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
- Yapay Zeka VerimliliğiKıyaslama30 Haz
En İyi AI Belge Oluşturucu Araçları
AI belge oluşturucular, belgeler, sunumlar ve hatta web siteleri oluşturmayı sadece kısa bir prompt ile vaat ediyor. Birkaç popüler aracın farklı çıktı türlerini ne kadar iyi oluşturabildiğini test ettik, bunlar şunları içeriyor: AIMultiple hakkında şirket detayları sağlamadan belge oluşturmalarını isteyerek AI Doc Maker'ı test ettik. Sonuçlar mükemmel değildi ama adil oldu. Biraz alakalı bilgi içeren…
- RAGKıyaslama30 Haz
En İyi 10 Çok Dilli Embedding Model'leri RAG için
10 çok dilli embedding model'ini ~606k Amazon yorumu üzerinde 6 dilde (Almanca, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Japonca, Çince) kıyasladık. 1.800 sorgu oluşturduk (dil başına 300), her biri kaynak incelemesinden somut ayrıntılara değinir. Arama için eğitilmiş modeller (sorgu vs belge ayrımı), genel metin benzerliği için eğitilmiş daha büyük modellerden daha iyi performans gösterir: e5_base (110M parametre), 5x…
- Yapay Zeka DonanımıÖzellik Karşılaştırması30 Haz
GPU Yapay Zeka Yazılımı: CUDA vs. ROCm
Ham donanım özellikleri GPU hesaplamada hikayenin yarısını anlatır. Gerçek dünya yapay zeka performansını ölçmek için, AMD'nin MI300X'ini NVIDIA'nın H100, H200 ve B200'ü ile çoklu GPU ve yüksek eşzamanlılık senaryolarında karşılaştıran 52 farklı test gerçekleştirdik. AMD'nin MI300X'i 1.307 TFLOPS ile NVIDIA'nın H100/H200'ünün 990 TFLOPS'una kıyasla %32 teorik avantaja sahip olsa da, gerçek dünya performansı farklı bir…
- Yapay Zeka Temelleriİçgörü25 Haz
Büyük Nicel Modeller: Uygulamalar ve Zorluklar
Modern sistemler geleneksel istatistiksel analiz için fazla karmaşık hale geliyor, çünkü kurumlar artık hasta, hava durumu ve finansal piyasa verileri dahil olmak üzere devasa veri kümelerini işliyor. Büyük nicel modeller (LQM'ler), bu veri kümelerini işleyerek, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek ve geleneksel yöntemlerin sağlayamadığı örüntüleri ortaya çıkarmak ve veri odaklı içgörüler sunmak için tahmine…
- Yapay Zeka KodlamaAçık Dünya Değerlendirmesi25 Haz
En İyi 25 Sürüm Kontrol Aracı
AIMultiple'da, birden fazla projede 1.000'den fazla web sayfasının kodunu yönetmek için her gün sürüm kontrol araçları kullanıyoruz. Deneyimlerimize dayanarak, açık kaynaklı ve özel mülk yazılımlar dahil olmak üzere en iyi sürüm kontrol araçlarını seçtik: Git, ilk olarak 2005 yılında Linus Torvalds tarafından Linux çekirdeği geliştirme için oluşturulmuş ücretsiz ve açık kaynaklı bir dağıtık sürüm kontrol…
- Yapay Zeka DonanımıAçık Dünya Değerlendirmesi22 Haz
Kullanım Alanlarıyla En İyi 15 Uç Yapay Zeka Çipi Üreticisi
Düşük gecikmeli işleme talebi, uç yapay zeka çiplerinde yeniliği teşvik etti. Bu işlemciler, bulut tabanlı çözümlere güvenmek yerine yapay zeka hesaplamalarını cihazlarda yerel olarak gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Yapay zeka çipi üreticilerini analiz etme deneyimimize dayanarak, robotik, endüstriyel IoT ve gömülü sistemler için önde gelen çözümleri belirledik. *TOPS = Saniye Başına Tera İşlem. Bunlar satıcılar tarafından…
- GenAI Uygulamalarıİçgörü16 Haz
AI Metin Üretimi: En İyi 17 Kullanım Alanı ve 5 Vaka Çalışması
Generative AI, yapay zekanın bir alt kümesi olarak, mevcut verilerden öğrenerek ve üzerine inşa ederek metin, kod, görüntü, tasarım ve video gibi yeni içeriklerin oluşturulmasını sağlar. Üretici yapay zekanın, metin biçiminde içerik oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini, AI metin üretiminin 17 kullanım alanı ve 5 vaka çalışması aracılığıyla keşfedin. Not: Ürünler alfabetik sıraya göre sıralanmıştır. AI…
- LLMKıyaslama15 Nis
LLM Kuantizasyonu: BF16 vs FP8 vs INT4
Qwen3-32B'yi tek bir NVIDIA H100 80GB GPU üzerinde 4 hassasiyet seviyesinde (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) benchmark'ladık. Her yapılandırma, bilgi ve kod üretimi kapsayan 2 benchmark'ta (~12.2K soru) ve verimliliği ölçmek için 2.000'den fazla inference çalıştırmasında değerlendirildi. Int4, MMLU-Pro'da 2 puandan daha az kayıp yaşarken BF16'dan 2.7 kat daha hızlıdır, ancak kod üretimi (HumanEval) 8 puan…