabilir. Daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir bir gelecek inşa etmek için yapay zekadan yararlanan gerçek dünya örnekleriyle 7 sürdürülebilirlik yapay zeka aracını ve 20 uygulamayı keşfedin. Google Sürdürülebilirlik Yapay Zekası, emisyonları doğrudan azaltan bir…
- GenAI Uygulamalarıİçgörü15 Eyl
10 Üretken Yapay Zekânın Riskleri ve Bunları Azaltma Yolları
Endüstriler yenilik ve otomasyon için üretken yapay zekâya öncelik verdikçe potansiyeli büyüyor. Ancak doğruluk ve etik kaygılar gibi üretken yapay zekâ riskleri devam ediyor. Bu zorlukların ele alınması, yapay zekânın insanlığa fayda sağlamasını güvence altına almanın anahtarıdır. Üretken yapay zekânın en önemli 10 riskini ve bunları azaltma adımlarını inceleyin: Üretken yapay zekâ araçları, ChatGPT gibi,…
- Yapay Zeka ModelleriKıyaslama15 Eyl
İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırın
SAP-RPT-1-OSS'yi gradyan artırma (LightGBM, CatBoost) ile 17 tablo dataset'inde kıyasladık; bunlar semantik-sayısal spektrumu, küçük/yüksek semantik tabloları, karma iş dataset'lerini ve büyük düşük semantik sayısal dataset'leri kapsıyor. Amacımız, ilişkisel bir LLM'nin önceden eğitilmiş semantik önceliklerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek ya da düşük semantik yapı altında nerede zorluklarla karşılaştığını ölçmektir. Aşağıda, tüm…